تسلط به علم داده و هوش مصنوعی با پایتون و پروژه‌های واقعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری کدنویسی در پایتون و استفاده از کتابخانه‌های اصلی مانند NumPy و Pandas برای دستکاری و تحلیل داده
• تسلط به اصول آماری و تکنیک‌های مصورسازی داده برای استخراج بینش‌های عملی
• درک و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش‌ابعاد.
• ساخت و انتشار پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با ابزارهایی مانند Streamlit و LLMs مبتنی بر OLLAMA

پیش‌نیازهای دوره

• عدم نیاز به تجربه قبلی در برنامه‌نویسی یا علم داده
• درک اولیه ریاضیات دبیرستان مفید است، اما تمام مفاهیم از ابتدا با مثال‌های عملی آموزش می‌شود.

توضیحات دوره

کشف تمام امکانات علم داده و هوش مصنوعی با «تسلط به علم داده و هوش مصنوعی با پایتون»، یک دوره جامع از مبتدی تا پیشرفته است که شما را به دانشمند داده و توسعه‌دهنده هوش مصنوعی آماده برای کار تبدیل می‌کند. چه تازه وارد مسیر کدنویسی شده باشید یا به دنبال ارتقای مهارت و ساخت اپلیکیشن‌های واقعی مجهز به هوش مصنوعی باشید، این دوره همه آنچه را نیاز دارید، در یک پکیج کامل در بر می‌گیرد.

ما با اصول پایتون شروع کرده و شما را با مبانی برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های اساسی مانند NumPy و Pandas مجهز می‌کنیم. سپس سریع پیش می‌روید تا به طور کارآمد داده‌ را دستکاری و تحلیل کنید که شامل دسترسی و پاکسازی تا فیلترینگ دیتافریم‌ها است. شما یاد می‌گیرید چگونه بینش‌های خود را با نمودارها و گراف‌های قدرتمند مصورسازی کرده و داده‌ را جان‌بخشی کنید.

از آنجا، به عمق آمار برای علم داده می‌پردازیم که سنگ بنای درک یادگیری ماشین است. شما به مفاهیم آماری اصلی برای توسعه و ارزیابی مدل تسلط می‌یابید. سپس بخش یادگیری ماشین شما را در مسیر یادگیری نظارت‌ شده و نظارت نشده، رگرسیون، طبقه‌بندی باینری و چندکلاسه، الگوریتم‌های خوشه‌بندی و تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند t‑SNE و PCA راهنمایی می‌کند.

تمرین عملی قلب این دوره است. شما 9 پروژه end-to-end را تکمیل می‌کنید که سناریوهای واقعی صنعتی را شبیه‌سازی می‌کنند:

• اتوماسیون گردش‌کارهای کسب‌وکار با Pandas
• تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ با Google Apps
• ساخت موتور توصیه‌گر فیلم با استفاده از فاکتورگیری ماتریس غیرمنفی
• توسعه مدل‌های پیش‌بینانه و ارزیابی آنها با تکنیک‌های پیشرفته
• ساخت و انتشار یک اپلیکیشن پیش‌بینی ریسک اعتباری با XGBoost و Streamlit
• ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مجهز به LLM با Ollama ،LangChain و Streamlit بدون نیاز به ابر
• پیاده‌سازی کتابخانه‌های محلی پایتون برای تعاملات هوش مصنوعی

واقعا آنچه که این دوره را برجسته می‌کند، تمرکز بر LLMs محلی و ابزارهای اتوماسیون هوش مصنوعی است. شما فریمورک‌های پیشرفته مانند Ollama، تعامل با مدل‌ها از طریق Web UI و LM Studio و حتی ساخت دستیار کدنویسی هوش مصنوعی و اپلیکیشن محقق هوش مصنوعی مبتنی بر RAG را بررسی کرده و آنها را بدون استفاده از APIs گران و سرویس‌های ابری توسعه می‌دهید، تست کرده و مستقر می‌کنید.

تمام ماژول‌ها با ترکیبی از نظریه، کد‌های همراه و تمرین عملی طراحی شده‌اند. شما نه تنها دانش فنی بلکه یک پورفولیو از اپلیکیشن‌های فعال خواهید داشت که به‌ عنوان شاهد بر مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی شما عمل می‌کند.

در پایان دوره، می‌توانید:

• با اعتماد به نفس در پایتون کدنویسی کنید.
• داده را تحلیل، مصورسازی و مدل‌سازی کنید.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از ابتدا پیاده‌سازی کنید.
• پروژه‌های واقعی بسازید که مهارت‌تان را به نمایش می‌گذارد.
• اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را با LLMs محلی و ابزارهایی مانند OLLAMA و Streamlit توسعه داده و مستقر کنید.

این دوره برای دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که به دنبال ساخت راه‌حل‌های عملی و تأثیرگذار هستند عالی است. اگر به دنبال تبدیل شدن به متخصص در این حوزه، ارتقای مهارت‌ها و ورود به توسعه هوش مصنوعی هستید، فقط به همین دوره نیاز دارید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان هوش مصنوعی
• افرادی که می‌خواهند تجربه عملی در ساخت پروژه‌های واقعی داشته باشند.
• مناسب برای مبتدیانی که می‌خواهند وارد دنیای فناوری شوند یا طراحان حرفه‌ای که می‌خواهند در هوش مصنوعی گسترش یابند.
• دانشجویانی که می‌خواهند از پایه زبان پایتون، علم داده و توسعه LLM محلی را یاد بگیرند.