دوره کامل مهندسی هوش مصنوعی، GEN AI، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و مدل زبانی بزرگ (سال 2026)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تکنیک‌های جمعی (ensemble) همراه با اعتبارسنجی و بهینه‌سازی مناسب
• طراحی، آموزش و اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های کاملاً متصل، CNNها و مدل‌های دنباله‌ای (RNN ،LSTM و GRU) با PyTorch یا TensorFlow
• درک و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترنسفورمر (مدل‌های زبانی بزرگ)، از جمله مفاهیم توجه، تعبیه‌سازی‌ها، توکن‌سازی و تیونینگ
• ساخت اپلیکیشن‌های Generative AI آماده تولید با مهندسی پرامپت، تعبیه‌سازی‌ها، جستجوی معنایی و Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی عاملی که استدلال چندمرحله‌ای، فراخوانی ابزار و اجرای وظایف را با مکانیزم‌های حافظه و کنترل انجام می‌دهند.
• به‌کارگیری بهترین شیوه‌های مهندسی هوش مصنوعی مانند مهندسی ویژگی، بهینه‌سازی مدل، بازتولیدپذیری، کنترل هزینه، ارزیابی و تیونینگ عملکرد
• یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های واقعی با طراحی معماری‌های فول استک که بک‌اند، APIها و رابط‌های کاربری را به سیستم‌های هوش مصنوعی متصل می‌کنند.

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی پایتون
• کنجکاوی برای درک اینکه هوش مصنوعی در پشت صحنه چگونه کار می‌کند.
• هیچ تجربه قبلی در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق یا Generative AI لازم نیست، همه‌چیز را از اصول اولیه تا سطح تولید توضیح می‌دهیم.

توضیحات دوره

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

هوش مصنوعی دیگر فقط به آزمایش مدل‌های جداگانه یا یادگیری الگوریتم‌ها در تئوری محدود نیست. در 2026، شرکت‌ها به دنبال مهندسان هوش مصنوعی هستند که بتوانند در سراسر استک کامل کار کنند؛ از درک داده و یادگیری ماشین تا سیستم‌های یادگیری عمیق و اپلیکیشن‌های Generative AI را بلد باشند. اگر هدفتان این است که در 2026 یک شغل مهندس هوش مصنوعی بدست آورید، این دوره برای شما ساخته شده است.

این دوره یک برنامه کامل مهندس هوش مصنوعی فول استک است که یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و Generative AI را در یک مسیر یادگیری ساختارمند و end-to-end کنار هم قرار می‌دهد. به‌جای دانش پراکنده، شما درکی یکپارچه از این‌که سیستم‌های مدرن هوش مصنوعی چگونه طراحی، آموزش، بهینه‌سازی و در محیط‌های واقعی مستقر می‌شوند بدست خواهید آورد. هر مفهوم در این دوره با تمرکز جدی بر کاربرد عملی، ذهنیت مهندسی و آمادگی برای تولید آموزش داده می‌شود.

شما کار را با ساخت یک پایه محکم در پایتون برای هوش مصنوعی، دستکاری داده و تحلیل اکتشافی داده آغاز می‌کنید و یاد می‌گیرید قبل از مدل‌سازی، داده را چگونه درک کنید. سپس وارد مفاهیم اصلی یادگیری ماشین می‌شوید؛ جایی که با رگرسیون، طبقه‌بندی، روش‌های جمعی و یادگیری بدون نظارت کار می‌کنید و در عین حال مفاهیم مهمی مانند مبادله بین بایاش-واریانس، ارزیابی مدل، مهندسی ویژگی و تیونینگ هایپرپارامتر را می‌آموزید. این مهارت‌ها ستون فقرات سیستم‌های واقعی هوش مصنوعی هستند و برای هر نقش مهندس هوش مصنوعی ضروری‌اند.

با پیشرفت دوره، وارد یادگیری عمیق می‌شوید؛ جایی که یاد می‌گیرید شبکه‌های عصبی واقعاً در پشت صحنه چگونه کار می‌کنند. شما انتشار رو به جلو، انتشار رو به عقب، کاهش گرادیان، توابع activation و توابع loss را درک می‌کنید و سپس این مفاهیم را با PyTorch یا TensorFlow پیاده‌سازی می‌کنید. شما شبکه‌های عصبی عمیق می‌سازید، با شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بینایی ماشین کار می‌کنید و مدل‌های دنباله‌ای مانند RNN ،LSTM و GRU را برای مسائل سری زمانی و متنی به کار می‌گیرید. همچنین بهترین شیوه‌های مهندسی یادگیری عمیق، از جمله منظم‌سازی، پایش رفتار آموزش، بازتولیدپذیری و نسخه‌بندی مدل را یاد می‌گیرید.

سپس دوره شما را وارد مورد تقاضاترین حوزه امروز هوش مصنوعی، Generative AI و مدل‌های زبانی بزرگ می‌کند. شما درک روشنی از معماری ترنسفورمر، self-attention، تعبیه‌سازی‌های، توکن‌سازی و context windows بدست می‌آورید تا بدانید مدل‌های زبانی بزرگ واقعاً چگونه کار می‌کنند، نه این‌که آن‌ها را به‌صورت یک جعبه سیاه ببینید. شما یاد می‌گیرید با مدل‌های مدرن مانند جی‌پی‌تی، Claude، جمینی و مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز کار کنید و توانایی‌ها، محدودیت‌ها، ملاحظات هزینه و دغدغه‌های امنیت آن‌ها را درک کنید.

همچنین مهارت‌های قوی در مهندسی پرامپت توسعه می‌دهید و یاد می‌گیرید پرامپت‌هایی طراحی کنید که قابل‌اعتماد، قابل‌کنترل و مقاوم باشند و در عین حال از خطاهای رایج مانند توهم و تزریق پرامپت جلوگیری کنند. فراتر از پرامپت‌نویسی، شما سیستم‌های جستجوی معنایی مبتنی بر تعبیه‌سازی می‌سازید، پایپ‌لاین‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) را برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ به داده واقعی پیاده‌سازی می‌کنید و اپلیکیشن‌های مدل زبانی بزرگ مبتنی بر تابع و tool-calling را طراحی می‌کنید که با سیستم‌های خارجی تعامل دارند.

در نهایت، با سیستم‌های هوش مصنوعی عاملی آشنا می‌شوید؛ جایی که مدل‌ها می‌توانند برنامه‌ریزی کنند، استدلال انجام دهند، از ابزارها استفاده کنند و وظایف چندمرحله‌ای را اجرا کنند. شما یاد می‌گیرید عامل‌های هوش مصنوعی مدرن چگونه ساختار می‌یابند، حافظه و state چگونه مدیریت می‌شوند و این سیستم‌ها در محصولات واقعی چگونه به کار می‌روند. همچنین استراتژی‌های ارزیابی، بهینه‌سازی هزینه، مبادله‌های تاخیر، ریسک‌های امنیتی و شیوه‌های مسئولانه‌ی هوش مصنوعی را درک می‌کنید تا بتوانید سیستم‌هایی بسازید که نه‌تنها قدرتمند، بلکه ایمن و مقیاس‌پذیر باشند.

این دوره برای هر کسی طراحی شده که تصمیم جدی برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی دارد؛ از جمله مهندسان نرم‌افزاری که به سمت هوش مصنوعی مهاجرت می‌کنند، متخصصان داده که مهارت‌های خود را ارتقا می‌دهند و دانشجویانی که برای نقش‌های متمرکز بر هوش مصنوعی آماده می‌شوند. هیچ تجربه قبلی در یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق لازم نیست، زیرا همه‌چیز از اصول اولیه تا درک در سطح تولید را آموزش می‌دهیم.

در پایان این دوره، شما فقط مفاهیم هوش مصنوعی را نخواهید شناخت. شما قادر خواهید بود سیستم‌های واقعی هوش مصنوعی را با اطمینان طراحی، پیاده‌سازی و تحلیل کنید. اگر هدفتان این است که در 2026 و بعد از آن یک نقش مهندس هوش مصنوعی بدست آورید، این دوره مهارت‌ها، ساختار و عمق لازم برای رسیدن به آن را در اختیار شما قرار می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی که می‌خواهند مهندس هوش مصنوعی شوند.
• مهندسان نرم‌افزاری که به سمت هوش مصنوعی مهاجرت می‌کنند.
• تحلیل‌گران داده و دانشمندان داده که می‌خواهند به سیستم‌های هوش مصنوعی ارتقا پیدا کنند.
• مهندسان یادگیری ماشین که به تخصص در یادگیری عمیق و مدل زبانی بزرگ نیاز دارند.
• دانشجویان و متخصصانی که برای نقش‌های متمرکز بر هوش مصنوعی آماده می‌شوند.