مسترکلاس یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آن
• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون، TensorFlow ،PyTorch و Scikit-learn
• پیش‌پردازش داده، انجام مهندسی ویژگی و بهینه‌سازی مدل‌ها به‌طور مؤثر
• ساخت، ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین برای دسته‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه‌ی قبلی در یادگیری ماشین الزامی نیست. این دوره همه‌چیز را از مبانی پوشش می‌دهد.
• داشتن دانش اولیه برنامه‌نویسی پایتون مفید است، اما الزامی نیست. این دوره یک بخش آشنایی با پایتون ارائه می‌دهد.
• یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت و توانایی نصب کتابخانه‌های مرتبط با پایتون
• علاقه به یادگیری و به‌کارگیری مفاهیم یادگیری ماشین در سناریوهای واقعی

توضیحات دوره

یادگیری ماشین (ML) به‌سرعت در حال تغییر دادن صنایع است که این موضوع آن را به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در نیروی کار مدرن تبدیل می‌کند. چه مبتدی باشید و بخواهید وارد این حوزه شوید یا متخصص با تجربه‌ای که می‌خواهد به درک خود عمق ببخشد،  این دوره یک رویکرد ساختار یافته و عمیقی به یادگیری ماشین ارائه می‌دهد و هر دو جنبه‌ی نظری و پیاده‌سازی عملی را پوشش می‌دهد.

این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده که به شما در تسلط به یادگیری ماشین به صورت گام‌به‌گام کمک کند، نقشه‌راه واضحی از مفاهیم اساسی تا کاربردهای پیشرفته ارائه دهد. ما با مبانی شروع می‌کنیم و اصول یادگیری ماشین، از جمله پیش‌پردازش داده، اصول ریاضی و الگوریتم‌های اصلی مورد استفاده در یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را پوشش می‌دهیم. با پیشرفت دوره، به موضوعات پیشرفته‌تری مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر می‌پردازیم.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول بنیادی یادگیری ماشین، از جمله تاریخچه، مفاهیم کلیدی و کاربردهای واقعی آن
• اصول ریاضی ضروری، مانند بردارها، جبر خطی، نظریه احتمال، بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی
• چگونه از پایتون و کتابخانه‌های کلیدی مانند پانداس، NumPy ،Matplotlib ،Scikit-learn ،TensorFlow و PyTorch برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنیم؟
• تکنیک‌های پیش‌پردازش داده، شامل مدیریت مقادیر گمشده، مقیاس‌بندی ویژگی و مهندسی ویژگی
• الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت، مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم‌گیری، ماشین‌های بردار پشتیبان و بیز ساده
• تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت، شامل خوشه‌بندی (K-Means، سلسله‌مراتبی و DBSCAN) و کاهش ابعاد (PCA و LDA)
• چگونه دقت مدل را با معیارهای عملکرد مختلف، مانند ROC-AUC، صحت، بازیابی، امتیاز F1 و log loss اندازه‌گیری کنیم؟
• تکنیک‌هایی برای انتخاب مدل و تیونینگ هایپرپارامتر، شامل جستجوی گرید، جستجوی تصادفی و اعتبارسنجی متقابل
• متدهای منظم‌سازی مانند ریج، لاسو و Elastic Net برای جلوگیری از بیش‌برازش
• آشنایی با شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، شامل معماری‌هایی مانند LSTM ،GAN، شبکه‌های عصبی بازگشتی، شبکه‌های عصبی کانولوشن و ترنسفورمرها
• موضوعات پیشرفته مانند استنباط بیزی، فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف، متدهای مونت کارلو و یادگیری تقویتی
• اصول هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)، از جمله SHAP و LIME برای قابلیت تفسیر مدل
• بررسی AutoML و MLOps برای استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در تولید

چرا در این دوره شرکت کنیم؟

این دوره به خاطر ارائه‌ی ترکیبی متعادل از نظریه و کدنویسی عملی متمایز است. بسیاری از دوره‌ها یا روی مفاهیم نظری بدون پیاده‌سازی عملی تمرکز می‌کنند یا به‌طور مستقیم به کدنویسی پرداخته و اصول بنیادی را توضیح نمی‌دهند. در اینجا، ما اطمینان حاصل می‌کنیم شما هم "چرایی" و هم "چگونگی" هر مفهوم را می‌فهمید.

• مناسب برای مبتدیان اما جامع: نیازی به تجربه‌ی قبلی در یادگیری ماشین نیست، این دوره همه‌چیز را از مبانی تا مفاهیم پیشرفته پوشش می‌دهد.
• رویکرد عملی: تمرینات کدنویسی عملی با مجموعه داده‌های واقعی برای تقویت یادگیری
• توضیحات واضح و شهودی: هر مفهوم را به‌صورت گام‌به‌گام با استدلال منطقی توضیح می‌دهیم.
• مدرس با تجربه: راهنمایی از یک فرد حرفه‌ای با تخصص در یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و بهینه‌سازی

تا پایان این دوره، شما دانش و مهارت لازم را خواهید داشت تا به‌طور مطمئن مدل‌های یادگیری ماشین را برای کاربردهای مختلف بسازید و ارزیابی و بهینه‌سازی کنید.

اگر به دنبال یک دوره‌ی ساختاریافته با سازماندهی خوب هستید که شما را از مبانی تا موضوعات پیشرفته هدایت کند، این دوره مناسب شماست. امروز در این دوره شرکت کنید و گام اول را به سوی تسلط به یادگیری ماشین بردارید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را از ابتدا یاد بگیرند.
• دانشجویان، پژوهشگران و متخصصانی که به دنبال ایجاد یک پایه قوی در یادگیری ماشین هستند.
• تحلیل‌گران داده، مهندسان و برنامه‌نویسانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را با یادگیری ماشین گسترش دهند.
• هرکسی که به‌دنبال به‌کارگیری تکنیک‌های یادگیری ماشین در مسائل واقعی با پایتون است.