مهندس هوش مصنوعی فول‌ استک 2026 – اصول یادگیری ماشین - بخش 1

آنچه یاد خواهید گرفت:

• ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین end-to-end، از پیش‌پردازش داده تا ارزیابی مدل، با استفاده از بهترین شیوه های صنعتی
• اعمال الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده، بدون‌نظارت و جمعی برای حل مسائل واقعی رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
• پیشگیری از شکست‌های رایج در ML با مدیریت صحیح نشت داده، مقیاس‌بندی ویژگی، انکودینگ و اعتبارسنجی متقابل
• بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از انتخاب ویژگی، تیونینگ ابرپارامتر و معیارهای ارزیابی مناسب
• نوشتن کد ML تمیز، قابل استفاده مجدد و آماده برای محیط Production، با گردش های کاری و پایپ‌لاین‌های قابل بازتولید
• اندیشیدن مانند یک مهندس ML و طراحی مدل‌هایی که فراتر از notebooks، در سیستم‌های واقعی مقیاس‌پذیر باشند.

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه Python (متغیرها، حلقه‌ها، توابع) مفید است اما الزامی نیست.
• هیچ تجربه قبلی در یادگیری ماشین یا آمار نیاز نیست.
• یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت (Windows، macOS یا Linux)
• تمایل به یادگیری و تمرین با مجموعه داده‌ دنیای واقعی

توضیحات دوره

این دوره بخش 1 از مجموعه مهندس هوش مصنوعی فول‌استک است که طراحی شده تا به شما در ساخت اصول قوی یادگیری ماشین پیش از ورود به یادگیری عمیق و Generative AI کمک کند.

شما با درک آنچه یک مهندس هوش مصنوعی فول‌استک انجام می‌دهد، چگونگی ساخت end-to-end سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن و جایگاه یادگیری ماشین در برنامه‌های واقعی شروع خواهید کرد. از آنجا، دوره گام‌به‌گام شما را از طریق Python برای یادگیری ماشین، تحلیل داده و تحلیل اکتشافی داده (EDA) - مهم‌ترین مهارت‌ها برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد - راهنمایی می‌کند.

شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های یادگیری نظارت‌شده شامل رگرسیون و طبقه‌بندی را طراحی و آموزش دهید، بفهمید الگوریتم‌ها واقعاً چگونه کار می‌کنند (نه فقط چگونگی استفاده از آن‌ها)، و مدل‌ها را با استفاده از معیارهای عملکرد استاندارد صنعتی ارزیابی کنید. همچنین متدهای یادگیری جمعی مانند جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ را برای بهبود دقت و استحکام مدل بررسی خواهید کرد.

فراتر از مدل‌سازی، دوره به‌شدت بر مهندسی ویژگی، بهینه‌سازی مدل، اعتبارسنجی متقابل و تیونینگ ابرپارامتر تمرکز دارد و به شما کمک می‌کند مدل‌های اولیه را به پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین آماده Production تبدیل کنید. همچنین با یادگیری بدون‌نظارت، از جمله خوشه‌بندی و کاهش ابعاد، برای کشف الگوهای پنهان در داده تجربه عملی کسب خواهید کرد.

در طول دوره، شما روی تمرین‌های عملی، پروژه‌های کوچک و یک پروژه نهایی یادگیری ماشین کار می‌کنید که توانایی شما را در ساخت یک راه‌حل ML به‌صورت end-to-end از داده خام تا بینش نهایی - نشان می‌دهد. این پروژه به‌گونه‌ای طراحی شده که آماده برای رزومه باشد و به‌عنوان یک اصول قوی برای کارهای پیشرفته هوش مصنوعی عمل کند.

تا پایان این دوره، شما مانند یک مهندس هوش مصنوعی فکر می‌کنید، کد ML تمیز و مقیاس‌پذیر می‌نویسید و کاملاً آماده ادامه مسیر به سمت یادگیری عمیق، LLMها و طراحی سیستم‌های Generative AI در دوره‌های بعدی این مجموعه خواهید بود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان و دانشجویانی که یک مقدمه ساختاریافته و end-to-end برای یادگیری ماشین، بدون تجربه قبلی می‌خواهند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و تحلیلگران داده که به دنبال انتقال به نقش‌های یادگیری ماشین و مهندسی هوش مصنوعی هستند.
• مهندسان مشتاق ML که می‌خواهند فراتر از Notebookها رفته و گردش های کاری ML در سطح صنعتی را یاد بگیرند.
• متخصصان و افرادی که تغییر شغل می‌دهند و به دنبال تجربه کاربردی و عملی با مجموعه داده‌ و پروژه‌های واقعی هستند.
• هر کسی که به هوش مصنوعی علاقه دارد و می‌خواهد بفهمد مدل‌های یادگیری ماشین چگونه در سیستم‌های واقعی ساخته، بهینه‌سازی و مقیاس‌دهی می‌شوند.