الزامات یادگیری ماشین - ساخت مدلهای هوشمند
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک اصول اولیه یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آن
- یادگیری مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین مانند ویژگیها، برچسبها، آموزش و ارزیابی
- بررسی تکنیکهای یادگیری تحت نظارت و نظارت نشده
- ساخت و آموزش مدلهای یادگیری ماشین به صورت گامبهگام
- ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای رایج
- کار با مجموعه دادههای واقعی برای کسب تجربه عملی
- درک چالشهای رایج و بهترین شیوهها در یادگیری ماشین
پیشنیازهای دوره
- دانش اولیه برنامهنویسی مفید است، اما الزامی نیست.
- بدون نیاز به تجربه قبلی در زمینه یادگیری ماشین
توضیحات دوره
دوره "الزامات یادگیری ماشین - ساخت مدلهای هوشمند" به گونهای طراحی شده است که به شما پایه عملی و قوی در یادگیری ماشین بدهد. این دوره به جای اینکه فقط به تئوری بپردازد، روی درک مفاهیم اصلی و بهکارگیری آنها از طریق ساخت مدل به صورت عملی تمرکز دارد.
ابتدا، یاد میگیرید یادگیری ماشین چگونه کار میکند، چرا از آن استفاده میکنیم و جایگاه آن در حوزه وسیعتر علم داده و هوش مصنوعی چیست. سپس، مدلهای یادگیری ماشین را با مجموعهدادههای واقعی میسازید، آموزش میدهید و ارزیابی میکنید، این کار به شما کمک میکند نسبت به اعمال تکنیکهای یادگیری ماشین برای مسائل واقعی اعتمادبهنفس کسب کنید.
چه دانشجو باشید، چه توسعهدهنده یا متخصصی که به دنبال ارتقای مهارتهای خود است، این دوره به شما کمک میکند یادگیری ماشین را به شکلی واضح و کاربردی درک کنید.
مهارتهایی که کسب خواهید کرد:
- توانایی ساخت و ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین هوشمند
- درک عمیق اصطلاحات و گردش کارهای اصلی یادگیری ماشین
- تجربه عملی در پیادهسازی مفاهیم یادگیری ماشین
- اعتمادبهنفس برای ورود به مباحث پیشرفته یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی
چرا در این دوره شرکت کنید؟
- توضیحات واضح و مناسب برای مبتدیان
- یادگیری عملی با مثالهای کاربردی
- تمرکز بر ساخت مدلهای هوشمند و واقعی
- ایجاد پایهای محکم برای مباحث پیشرفته یادگیری ماشین
در پایان این دوره، درک واضحی از الزامات یادگیری ماشین خواهید داشت و قادر خواهید بود با اطمینان مدلهای هوشمند بسازید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مبتدیانی که میخواهند یادگیری ماشین را از ابتدا یاد بگیرند.
- دانشجویان علاقهمند به علم داده یا هوش مصنوعی
- متخصصانی که کنجکاوند بدانند سیستمهای هوشمند چگونه ساخته میشوند.
- توسعهدهندگانی که میخواهند مهارتهای یادگیری ماشین را به جعبه ابزار خود اضافه کنند.
الزامات یادگیری ماشین - ساخت مدلهای هوشمند
-
مفاهیم اولیه یادگیری ماشین 05:58
-
اکوسیستم 09:04
-
کتابخانههای پایتون 07:49
-
کاربردها 06:19
-
چرخه عمر 10:02
-
پیادهسازی 08:42
-
تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 05:14
-
بارگذاری داده و آمادهسازی داده 06:04
-
تحت نظارت در مقابل نظارت نشده 06:33
-
مصورسازی داده 07:08
-
هیستوگرامها 04:40
-
نمودارهای چگالی 04:58
-
نمودارهای جعبه و خط 07:03
-
نمودارهای پراکندگی ماتریس همبستگی 06:38
-
آمار 05:39
-
میانگین، میانه، مد 05:05
-
انحراف معیار 05:28
-
توزیع داده 07:28
-
تحلیل رگرسیون 08:40
-
رگرسیون خطی 08:37
-
رگرسیون خطی ساده و چندگانه 07:02
-
رگرسیون چندجملهای 08:04
-
الگوریتمهای طبقهبندی 06:49
-
رگرسیون لجستیک 06:37
-
K نزدیکترین همسایه (KNN) 06:06
-
الگوریتمهای خوشهبندی 06:11
-
خوشهبندی مبتنی بر مرکز 07:45
-
خوشهبندی K-Means 07:28
-
خوشهبندی K-Medoids 08:40
-
کاهش ابعاد 09:17
-
فیلتر همبستگی بالا 08:45
-
معیارهای عملکرد 08:49
-
گردش کارهای خودکار 07:32
-
بهبود عملکرد مدل 09:27
-
گرادیان بوستینگ 09:27
مشخصات آموزش
الزامات یادگیری ماشین - ساخت مدلهای هوشمند
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:35
- مدت زمان :04:15:08
- حجم :2.93GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy