بوت کمپ کامل علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و NLP

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

در این دوره به تئوری، شیوه و ریاضیات پشت علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و NLP با پروژه های end to end مسلط می شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

به مفاهیم پایه ای و پیشرفته یادگیری ماشین و NLP مسلط می شوید.
دانش تئوری و عملی خود را در پروژه های واقعی با یادگیری ماشین، NLP و MLOPS اعمال می کنید.
اصول ریاضیات پشت الگوریتم های ML را درک و پیاده می کنید.
مدل های ML را با ابزارها و تکنیک های استاندارد صنعت توسعه داده و بهینه می کنید.
شهود اصلی یادگیری عمیق مانند optimizers، توابع loss، شبکه های عصبی و CNN را درک می کنید.

پیش نیازهای دوره

درک اولیه از ریاضیات دبیرستان (جبر و استاتیک)
آشنایی با مفاهیم برنامه نویسی (ترجیحا پایتون)
تمایل به یادگیری و اعمال دانش تئوری و عملی
دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال اینترنت برای تمرین عملی

توضیحات دوره

آیا می خواهید به علم داده، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و پردازش زبان طبیعی (NLP) از ابتدا مسلط شوید؟ این دوره کامل طراحی شده تا شما را به مسیری از دانش مبانی تا تسلط به مفاهیم پیشرفته ببرد و در عین حال بینش های کاربردی و تجربه عملی را ارائه دهد.

آنچه یاد خواهید گرفت:

مفاهیم پایه ای - شما با مبانی ML و NLP، از جمله الگوریتم ها، مدل ها و تکنیک های مورد استفاده در این رشته ها شروع کرده و اصول اساسی که محرک ML و NLP هستند را درک می کنید.
مباحث پیشرفته - مباحث پیشرفته مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و مدل های ترنسفرمر را عمیق تر بررسی می کنید و یاد می گیرید چگونه این مفاهیم را برای ساخت مدل های پیچیده تر و قدرتمندتر اعمال کنید.
کاربردهای عملی - از طریق کار با پروژه های واقعی و مطالعات موردی، تجربه عملی کسب می کنید. شما دانش خود را برای حل مسائل در حوزه های مختلف، از جمله مراقبت های بهداشتی، امور مالی و تجارت الکترونیک اعمال می کنید.
اصول ریاضی - اصول ریاضیات قوی را با یادگیری ریاضیات پشت الگوریتم های ML و NLP توسعه می دهید و مفاهیمی مانند جبر خطی، حسابان و تئوری احتمال را درک می کنید.
ابزارهای استاندارد صنعت - با ابزارهای استاندارد صنعت و کتابخانه های مورد استفاده در ML و NLP، از جمله PyTorch ،تنسورفلو و scikit-learn آشنا می شوید و یاد می گیرید که چگونه از این ابزارها برای ساخت و استقرار مدل ها استفاده کنید.
تکنیک های بهینه سازی - یاد می گیرید که چگونه مدل های ML و NLP را برای عملکرد و کارایی بهتر بهینه کنید و نیز تکنیک هایی مانند تیونینگ دقیق هایپرپارامتر، انتخاب مدل و ارزیابی مدل را درک می کنید.

چرا در این دوره شرکت کنیم؟

در پایان دوره از ML و NLP، از مبانی تا مفاهیم پیشرفته، درک کاملی در اختیار خواهید داشت. شما توانایی اعمال دانش خود برای ساخت پروژه های واقعی و مهارت های لازم برای دنبال کردن شغلی در ML و NLP را خواهید داشت.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

دانشمندان داده مشتاق و علاقه مندان به یادگیری ماشین
دانشجویان و متخصصانی که می خواهند مهارت های ML و NLP خود را بهبود بخشند.
افراد مبتدی با درک اولیه از برنامه نویسی و ریاضیات
کسی که به درک و اعمال تکنیک های ML و NLP از ابتدا تا سطوح پیشرفته علاقه مند است.
توسعه دهندگان مبتدی پایتون که می خواهند وارد حوزه علم داده شوند.