گواهینامه حرفه‌ای در یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری ماشین - آموزش جامع از صفر تا صد با راهنمایی گام‌به‌گام
• یادگیری نظارت شده - (رگرسیون خطی تک‌متغیره، رگرسیون خطی چندمتغیره، رگرسیون لجستیک، طبقه‌بندی بیز ساده، درخت‌ها، ماشین بردار پشتیان (SVM) و جنگل تصادفی)
• یادگیری نظارت نشده - خوشه‌بندی و خوشه‌بندی K-Means
• پیش‌پردازش داده - پیش‌پردازش داده مرحله‌ای است که در آن داده‌ تغییر شکل داده یا رمزگذاری می‌شود.
• ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین - دقت، بازیابی، اندازه‌گیری F، ماتریس‌های درهم‌ریختگی
• شبکه‌های مولد متخاصم عمیق (DCGAN)
• برنامه‌نویسی جاوا برای دانشمندان داده
• مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
• تحلیل الگوریتم برای دانشمندان داده

پیش‌نیازهای دوره

• کامپیوتر و اتصال به اینترنت

توضیحات دوره

آکادمی رایانش و هوش مصنوعی با افتخار دوره «گواهینامه حرفه‌ای در داده‌کاوی و یادگیری ماشین» را ارائه می‌دهد.

همه چیز زمانی آغاز شد که تیم متخصص آکادمی رایانش و هوش مصنوعی [ACAI] (دارای دکترا، داوطلبان دکترا، مدرسان ارشد، مشاوران، محققان) و کارشناسان صنعتی، که مدیران جذب نیرو بودند، درباره پردرآمدترین شغل‌ها و مهارت‌ها در بخش IT، علوم کامپیوتر، مهندسی و علم داده در سال 2023 بحث می‌کردند.

برای جذاب‌تر کردن دوره، ما همچنین یک نمایش کدنویسی لایو فراهم کرده‌ایم که در آن توضیح می‌دهیم چگونه می‌توانیم هر مفهوم و اصل را به‌طور مرحله‌ای اعمال کنیم. هر مرحله به وضوح توضیح داده شده است.

در حالی که هوش مصنوعی (AI) علم وسیع شبیه‌سازی توانایی‌های انسانی است، یادگیری ماشین یک زیرمجموعه خاص از هوش مصنوعی است که به یک ماشین می‌آموزد چگونه یاد بگیرد. این ویدئو را تماشا کنید تا رابطه بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بهتر درک کنید. شما خواهید دید که چگونه این دو فناوری کار می‌کنند و با مثال‌های مفید و چند نکته خنده‌دار همراه خواهد بود.

نتایج یادگیری دوره

• ایجاد آگاهی قوی نسبت به یادگیری نظارت شده و نظارت نشده در زمینه یادگیری ماشین
• توضیح استفاده مناسب از تکنیک‌های یادگیری ماشین
• ساخت مدل‌های عصبی مناسب با استفاده از فریمورک مدرن پایتون
• ساخت مدل‌های عصبی از ابتدا، با پیروی از دستورالعمل‌های گام‌به‌گام
• ایجاد راه‌حل‌های موثر و جامع برای حل مشکلات واقعی
• بررسی انتقادی و انتخاب مناسب‌ترین راه‌حل‌های یادگیری ماشین
• برنامه‌نویسی پایتون نیز شامل دوره است.

پیش‌نیازهای دوره

• کامپیوتر با اتصال به اینترنت
• علاقه و تعهد

در پایان دوره شما به موارد زیر دست خواهید یافت:

• یادگیری ساخت 500+ پروژه با کد منبع
• دانش قوی از اصول یادگیری ماشین
• درخواست برای شغل رویایی در علم داده
• کسب دانش برای پروژه دانشگاهی خود
• راه‌اندازی محیط برای یادگیری ماشین با پایتون
• درک داده با آمار و پیش‌پردازش داده
• پیش‌پردازش داده - مقیاس‌بندی با نمایش در پایتون، نرمال‌سازی، باینری‌سازی، استانداردسازی در پایتون، تکنیک‌های انتخاب ویژگی و انتخاب تک‌متغیره
• مصورسازی داده با پایتون - نمودارهای مختلف با راهنمایی گام‌به‌گام، آماده‌سازی داده و نمودار میله‌ای، هیستوگرام، نمودار دایره‌ای و غیره
• شبکه‌های عصبی مصنوعی با پایتون و کراس
• یادگیری کراس - توسعه شبکه عصبی مصنوعی در پایتون - گام‌به‌گام
• یادگیری عمیق - شناسایی ارقام دست‌نویس - گام‌به‌گام با پروژه کامل
• Classifier بیز ساده با پایتون [درس و دمو]
• رگرسیون خطی
• رگرسیون لجستیک
• آشنایی با خوشه‌بندی [خوشه‌بندی K Means]
• خوشه‌بندی K Means

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• کسی که به یادگیری ماشین و داده‌کاوی علاقه‌مند است.
• کسی که می‌خواهد شغل خود را در زمینه یادگیری ماشین شروع کند.