هوش مصنوعی برای اکتشافات ماه - از پایتون تا هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• به نصب ابزارهای ضروری کدنویسی مانند پایتون، VS Code، گیت و گیت‌هاب مسلط شوید.
• با یادگیری مبانی پایتون مانند انواع داده، جریان کنترل و توابع، یک اصول محکم در آن ایجاد کرده و آپلود کد در گیت‌هاب را نیز فرا بگیرید.
• با ساخت یک شبیه‌سازی راکت، درک عمیقی از برنامه‌نویسی شیءگرا توسعه دهید.
• کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند NumPy و Matplotlib را برای دستکاری و مصورسازی داده‌ بررسی کنید.
• مبانی یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون خطی را درک کرده و مدل‌های یادگیری ماشین را به عنوان API با استفاده از FastAPI مستقر کنید.
• به بررسی دنیای یادگیری عمیق بپردازید، شبکه‌های عصبی را از ابتدا بسازید و درباره شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای دسته‌بندی تصویر یاد بگیرید.
• تکنیک‌های هوش مصنوعی را برای دسته‌بندی اجرام آسمانی و انجام تقسیم‌بندی تصاویر ماه با استفاده از مدل‌های پیشرفته‌ای مانند UNET اعمال کنید.
• یک وب اپلیکیشن را با استفاده از Streamlit برای مصورسازی و تعامل با نتایج تقسیم‌بندی تصاویر ماه ایجاد کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• به هیچ تجربه برنامه‌نویسی نیاز نیست.

توضیحات دوره

به دوره «هوش مصنوعی برای اکتشافات ماه - از پایتون تا هوش مصنوعی» خوش آمدید. راهنمای جامع شما برای استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای اکتشافات فضایی است. این دوره که برای دانشمندان داده مشتاق، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصان فناوری فضایی طراحی شده است، فرصتی منحصر به فرد برای بررسی دنیای هوش مصنوعی با تمرکز بر اکتشافات ماه فراهم می‌کند.

در این دوره، شما با مبانی یعنی راه‌اندازی محیط توسعه خود، شامل پایتون، VS Code، گیت و گیت‌هاب، شروع خواهید کرد. سپس به سمت تسلط به برنامه‌نویسی پایتون حرکت کرده و مفاهیم ضروری مانند انواع داده، جریان کنترل، توابع و آپلود کد در گیت‌هاب را پوشش خواهید داد.

در ادامه، با ساخت یک شبیه‌سازی راکت، برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) را کشف خواهید کرد. این پروژه عملی، درک شما را از اصول OOP و چگونگی اعمال آن‌ها در سناریوهای واقعی عمیق‌تر خواهد کرد.

سپس دوره شما را با کتابخانه‌های حیاتی پایتون مانند NumPy و Matplotlib آشنا می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ را دستکاری کرده و مصورسازی‌های خیره‌کننده‌ای ایجاد کنید؛ مهارت‌هایی که برای هر دانشمند داده‌ای ضروری است.

ما سپس به بررسی دنیای یادگیری ماشین می‌پردازیم، با مبانی رگرسیون خطی شروع کرده و تا استقرار مدل‌های شما به عنوان API با استفاده از FastAPI پیش می‌رویم. شما تجربه عملی در آموزش، تست و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین به دست خواهید آورد.

ماژول‌های یادگیری عمیق ما شما را در ساخت شبکه‌های عصبی از ابتدا، درک شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) و اعمال این تکنیک‌ها برای دسته‌بندی اجرام آسمانی مانند ستارگان، کهکشان‌ها و کوازارها راهنمایی خواهند کرد. شما همچنین یاد خواهید گرفت که تقسیم‌بندی تصاویر ماه را با استفاده از مدل‌های پیشرفته‌ای مانند UNET انجام دهید.

در نهایت، یک وب اپلیکیشن با استفاده از Streamlit برای مصورسازی و تعامل با نتایج تقسیم‌بندی تصاویر ماه ایجاد خواهید کرد و به مدل‌های هوش مصنوعی خود جان می‌بخشید.

تا پایان این دوره، شما مجموعه مهارت‌های قدرتمندی در برنامه‌نویسی پایتون، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و توسعه وب اپلیکیشن خواهید داشت و آماده خواهید بود تا با چالش‌های دنیای واقعی در اکتشافات ماه و فراتر از آن مقابله کنید.

همین حالا در این دوره شرکت کنید تا سفر خود را در «هوش مصنوعی برای اکتشافات ماه» آغاز کرده و گامی بزرگ در مسیر شغلی خود در زمینه هوش مصنوعی و اکتشافات فضا بردارید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی که به دنبال ساختن یک اصول قوی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تمرکز منحصر به فرد بر اکتشافات ماه هستند.
• دانشجویان علوم کامپیوتر، اخترفیزیک یا رشته‌های مرتبط که می‌خواهند تکنیک‌های هوش مصنوعی را در اکتشافات فضا اعمال کنند.
• توسعه‌دهندگانی که درک اولیه‌ از پایتون دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و علم داده ارتقا دهند.
• مهندسان و دانشمندانی که در صنعت فضایی کار می‌کنند و می‌خواهند از هوش مصنوعی برای راه‌حل‌های نوآورانه در اکتشافات ماه استفاده کنند.
• هر کسی که به فضا و فناوری علاقه‌مند است و مشتاق است یاد بگیرد چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای بررسی و درک ماه استفاده کرد.