تسلط به علم داده و هوش مصنوعی: از مبانی تا استقرار

آنچه یاد خواهید گرفت:

• پاک‌سازی، تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها برای کاربردهای واقعی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و سیستم‌های توصیه‌گر
• اعمال تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی، CNNs ،RNNs و generative AI برای موارد کاربرد پیشرفته
• کار با اطمینان کامل با Python و Pandas و NumPy و Scikit-Learn و TensorFlow و PyTorch برای حل مسائل از ابتدا تا انتها
• اجرای مهندسی ویژگی، بهینه‌سازی مدل و تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت
• استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از API ها (FastAPI و Flask)، Docker و داشبوردهای Streamlit
• درک مبانی MLOps، شامل نظارت بر مدل، ردیابی عملکرد و تشخیص افت
• انجام پروژه‌های دنیای واقعی و یک پروژه نهایی و کسب اعتماد به نفس برای ارائه یک پورتفولیوی کامل به کارفرمایان
• تبدیل خروجی‌های فنی به بینش‌های کسب و کار و استراتژی‌های تصمیم‌گیری.
• آمادگی برای نقش‌های شغلی مانند دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص هوش مصنوعی

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه کامپیوتر – سهولت در نصب نرم‌افزار، کار با فایل‌ها و استفاده از ابزارهای آنلاین.
• آشنایی با مبانی ریاضیات – به‌ویژه جبر، احتمال و آمار مقدماتی (نیازی به ریاضیات پیشرفته نیست).
• دانش سطح مبتدی Python – درک متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده ساده.
• یک کامپیوتر با سیستم‌عامل Windows و macOS یا Linux و اتصال به اینترنت برای اجرای ابزارها و تکمیل آزمایشگاه‌ها.
• کنجکاوی، پشتکار و اشتیاق به یادگیری عملی - هیچ تجربه قبلی در یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی لازم نیست.

توضیحات دوره

«این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.»

این دوره جامع تسلط به علم داده و هوش مصنوعی طراحی شده است تا شما را در طی 100 روز از یک مبتدی به یک متخصص آماده به کار تبدیل کند. از طریق یک برنامه درسی با ساختار دقیق، شما هم دانش نظری و هم تجربه عملی را با پرتقاضاترین ابزارها و فناوری‌های این صنعت کسب خواهید کرد.

شما با ایجاد یک اصول قوی در تحلیل داده، پاک‌سازی داده و مهندسی ویژگی شروع خواهید کرد و یاد می‌گیرید چگونه با داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار کار کنید. پس از آن، به طور عمیق به الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی خواهید پرداخت و همزمان به موضوعات پیشرفته‌ای مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و generative AI مسلط خواهید شد.

در هر مرحله، شما مهارت‌های خود را با آزمایشگاه‌های عملی، مطالعات موردی واقعی و یک پروژه نهایی که چالش‌های صنعتی را شبیه‌سازی می‌کند، تقویت خواهید کرد. همچنین مصورسازی داده، استقرار مدل با API ها (FastAPI و Flask) و مفاهیم MLOps مانند نظارت و تشخیص افت را بررسی خواهید کرد تا برای واقعیت‌های محیط‌های عملیاتی آماده شوید.

در پایان این دوره، شما یک پورتفولیوی حرفه‌ای خواهید داشت که پروژه‌های هوش مصنوعی کامل را به نمایش می‌گذارد، درک عمیقی از ابزارهایی مانند Python و Pandas و Scikit-Learn و TensorFlow و PyTorch و Docker و Streamlit کسب کرده و اعتماد به نفس لازم برای درخواست موقعیت‌های شغلی مانند دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین یا متخصص هوش مصنوعی را به دست خواهید آورد.

این فقط یک دوره نیست. این یک سفر کامل برای آمادگی شغلی است که به شما مهارت‌ها، پروژه‌ها و اعتماد به نفس لازم برای متمایز شدن در بازار کار داده‌محور و رقابتی امروز را می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افراد مبتدی در علم داده و هوش مصنوعی که به دنبال یک مسیر ساختاریافته و گام‌به‌گام برای رسیدن به تسلط هستند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان جدید که به دنبال کسب مهارت‌های عملی و ساختن یک پورتفولیوی پروژه قوی هستند.
• متخصصان حوزه IT، مهندسی نرم‌افزار یا تحلیل کسب‌وکار که می‌خواهند به نقش‌های علم داده و یادگیری ماشین وارد شوند.
• تحلیل‌گران داده شاغل که می‌خواهند مهارت‌های خود را از تحلیل‌های پایه به کاربردهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارتقا دهند.
• افرادی از زمینه‌های غیرفنی که به دنبال تغییر مسیر شغلی خود بوده و انگیزه یادگیری برنامه‌نویسی و حل مسئله داده‌محور را دارند.
• کارآفرینان و نوآورانی که می‌خواهند تکنیک‌های هوش مصنوعی را در چالش‌های دنیای واقعی و ایده‌های استارتاپی به کار گیرند.
• هر کسی که به یادگیری عملی، مطالعات موردی واقعی و ساختن مهارت‌های شغلی در یک حوزه روبه‌رشد علاقه‌مند است.