مسترکلاس مهندسی AI - از مبتدی به متخصص AI

به مهندسی AI مسلط شوید، با پروژه های واقعی و یادگیری عملی، راه حل های AI مقیاس پذیر بسازید و آن ها را آموزش دهید و مستقر کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• مدل های AI با پایتون، TensorFlow و PyTorch بسازید تا سیستم های هوشمند با قابلیت حل مسائل واقعی ایجاد کنید.
• مجموعه های پیچیده را پیش پردازش، پاکسازی و تحلیل کنید تا ورودی با کیفیت بالا را برای آموزش مدل AI و یادگیری ماشین تضمین کنید.
• مدل های یادگیری ماشین را برای تسک هایی مانند رگرسیون، دسته بندی و خوشه بندی آموزش داده و ارزیابی و بهینه سازی کنید.
• شبکه های عصبی، شامل CNN ها و RNN ها را برای کاربردهای پیشرفته AI طراحی، پیاده سازی و به طور دقیق تنظیم کنید.
• تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) را برای تحلیل، تفسیر و تولید داده متنی انسان گونه به کار بگیرید.
• از یادگیری انتقالی برای سازگاری مدل های AI از پیش آموزش دیده برای تسک های جدید و کاهش منابع و زمان توسعه استفاده کنید.
• مدل های AI را با API های مقیاس پذیر و ابزارهای کانتینرسازی مانند داکر برای یکپارچه سازی یکنواخت در اپلیکیشن ها مستقر کنید.
• بر عملکرد مدل AI نظارت کنید، رانش داده را تشخیص دهید و گردش کارهای و گردش کارهای آموزش مجدد را برای قابلیت اطمینان مداوم ایجاد کنید.
• چالش های واقعی کسب و کار و فنی را با رویکردهای مبتنی بر AI و سیستم های هوشمند حل کنید.
• پروژه های end-to-end AI توسعه دهید. - از ایده پردازی و نمونه سازی اولیه تا استقرار و نگهداری طولانی مدت

پیش نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه نویسی
• کنجکاوی و اشتیاق
• دسترسی به یک کامپیوتر
• بدون نیاز به تجربه قبلی در زمینه AI
• مهارت های اولیه ریاضی
• اتصال ثابت به اینترنت
• ابزارهای اختیاری
• ذهنیت باز

توضیحات دوره

این بوت کمپ از مبانی شروع می کند، تضمین می کند حتی افراد مبتدی هم می توانند آن را دنبال کنند. شما با برنامه نویسی پایتون، پرکاربردترین زبان در AI و یادگیری ماشین، شروع کرده و یاد خواهید گرفت چگونه به طور موثر پیش پردازش و پاکسازی داده انجام دهید. همچنان که پیشرفت می کنید، الگوریتم های ضروری یادگیری ماشین را به صورت عمیق بررسی کرده و به تکنیک های رگرسیون، دسته بندی و خوشه بندی خواهید پرداخت. این دوره موضوعات پیشرفته مانند شبکه های عصبی، فریمورک های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) را نیز پوشش می دهد و شما را به ابزارهایی برای غلبه بر چالش های واقعی AI مجهز می کند.

یکی از هایلایت های کلیدی این دوره تمرکز آن روی کاربرد عملی و پروژه های واقعی است. شما روی پروژه های عملی با کتابخانه ها و فریمورک های محبوب AI مانند PyTorch ،TensorFlow و Hugging Face کار خواهید کرد. از ساخت مدل های تشخیص تصویر با شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) تا ساخت چت بات های مبتنی بر متن با پردازش زبان طبیعی (NLP)، هر ماژول شامل تسک های عملی است که درک شما را تقویت می کنند.

استقرار و مقیاس پذیری نیز کامپوننت های حیاتی این دوره هستند. شما یاد خواهید گرفت چگونه مدل های یادگیری ماشین را با API ها، کانتینرهای داکر و سرویس های ابری مستقر کنید و مطمئن شوید راه حل های AI شما نه تنها کاربردی هستند، بلکه مقیاس پذیر و آماده تولید هستند. این دوره مهارت های ضروری مانند نظارت بر مدل، تشخیص رانش داده و گردش کارهای آموزش مجدد برای حفظ عملکرد طولانی مدت AI را نیز پوشش می دهد.

این مسترکلاس فقط در مورد تئوری نیست، بلکه در مورد توانمندسازی شما برای ساخت، تست و استقرار راه حل های واقعی AI است. شما برای پل زدن بین تحقیقات و کاربرد AI مجهز خواهید بود که به شما امکان مشارکت موثر در محیط های حرفه ای را می دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان AI آینده
• دانشمندان و تحلیلگران داده
• توسعه دهندگان نرم افزار
• افرادی که می خواهند شغل خود را تغییر دهند.
• دانشجویان فارغ التحصیل شده
• کارآفرینان در زمینه فناوری
• علاقه مندان به AI
• متخصصان کسب و کار