مهندس هوش مصنوعی فول استک: پایتون، ML، یادگیری عمیق و GenAI

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی، شامل انواع داده‌ها، کنترل جریان، توابع و مدیریت فایل برای ایجاد اصول قوی جهت یادگیری ماشین
• به‌کارگیری تکنیک‌های علم داده با استفاده از NumPy ،Pandas Matplotlib و Seaborn برای پاک‌سازی، مصورسازی و تحلیل مجموعه داده‌ها جهت دستیابی به بینش‌های هوش مصنوعی کاربردی.
• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Scikit-learn، شامل رگرسیون، طبقه‌بندی، متدهای گروهی و بهینه‌سازی مدل
• طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow و PyTorch، شامل CNNها، RNNها و LSTMها برای تسک های مبتنی بر بینایی و توالی
• پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های MLOps باGit ،DVC ،Docker  ،MLflow و CI/CD برای خودکارسازی استقرار و مدیریت مدل در AWS، GCP و Azure
• ایجاد اپلیکیشن‌های Generative AI و مبتنی بر LLM با استفاده از APIهای OpenAI GPT ،Claude و Gemini همراه با پایپ‌لاین‌های RAG و مدل‌های تنظیم دقیق شده سفارشی

پیش‌نیازهای دوره

• هیچ تجربه قبلی در هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین لازم نیست. این دوره از ابتدا شروع می‌شود و تا مفاهیم پیشرفته و آماده برای صنعت پیش می‌رود.
• سواد اولیه کامپیوتری و کنجکاوی برای یادگیری برنامه‌نویسی پایتون به شما کمک می‌کند تا مطالب را دنبال کرده و تمرین‌های کدنویسی عملی را تکمیل کنید.
• یک لپ‌تاپ یا کامپیوتر رومیزی (Windows ،macOS یا Linux) با حداقل 8GB رم و اتصال اینترنت پایدار برای ابزارهای آنلاین و آزمایشگاه‌ها
• دسترسی به Google Colab یا راه‌اندازی پایتون به صورت محلی (Anaconda یا VS Code) برای اجرای نوت‌بوک‌های Jupyter و آموزش مدل‌ها توصیه می‌شود.
• آشنایی با ریاضیات و آمار در سطح دبیرستان مفید است اما اجباری نیست. تمام مفاهیم کلیدی از اصول اولیه توضیح داده می‌شوند.
• ذهنیت رشد، پشتکار و اشتیاق برای ساخت پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی و Generative AI، موفقیت شما در این برنامه را تضمین می‌کند.

توضیحات دوره

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی (AI) است.

به دوره مهندس هوش مصنوعی Full-Stack: پایتون، ML، یادگیری عمیق و GenAI خوش آمدید؛ برنامه نهایی و جامعی که برای تبدیل شما به یک مهندس هوش مصنوعی آماده‌به‌کار طراحی شده است. در این دوره جامع هوش مصنوعی، شما به تمام لایه‌های پایپ‌لاین مهندسی هوش مصنوعی، از برنامه‌نویسی پایتون و مبانی علم داده تا یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، MLOps و Generative AI با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مسلط خواهید شد.

این دوره نقشه راه کامل شما برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی Full-Stack است که قادر به طراحی، ساخت، آموزش، استقرار و مقیاس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های واقعی باشد. شما تجربه عملی را از طریق پروژه‌های واقعی با استفاده از NumPy ،Pandas Scikit-learn ،TensorFlow ،PyTorch ،Docker ،Git ،MLflow ،LangChain و FastAPI کسب خواهید کرد و اطمینان حاصل می‌کنید که همان ابزارهای هوش مصنوعی مورد استفاده توسط شرکت‌های برتر فناوری را یاد می‌گیرید.

شما سفر خود را با یادگیری پایتون برای علم داده آغاز خواهید کرد و به کنترل جریان، توابع، ساختارهای داده و مدیریت فایل مسلط خواهید شد. سپس، با Matplotlib ،Seaborn و Pandas در تحلیل داده و مصورسازی داده‌ها غوطه‌ور خواهید شد و اصول قوی در پاک‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و مدل‌سازی آماری ایجاد خواهید کرد. این مهارت‌های ضروری داده به شما قدرت می‌دهد تا مجموعه داده‌های بزرگ را دستکاری کرده و آن‌ها را برای گردش‌کارهای یادگیری ماشین آماده کنید.

فاز بعدی دوره بر یادگیری ماشین (ML) تمرکز دارد. شما یادگیری نظارت‌شده، یادگیری نظارت‌نشده، طبقه‌بندی، رگرسیون، متدهای گروهی و تکنیک‌های ارزیابی مدل را بررسی خواهید کرد. شما الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، XGBoost ،LightGBM و CatBoost را پیاده‌سازی خواهید کرد. هر موضوع با پروژه‌های عملی ML تقویت می‌شود که به شما کمک می‌کند تئوری را در سناریوهای واقعی به کار ببرید.

پس از تسلط به ML، شما به سراغ یادگیری عمیق (DL) خواهید رفت. ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow و PyTorch. شما انتشار رو به جلو، انتشار رو به عقب، توابع فعال‌سازی، توابع زیان و بهینه‌سازی گرادیان کاهشی را درک خواهید کرد. شما شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) را برای طبقه‌بندی تصویر و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، LSTM و GRU را برای مدل‌سازی توالی خواهید ساخت. تا پایان این ماژول، شما چندین مدل یادگیری عمیق را روی مجموعه داده‌های واقعی ساخته و مستقر خواهید کرد.

سپس، وارد دنیای MLOps (عملیات یادگیری ماشین) خواهید شد. مهارت ضروری برای استقرار و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط تولید. شما کنترل نسخه با Git و DVC، بسته‌بندی مدل با ONNX و TorchScript، سرویس‌دهی API با استفاده از Flask و FastAPI و استقرار ابری در AWS ،GCP و Azure را یاد خواهید گرفت. شما پایپ‌لاین‌های مدل را با استفاده از ابزارهای CI/CD خودکار خواهید کرد و اطمینان حاصل می‌کنید که مدل‌های شما قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و آماده برای استفاده سازمانی هستند.

در نهایت، شما در Generative AI (GenAI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) غوطه‌ور خواهید شد. شما به مهندسی پرامپت، توکن‌سازی، تنظیم دقیق، تولید افزوده با بازیابی (RAG) و فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی مانند LangChain و CrewAI مسلط خواهید شد. شما اپلیکیشن‌های واقعی LLM را با استفاده از APIهای OpenAI GPT ، Claude و Gemini خواهید ساخت که به یک پروژه نهایی ختم می‌شود که در آن چت‌بات هوش مصنوعی یا تولیدکننده محتوای خود را توسعه می‌دهید.

تا پایان این دوره، شما استک فنی کامل را برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی Full-Stack در اختیار خواهید داشت. یک حرفه‌ای که علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، MLOps و Generative AI را به‌طور کامل و از ابتدا تا انتها درک می‌کند. چه در حال شروع حرفه هوش مصنوعی خود باشید و چه در حال ارتقا به نقش‌های مهندسی پیشرفته، این دوره شما را به مهارت‌ها، ابزارها و نمونه‌کارهایی مجهز می‌کند تا آینده هوش مصنوعی را بسازید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان هوش مصنوعی مشتاق، توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که می‌خواهند یک مسیر یادگیری کامل و پایان‌به‌پایان از پایتون تا Generative AI داشته باشند.
• مبتدیان در برنامه‌نویسی که می‌خواهند با یک نقشه راه ساختاریافته و هدایت‌شده شامل پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی وارد دنیای هوش مصنوعی شوند.
• مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود و انتقال به نقش‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق یا زیرساخت هوش مصنوعی هستند.
• دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به تکنولوژی که مشتاق درک چگونگی ساخت و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن مانند GPT ،Claude و Gemini هستند.
• متخصصان در IT، تحلیل یا صنایع داده‌محور که هدفشان خودکارسازی گردش‌کارها با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، MLOps و ابزارهای استقرار ابری است.
• هر کسی که می‌خواهد اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی بسازد و مستقر کند نه اینکه فقط آن‌ها را مطالعه کند و به یک مهندس هوش مصنوعی Full-Stack آماده برای چالش‌های سطح سازمانی تبدیل شود.