یادگیری هوش مصنوعی، پایتون، یادگیری ماشین، علم داده و کلان داده
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- تسلط به برنامهنویسی Python برای AI، یادگیری ماشین و علم داده
- ساخت، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین
- انجام تحلیل داده، مصورسازی و مدلسازی پیشبینانه
- کار با ابزارها و فریمورکهای کلان داده برای پردازش و تحلیل مجموعهداده حجیم
- اعمال تکنیکهای AI و یادگیری ماشین در پروژههای واقعی
- درک یادگیری عمیق، شبکههای عصبی و تحلیلهای پیشرفته
پیشنیازهای دوره
- نیاز به تجربه قبلی نیست.
توضیحات دوره
قدرت هوش مصنوعی، Python، یادگیری ماشین، علم داده و تحلیل کلانداده را در این دوره جامع و عملی آزاد کنید. چه یک مبتدی باشید و چه فردی مشتاق برای ورود به حوزه داده، این دوره مهارتها و دانش عملی لازم برای حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از فناوریهای پیشرفته را در اختیار شما قرار میدهد.
آنچه خواهید آموخت:
- اصول برنامهنویسی Python برای AI و تحلیل داده
- ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشین از ابتدا
- بررسی تکنیکهای علم داده شامل پاکسازی، مصورسازی و تحلیل داده
- کار با ابزارهای تحلیل کلان داده برای مدیریت مجموعهداده عظیم
- پیادهسازی راهکارهای AI برای پروژههای واقعی و کاربردهای کسب و کار
- درک مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق، شبکههای عصبی و تحلیل پیشبینانه
این دوره برای چه کسانی است؟
هر کسی که به استفاده از AI و کلان داده برای تصمیمگیری هوشمندانه علاقه دارد.
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
- پروژههای عملی و مثالهای واقعی
- یادگیری ساختاریافته از مفاهیم سطح مبتدی تا پیشرفته
- تمرکز بر کاربردهای عملی که میتواند مسیر شغلی یا کسبوکار شما را بهبود بخشد.
در پایان این دوره، اعتمادبهنفس و مهارت طراحی و پیادهسازی راهکارهای مجهز به AI، ساخت مدلهای یادگیری ماشین، تحلیل مجموعهداده پیچیده و مواجهه با چالشهای کلانداده را خواهید داشت.
همین امروز سفر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص AI، یادگیری ماشین و علم داده آغاز کنید!
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- هر کسی که مشتاق یادگیری مهارتهای عملی AI، یادگیری ماشین و کلان داده است.
یادگیری هوش مصنوعی، پایتون، یادگیری ماشین، علم داده و کلان داده
-
مقدمه 03:31
-
آشنایی با AI ،ML ،DS ،کلان داده و تصمیمگیری دادهمحور 28:49
-
آشنایی با Python و متغیرها، انواع داده، عملگرها 27:59
-
دستورات شرطی و حلقهها 29:58
-
توابع و لیستها، تاپلها، دیکشنریها 21:02
-
مدیریت فایل، مبانی برنامهنویسی شیءگرا، محیطهای مجازی و مدیریت بسته 30:17
-
آشنایی با NumPy و آرایهها و عملیات در NumPy 36:21
-
آشنایی با Pandas و بارگذاری، پاکسازی و تبدیل DataFrameها 36:43
-
مدیریت مقادیر گمشده و ادغام، گروهبندی و تجمیع داده 35:42
-
تحلیل اکتشافی داده (EDA) و مصورسازی داده با Matplotlib 30:24
-
مصورسازی پیشرفته با Seaborn و مهندسی ویژگی و پیشپردازش 37:39
-
آمار توصیفی و مبانی احتمال 36:31
-
توزیعها (نرمال، پواسون، دوجملهای) و تست فرضیه 40:52
-
همبستگی و کوواریانس و جبر خطی برای ML 39:33
-
پروژه کلاسی 01 16:41
-
پروژه کلاسی 02 15:10
مشخصات آموزش
یادگیری هوش مصنوعی، پایتون، یادگیری ماشین، علم داده و کلان داده
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:Alls
- تعداد درس:16
- مدت زمان :07:47:12
- حجم :1.97GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy