یادگیری ماشین برای صنایع شیمیایی به منظور افزایش سود

آنچه یاد خواهید گرفت:

• تسلط به یادگیری ماشین با MATLAB
• توسعه شهود برای مدل‌های مختلف یادگیری ماشین
• انجام پیش‌بینی‌های دقیق
• انجام تحلیل‌های قدرتمند
• ساخت مدل‌های مقاوم یادگیری ماشین
• ایجاد ارزش افزوده برای کسب‌وکارها
• اعمال یادگیری ماشین برای اهداف شخصی
• انتخاب مدل‌های مناسب یادگیری ماشین برای انواع مختلف مسائل
• ساخت مجموعه‌ای از مدل‌های قدرتمند یادگیری ماشین و یادگیری ترکیب آن‌ها برای حل هر مسئله‌ای
• توسعه مهارت حل مسائل واقعی صنعت با استفاده از یادگیری ماشین

توضیحات دوره

• آماده‌اید مهارت‌های یادگیری ماشین خود را به سطح بالاتری ببرید؟ دیگر جایی نروید، دوره جامع آنلاین ما برای همین منظور طراحی شده است: رساندن شما از سطح مبتدی به سطوح پیشرفته در تخصص یادگیری ماشین. دوره ما از پایه ساخته شده و بر مطالعه‌های موردی واقعی از صنعت و پروژه‌های عملی که مسائل واقعی صنعت را هدف می‌گیرند، تمرکز دارد.
• می‌دانیم که یادگیری ماشین می‌تواند حوزه‌ای پیچیده باشد، به همین دلیل است که دوره ما تمام الگوریتم‌ها و تکنیک‌های اصلی را پوشش می‌دهد. چه به دنبال بهبود مدل‌های رگرسیون خود باشید، چه ساخت طبقه‌بندهای بهتر، یا ورود به دنیای یادگیری عمیق، دوره ما هر آنچه برای موفقیت نیاز دارید را دارد. و با تأکید ما بر تجربه عملی و کار با داده واقعی، می‌توانید آموخته‌هایتان را بلافاصله در سناریوهای دنیای واقعی اعمال کنید.
• اما چه چیزی این دوره را از بقیه متمایز می‌کند؟ برای شروع، تمرکز ما بر مطالعه‌های موردی واقعی به این معناست که شما از تجربیات متخصصان صنعتی که پیش‌تر مسائل پیچیده را با یادگیری ماشین حل کرده‌اند، یاد خواهید گرفت. این بدان معناست که به چشم خود خواهید دید چگونه یادگیری ماشین می‌تواند در صنایع متنوعی از شیمیایی، پتروشیمی تا پالایش نفت اعمال شود.
• علاوه بر این، پروژه‌های عملی ما به طور خاص برای مقابله با مشکلات واقعی صنعتی طراحی شده‌اند، بنابراین می‌توانید نمونه‌کار خود را با پروژه‌هایی بسازید که کاربرد عملی در محیط کار دارند.
• پس اگر آماده‌اید مهارت‌های یادگیری ماشین خود را به سطح بعدی ببرید، همین امروز در دوره جامع آنلاین ما شرکت کنید. دانش و تجربه عملی لازم برای موفقیت در این حوزه پرتقاضا را به دست می‌آورید و خیلی زود در مسیر ساختن یک حرفه پردرآمد و ارزشمند قرار خواهید گرفت.
• این دوره توسط یک دانشمند داده و متخصص یادگیری ماشین از صنعت ایجاد شده است تا نظریه‌ها، الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های کدنویسی پیچیده را ساده کند.
• ویژگی منحصربه‌فرد این دوره آن است که به شما کمک می‌کند مهارت ساخت برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین برای مسائل پیچیده صنعتی را توسعه دهید.
• علاوه بر این، دوره مملو از تمرینات عملی بر اساس مطالعات موردی واقعی است. بنابراین نه تنها تئوری را یاد می‌گیرید، بلکه تمرین عملی فراوانی در ساخت مدل‌های خود خواهید داشت.
• شما می‌توانید دوره را در MATLAB به پایان برسانید.

این دوره طراحی شده تا شما را از مبانی یادگیری ماشین به سطح پیشرفته ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل واقعی برساند. در ادامه مروری کوتاه از آنچه یاد خواهید گرفت آورده شده است:

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: در این بخش، انواع یادگیری ماشین، کاربرد آن و تفاوت بین یادگیری انسان و یادگیری ماشین را یاد خواهید گرفت. همچنین درباره چگونگی یادگیری ماشین‌ها و تفاوت بین AI، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به بینش می‌رسید.
• مروری بر انواع مختلف یادگیری ماشین: مثال‌های واقعی از یادگیری ماشین و عناصر مختلف آن را بررسی می‌کنید.
• مراحل یادگیری ماشین: به بررسی مراحل درگیر در فرآیند یادگیری ماشین، از پیش‌پردازش داده گرفته تا ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، خواهید پرداخت.
• پیش‌پردازش داده: در این بخش یاد خواهید گرفت چگونه داده پرت را تشخیص دهید، مقادیر گمشده را مدیریت کنید و داده را برای تحلیل آماده‌سازی و کدگذاری کنید.
• مروری بر رگرسیون و ارزیابی مدل: با ماتریس‌های مختلف ارزیابی مدل مانند MAE، MSE ،RMSE ،R square و Adjusted R square و چگونگی تفسیر آن‌ها را یاد خواهید گرفت. همچنین درباره بیش‌برازش و کم‌برازش یاد خواهید گرفت.
• مطالعه موردی مدل‌سازی بیوراکتور: یک مطالعه موردی کامل از ساخت یک مدل یادگیری ماشین برای مدل‌سازی بیوراکتور را گام‌به‌گام دنبال می‌کنید.
• ساخت مدل‌های یادگیری ماشین: یاد می‌گیرید چگونه داده را وارد و آماده کنید، الگوریتم مدل را انتخاب کنید، مدل را اجرا و ارزیابی کرده و نتایج را برای کسب بینش مصورسازی کنید.
• جزئیات مدل‌سازی با الگوریتم‌های زیر: به بررسی الگوریتم‌های مدل‌سازی مختلفی مانند مدل‌های رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم، رگرسیون ماشین بردار پشتیبان، مدل رگرسیون فرآیند گاوسی، مدل‌های تقریب Kernel، ترکیب درخت‌ها و شبکه‌های عصبی خواهید پرداخت.
• مطالعه موردی واقعی برای ساخت حسگر نرم‌افزاری برای برج تقطیر: یک مطالعه موردی واقعی از ساخت یک حسگر نرم‌افزاری برای برج تقطیر را بررسی خواهید کرد.
• مطالعه موردی برای ساخت مدل یادگیری ماشین راکتور کاتالیستی: یک مطالعه موردی واقعی دیگر را برای ساخت مدل یادگیری ماشین راکتور کاتالیستی یاد خواهید گرفت.
• مطالعه موردی برای ساخت مدل یادگیری ماشین برای کارخانه در حال بهره‌برداری: یک مطالعه موردی از ساخت مدل یادگیری ماشین برای یک کارخانه عملیاتی را بررسی می‌کنید.
• مدل‌سازی با شبکه عصبی مصنوعی (ANN): درباره شبکه‌های عصبی مصنوعی، شامل یادگیری، آموزش، محاسبات و مزایا و معایب ANN به بینش می‌رسید. همچنین یک مطالعه موردی از ANN را نیز بررسی می‌کنید.

جزئیات دوره:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

• یادگیری ماشین (ML) چیست؟
• انواع یادگیری ماشین
• کاربرد یادگیری ماشین
• تفاوت بین یادگیری انسان و یادگیری ماشین
• ماشین هوشمند چیست؟
• مقایسه هوش انسان با هوش ماشین
• ماشین چگونه یاد می‌گیرد؟
• تفاوت بین AI، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• چرا یادگیری ماشین مهم است؟
• فرصت‌های شغلی مختلف در یادگیری ماشین کدامند؟
• بازار کار یادگیری ماشین همراه با بازه متوسط حقوق

2. مروری بر انواع مختلف یادگیری ماشین

• مثال واقعی از یادگیری ماشین
• عناصر یادگیری ماشین

3. مراحل یادگیری ماشین

4. پیش‌پردازش داده

• تشخیص داده پرت
• مقدار گمشده
• انکودینگ داده

5. مروری بر رگرسیون و ارزیابی مدل

• ماتریس‌های ارزیابی مدل، مانند MAE ،MSE ،RMSE ،R square ،Adjusted R square
• تفسیر این ماتریس‌های عملکرد
• تفاوت بین این ماتریس‌ها
• بیش‌برازش و کم‌برازش 

6. مرور کامل یک مطالعه موردی مدل‌سازی بیوراکتور با الگوریتم یادگیری ماشین

7. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین

• مروری بر regression learner در MATLAB
• مراحل ساخت یک مدل یادگیری ماشین
• ایمپورت کردن و آماده‌سازی داده
• انتخاب الگوریتم مدل
• اجرا و ارزیابی مدل
• مصورسازی نتایج برای کسب بینش

8. جزئیات مدل‌سازی با الگوریتم‌های زیر

• مدل‌های رگرسیون خطی
• درخت‌های رگرسیون
• رگرسیون ماشین بردار پشتیبان
• مدل رگرسیون فرآیند گاوسی 
• مدل‌های تقریب Kernel
• ترکیب درخت‌ها 
• شبکه عصبی

9. مطالعه موردی واقعی برای ساخت حسگر نرم‌افزاری برای برج تقطیر

10. مطالعه موردی برای ساخت مدل یادگیری ماشین راکتور کاتالیستی

11. مطالعه موردی برای ساخت مدل یادگیری ماشین برای کارخانه در حال بهره‌برداری

12. مدل‌سازی با شبکه عصبی مصنوعی (ANN)

• معرفی ANN
• درک فرآیند یادگیری ANN
• آموزش ANN
• محاسبات ANN
• مزایا و معایب ANN
• مطالعه موردی ANN

هر بخش مستقل است، بنابراین می‌توانید کل دوره را بگذرانید یا فقط بخش‌های خاصی را که برایتان جذاب است انتخاب کنید.

شما تمرین عملی با مطالعات موردی واقعی و دسترسی به قالب‌های کد MATLAB برای پروژه‌های خود به دست خواهید آورد.

این دوره هم سرگرم‌کننده و هم هیجان‌انگیز است و عمیقاً به دنیای یادگیری ماشین می‌پردازد.

در مجموع، این دوره هر آنچه را که برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل واقعی نیاز دارید پوشش می‌دهد. با تجربه عملی و مطالعات موردی از صنعت، به‌خوبی برای دنبال کردن حرفه‌ای در یادگیری ماشین آماده خواهید بود. همین حالا در این دوره شرکت کنید تا اولین گام را به سوی تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین بردارید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسین شیمی، مهندسین فرآیند که در کارخانه‌های شیمیایی کار می‌کنند.
• دانشجویان مهندسی شیمی با دانش ریاضی که به دنبال یادگیری ماشین هستند.
• افراد سطح متوسط آشنا با الگوریتم‌های کلاسیک مانند رگرسیون خطی و لجستیک که می‌خواهند حوزه‌های مختلف یادگیری ماشین را بررسی کنند.
• افراد غیر برنامه‌نویس که به یادگیری ماشین و کاربرد آسان آن روی مجموعه‌داده علاقه‌مندند.
• دانشجویانی که به دنبال شغلی در حوزه علم داده یا مهندسی شیمی هستند.
• تحلیل‌گران داده که به دنبال ارتقای مهارت‌های یادگیری ماشین خود هستند.
• افرادی که به دنبال انتقال شغلی به سمت دانشمند داده هستند.
• صاحبان کسب‌وکار که به دنبال ایجاد ارزش افزوده از طریق ابزارهای قدرتمند یادگیری ماشین هستند.
• مهندسین با تجربه (به‌ویژه مهندسین شیمی) که در صنعت کار کرده‌اند و می‌خواهند سود سازمان خود را با ابزارهای یادگیری ماشین افزایش دهند.