کیمیاگری الگوریتم - کشف اسرار یادگیری ماشین

در این دوره به الگوریتم های کلیدی یادگیری ماشین، از مبانی تا کاربردهای واقعی مسلط می شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک الگوریتم های کلیدی یادگیری ماشین و کاربردهای آن ها در سناریوهای واقعی
• ساخت مدل های پیش بینانه با استفاده از تکنیک های نظارت شده و نظارت نشده
• تحلیل و پیش پردازش داده برای عملکرد بهینه الگوریتم
• پیاده سازی راه حل های یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و کتابخانه های محبوب
• تسلط به مفاهیم اصلی یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
• اعمال درختان تصمیم گیری، SVM و شبکه های عصبی در پروژه های عملی 
• ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از دقت، صحت و فراخوانی
• ساخت و بهینه سازی مدل های خوشه بندی مانند K-Means و خوشه بندی سلسله مراتبی
• درک تکنیک های گروهی مانند جنگل تصادفی و بوستینگ گرادیان 

پیش نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه نویسی - آشنایی با پایتون مفید خواهد بود اما اجباری نیست.
• مهارت های پایه ریاضی - درک جبر و آمار اولیه مفید است.
• کامپیوتر با دسترسی به اینترنت - دستگاهی قابل اعتماد برای کدنویسی و دسترسی به مباحث دوره
• بدون نیاز به تجربه قبلی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین - این دوره برای مبتدیان است و از مبانی شروع می شود.

توضیحات دوره

در دنیای داده محور امروزی، یادگیری ماشین (ML) در خط مقدم نوآوری های فناورانه قرار دارد و اپلیکیشن ها را از توصیه های شخصی سازی شده تا تشخیص های پزشکی پیشرفته تقویت می کند. این دوره جامع برای تجهیز شما به یک پایه قوی در الگوریتم های یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آن ها طراحی شده است. چه مبتدی باشید و چه فردی که قبلا در معرض یادگیری ماشین بوده است، این دوره شما را گام به گام از طریق مفاهیم اساسی و تکنیک های عملی مورد نیاز برای برتری در این زمینه راهنمایی می کند.

این دوره با آشنایی با یادگیری نظارت شده و نظارت نشده آغاز می شود و نحوه عملکرد الگوریتم هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درختان تصمیم گیری را شفاف می کند. شما تکنیک‌ های خوشه‌ بندی مانند K-Means و خوشه‌ بندی سلسله مراتبی و به دنبال آن مدل‌ های پیشرفته مانند ماشین‌ های بردار پشتیبان (SVM)، جنگل‌ های تصادفی و ماشین‌ های بوستینگ گرادیان را عمیقا بررسی خواهید کرد. علاوه بر این، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق را بررسی کرده و کاربردهای آن ها را در زمینه هایی مانند شناسایی تصویر و پردازش زبان طبیعی درک خواهید کرد.

فراتر از مهارت های فنی، این دوره بر تفسیر نتایج مدل تأکید دارد که شما را قادر می سازد تصمیمات داده محور بگیرید. همچنین یاد می گیرید که با چالش‌ های رایج مانند بیش برازش، کم‌ برازش و پیش‌ پردازش داده‌ مقابله کنید تا از عملکرد بهینه مدل‌ های خود اطمینان حاصل کنید.

در پایان دوره، مهارت‌ ها، اعتماد به نفس و تجربه عملی برای طراحی و پیاده‌ سازی راه‌ حل‌ های یادگیری ماشین خود را در اختیار خواهید داشت که شما را برای شغل‌ هایی در زمینه هوش مصنوعی، علم داده و مهندسی یادگیری ماشین آماده می‌ کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان در یادگیری ماشین - ایده آل برای کسانی که سفر خود را در هوش مصنوعی و علم داده آغاز می کنند.
• دانشجویان و محققان - ایده آل برای افرادی که به دنبال ایجاد پایه های قوی در الگوریتم های یادگیری ماشین هستند.
• حرفه ای های به دنبال رشد شغلی - برای مهندسان نرم افزار، تحلیلگران داده و متخصصان IT که به سمت نقش های هوش مصنوعی در حال گذار هستند عالی است.
• کارآفرینان و نوآوران - مناسب برای صاحبان مشاغلی که به دنبال یکچارچه سازی راه حل های یادگیری ماشین در محصولات خود هستند.
• کارآفرینان و نوآوران - مناسب برای صاحبان مشاغلی که به دنبال یکچارچه سازی راه حل های یادگیری ماشین در محصولات خود هستند.