گواهینامه Certified Artificial Intelligence Developer Program
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- مهارتهایی که کارفرمایان به دنبال آن هستند و به موفقیت در مصاحبههای یادگیری ماشین و یافتن شغل ایدهآل کمک میکنند.
- یادگیری کامل Python ،Seaborn ،Matplotlib ،Scikit-Learn، SVM و یادگیری ماشین بدون نظارت از سطح مقدماتی تا پیشرفته
- کشف روشهای جدید استفاده از LLMها، از جمله چگونگی ساخت چتبات اختصاصی
- استفاده از شبکههای عصبی متراکم و بازگشتی، LSTMها، GRUها و شبکههای Siamese در TensorFlow و Trax برای انجام تحلیل احساسات پیشرفته
- مقایسه مدلهای مولد، استفاده از روش FID برای ارزیابی وفاداری و تنوع GAN، یادگیری تشخیص سوگیری در GAN و پیادهسازی تکنیکهای StyleGAN
- مدلسازیهای مختلف ML مانند مدلسازی یادگیری ماشین نظارت شده، یادگیری ماشین بدون نظارت و مدلسازی یادگیری ماشین تقویتی
پیش نیازهای دوره
- اصول برنامهنویسی Python
توضیحات دوره
سفر تحولآفرین به دنیای هوش مصنوعی را با گواهینامه Certified Artificial Intelligence Developer program آغاز کنید. این دوره جامع بهگونهای طراحی شده است که نیازهای پویای صنعت را برآورده کند و مهارتها و دانشی را برای موفقیت به عنوان یک توسعهدهنده هوش مصنوعی ارائه دهد.
بررسی دوره:
برنامه گواهینامه توسعهدهنده هوش مصنوعی، دانشجو را از اصول هوش مصنوعی به زوایای دقیق ایجاد، آموزش و بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی بر روی مجموعهدادههای برچسبگذاری شده و بدون برچسب هدایت میکند. چه دانشجو مبتدی باشد و چه یک حرفهای با تجربه، این دوره مسیری برای یادگیری با سرعت متناسب فرد ارائه میدهد که دانش روز را با کاربردهای عملی ترکیب میکند.
علاوه بر این، دوره شامل تمرینات عملی و جلسات آزمایشگاهی است تا اطمینان حاصل شود که مفاهیم بهخوبی در حل مشکلات واقعی به کار گرفته میشوند. این مهارتها به موفقیت در مصاحبههای یادگیری ماشین و دستیابی به شغل دلخواه کمک میکند.
با پیوستن به این برنامه، میتوان در خط مقدم نوآوری در زمینه همیشه در حال تحول هوش مصنوعی قرار گرفت. این دوره فرصتی برای ارتقای حرفه با مهارتهای مورد نیاز در دنیای فناوری امروزی است.
نتایج کلیدی دوره شامل توسعه سیستمهای تشخیص تصویر، کاربردهای بینایی ماشین و ایجاد موتور توصیهگر اختصاصی میباشد.
این دوره به توسعه مهارتهای شغلی زیر کمک میکند:
- آمادگی برای مصاحبههای شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
- درک الزامات و انتظارات صنعت
- ساخت نمونهکارهایی از پروژههای هوش مصنوعی برای ارائه مهارتها به کارفرمایان بالقوه
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- یادگیرندگان مبتدی تا متوسط: افرادی که تازه وارد حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده شدهاند و اصول قوی کسب کرده و به مفاهیم پیشرفته خواهند رسید.
- توسعهدهندگان حرفهای: مهندسان نرمافزار که به دنبال گسترش مهارتهای خود در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند تا بتوانند اپلیکیشن ها و راهحلهای هوشمند ایجاد کنند.
- تحلیلگران داده: افرادی که با دادهها کار میکنند و قصد دارند چگونگی بهرهبرداری از هوش مصنوعی برای کسب بینشهای عمیقتر و ساخت مدلهای پیشبینی را بیاموزند.
- رهبران کسبوکار و مدیران: متخصصانی که به دنبال درک پیامدهای استراتژیک هوش مصنوعی و چگونگی استفاده از آن برای کسب مزیت رقابتی در صنعت خود هستند.
- دانشجویان دانشگاه: دانشجویان کارشناسی یا ارشد در رشتههای علوم کامپیوتر، مهندسی یا رشتههای مرتبط که به دنبال تکمیل دانش آکادمیک خود با مهارتهای عملی هوش مصنوعی هستند.
- بنیانگذاران استارتاپ: کارآفرینانی که قصد دارند محصولات یا استارتاپهای هوش مصنوعی محور بسازند و نیاز به درک جامعی از چگونگی توسعه و پیادهسازی فناوریهای هوش مصنوعی دارند.
گواهینامه Certified Artificial Intelligence Developer Program
-
مقدمهای بر کلان داده و هوش مصنوعی 06:37
-
پردازش و تحلیل دادهها 05:00
-
تحلیل پیشرفته و تکنیکهای هوش مصنوعی 04:20
-
کاربردها و مطالعات موردی 04:30
-
تمرین عملی پیشپردازش داده 14:15
-
مقدمهای بر رایانش ابری و هوش مصنوعی 04:22
-
تمرین عملی کار با Pandas DataFrame 11:56
-
سرویسهای هوش مصنوعی در پلتفرمهای ابری 05:03
-
تمرین عملی NLP در فضای ابری 13:54
-
یکپارچهسازی Big Data و هوش مصنوعی در فضای ابری 04:36
-
تمرین عملی تحلیل اکتشافی داده (EDA) 09:43
-
موضوعات پیشرفته و روندهای آینده 04:31
-
مقدمهای بر هوش مصنوعی در بانکداری 09:45
-
کاربردهای هوش مصنوعی در عملیات بانکی 04:12
-
هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری 04:51
-
روندهای آینده و ملاحظات اخلاقی 04:44
-
مقدمهای بر انتخاب ویژگی 04:11
-
متدهای Filter 07:31
-
تمرین عملی طبقهبندی و رگرسیون با Information Gain 07:40
-
متدهای Wrapper 05:32
-
متدهای Embedded و تکنیکهای پیشرفته 06:59
-
تمرین عملی تکنیکهای انتخاب ویژگی 09:15
-
مقدمهای بر چتباتها 06:25
-
ساخت چتباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی 08:41
-
تکنیکهای پیشرفته چتبات 03:53
-
ملاحظات اخلاقی و روندهای آینده 03:45
-
مقدمهای بر سوگیری و اخلاق در هوش مصنوعی 06:27
-
تفسیرپذیری و توضیحپذیری در هوش مصنوعی 03:33
-
عدالت در هوش مصنوعی 02:59
-
مطالعات موردی و بهترین شیوه ها 03:38
-
مقدمهای بر Python برای یادگیری ماشین 03:42
-
تمرین عملی مقدمهای بر Python 26:10
-
مقدمهای بر NumPy و Pandas 03:40
-
تمرین عملی کار با Pandas و NumPy در Python 19:38
-
مقدمهای بر یادگیری ماشین با Scikit-Learn 10:41
-
استقرار مدل و کاربردهای دنیای واقعی 07:33
-
مقدمهای بر یادگیری نظارت شده و رگرسیون خطی 12:45
-
تمرین عملی رگرسیون خطی 10:40
-
الگوریتمهای طبقهبندی 10:32
-
تمرین عملی الگوریتمهای طبقهبندی - بخش 1 09:47
-
تکنیکهای پیشرفته طبقهبندی 08:31
-
تمرین عملی الگوریتمهای طبقهبندی - بخش 2 18:54
-
مقدمهای بر یادگیری بدون نظارت و خوشهبندی 07:57
-
تمرین عملی الگوریتمهای خوشهبندی 12:49
-
خوشهبندی مبتنی بر تراکم و کاهش ابعاد 06:54
-
تمرین عملی DBSCAN 11:42
-
Mining قوانین انجمنی و تشخیص ناهنجاری 08:14
-
تمرین عملی الگوریتم Apriori 06:02
-
موضوعات پیشرفته و کاربردهای دنیای واقعی 06:12
-
مقدمهای بر کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) 14:14
-
تمرین عملی کاهش ابعاد با PCA 08:29
-
تکنیکهای کاهش ابعاد خطی 07:42
-
تمرین عملی الگوریتمهای کاهش ابعاد خطی 11:17
-
تکنیکهای کاهش ابعاد غیرخطی 08:31
-
تمرین عملی الگوریتمهای کاهش ابعاد غیرخطی 07:25
-
موضوعات پیشرفته و کاربردها 09:28
-
تمرین عملی Autoencoders 07:18
-
مقدمهای بر مصورسازی داده و رسم نمودارهای پایه 06:20
-
تمرین عملی مصورسازی داده 13:02
-
تکنیکهای پیشرفته رسم نمودار 07:58
-
تکنیکهای کاهش ابعاد برای مصورسازی 05:36
-
تمرین عملی مصورسازی تکنیکهای کاهش ابعاد 06:51
-
داشبوردهای تعاملی و کاربردهای دنیای واقعی 05:07
-
مقدمهای بر اصول پردازش زبان طبیعی (NLP) 04:51
-
تمرین عملی اصول NLP 06:53
-
نمایش متن و استخراج ویژگیها 06:04
-
تمرین عملی نمایش متن و استخراج ویژگیها 12:04
-
طبقهبندی متن و تحلیل احساسات 10:13
-
تمرین عملی طبقهبند Naive Bayes 09:13
-
تکنیکها و کاربردهای پیشرفته NLP 05:11
-
تمرین عملی تحلیل احساسات 11:56
-
خواندن و تجزیه فایل متنی 09:03
-
تمرین عملی خواندن و تجزیه فایل متنی 12:21
-
انتخاب و طراحی ساختار داده 08:19
-
تبدیل دادههای متنی به ساختارهای داده 06:50
-
دستکاری و تحلیل ساختارهای داده 07:30
-
مقدمهای بر تعبیه کلمات 09:24
-
تمرین عملی مقدمهای بر رویکردهای سنتی تعبیه کلمات 14:10
-
تکنیکهای پیشرفته تعبیه کلمات 08:48
-
تمرین عملی مقدمهای بر رویکردهای مدلهای از پیش آموزشدیده تعبیه کلمات 13:03
-
مقدمهای بر معیارهای فاصله متنی 09:19
-
معیارهای پیشرفته فاصله متنی و کاربردها 05:44
-
مقدمهای بر تعبیه اسناد 04:47
-
تمرین عملی مقدمهای بر رویکردهای عصبی تعبیه کلمات 07:17
-
مقدمهای بر تعبیه جملات 05:39
-
تعبیههای سطح کاراکتر 05:39
-
تکنیکها و کاربردهای پیشرفته 08:10
-
مقدمهای بر تحلیل دادههای متنی 05:26
-
Mining متن و استخراج ویژگی 05:59
-
طبقهبندی متن و تحلیل احساسات 06:06
-
تکنیکها و کاربردهای پیشرفته تحلیل متن 04:58
مشخصات آموزش
گواهینامه Certified Artificial Intelligence Developer Program
- تاریخ به روز رسانی: 1404/10/04
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:91
- مدت زمان :12:19:26
- حجم :7.32GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy