تسلط به هوش مصنوعی (AI) با پایتون و R

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مهارت‌های بنیادی - تسلط به برنامه‌نویسی پایتون و R برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• مدیریت داده - مدیریت و دستکاری موثر داده‌ با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و pandas
• مصورسازی - ایجاد مصورسازی‌های روشنگرانه با Matplotlib و Seaborn 
• یادگیری ماشین - پیاده‌سازی الگوریتم‌ها برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و موارد دیگر
• تکنیک‌های پیشرفته - بررسی عمیق شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و تحلیل پیش‌بینانه
• کاربردهای واقعی - اعمال مهارت‌ها برای حل مشکلات عملی مانند تحلیل پیش‌بینانه و تحلیل سبد بازار
• تسلط به ابزارها - کسب تسلط در ابزارهایی مانند آناکوندا، Jupyter Notebook و RStudio برای توسعه یکپارچه

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از مفاهیم برنامه‌نویسی
• آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون ویا R مطلوب است، اما ضروری نیست.
• راحتی در استفاده و ناوبری کامپیوتر دارای دسترسی به اینترنت
• اشتیاق به یادگیری و کشف مفاهیم در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

توضیحات دوره

به دوره جامع هوش مصنوعی (AI) با پایتون خوش آمدید. این دوره طراحی شده تا شما را با مهارت‌ها و دانش بنیادی مورد نیاز برای ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون مجهز کند.

آنچه یاد خواهید گرفت:

در طول دوره، شما سفری را آغاز می‌کنید که همه مطالب را از مفاهیم بنیادی تا تکنیک‌های پیشرفته در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پوشش می‌دهد. از اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون شروع می‌کنیم و به تدریج به بررسی NumPy برای محاسبات عددی، Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده و Scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین خواهیم پرداخت.

بخش 1 - هوش مصنوعی با پایتون - سطح مبتدی

این بخش درک بنیادی از هوش مصنوعی (AI) با استفاده از پایتون را به مبتدیان ارائه می‌دهد. این بخش با مقدمه اهداف دوره و تأکید بر کاربردهای عملی علم داده و یادگیری ماشین آغاز می‌شود. دانشجویان مراحل راه‌اندازی محیط توسعه خود با Anaconda Navigator و کتابخانه‌های ضروری پایتون را یاد می‌گیرند. سپس تمرکز به NumPy، کتابخانه اساسی برای رایانش عددی، تغییر می‌کند که شامل توابع آرایه، ایندکس‌گذاری و انتخاب است. بعلاوه، دانشجویان با کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده، که برای تفسیر و ارائه داده به‌طور موثر ضروری است آشنا می‌شوند.

بخش 2 - هوش مصنوعی با پایتون - سطح متوسط

پس از مبانی و در این بخش سطح متوسط، به بررسی عمیق‌تر پایتون برای کاربردهای هوش مصنوعی می‌پردازیم. این بخش با بررسی نقش پایتون در یادگیری ماشین آغاز می‌شود و سپس به بحث درباره پردازش داده، مبادلات واریانس و تکنیک‌های ارزیابی مدل می‌پردازد. دانشجویان Scikit-learn را برای انجام تسک‌های یادگیری ماشین از جمله بارگذاری و مصورسازی داده و اعمال متدهای کاهش ابعاد مانند تحلیل مولفه‌ اصلی (PCA) بررسی می‌کنند. این بخش همچنین شامل classifiers محبوبی مانند نزدیک‌ترین همسایگان K (KNN) و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) است که توانایی دانشجویان را در ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین افزایش می‌دهد.

بخش 3 - هوش مصنوعی - تحلیل پیش‌بینانه با پایتون

این بخش که بر تحلیل پیش‌بینانه متمرکز است، تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی را با استفاده از پایتون معرفی می‌کند. مباحث این بخش شامل متدهای گروهی مانند جنگل تصادفی و AdaBoost، مدیریت عدم توازن کلاس و جستجوی گرید برای تیونینگ هایپرپارامتر است. دانشجویان این تکنیک‌ها را در سناریوهای واقعی، مانند پیش‌بینی ترافیک با استفاده از مدل‌های رگرسیون اعمال می‌کنند. همچنین متدهای یادگیری نظارت نشده مانند خوشه‌بندی (به عنوان مثال، K-Means و انتشار وابستگی) برای شناسایی الگوها در داده بدون نتایج برچسب‌گذاری شده بررسی می‌شود. این بخش با مثال‌هایی از تسک‌های طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون لجستیک، بیز ساده و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) به پایان می‌رسد.

بخش 4 - دوره آموزشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

این بخش جامع شامل مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و الگوریتم‌های ضروری برای درک ایجنت‌های هوشمند، جستجوی فضای حالت و تکنیک‌های جستجوی کاشف است. مباحث این بخش شامل الگوریتم‌های جستجوی مختلف مانند BFS ،DFS و ژرفایش تکراری، همراه با رویکردهای کاشف مانند *A و کوهنوردی است. اصول یادگیری ماشین، از جمله الگوریتم پرسپترون، پس‌انتشار برای شبکه‌های عصبی و طبقه‌بندی با استفاده از درختان تصمیم‌گیری و سیستم‌های مبتنی بر قواعد مانند Prolog و CLIPS نیز معرفی می‌شوند. این بخش دانشجویان را برای پیاده‌سازی عملی از طریق مثال‌ها و تمرینات عملی آماده می‌کند.

بخش 5 - یادگیری ماشین با R

این بخش که به یادگیری ماشین با استفاده از R اختصاص دارد، با مقدمه‌ای دربارهٔ قابلیت‌های R برای دستکاری و تحلیل داده‌ آغاز می‌شود. مباحث این بخش شامل مشکلات رگرسیون و طبقه‌بندی، تکنیک‌های مصورسازی داده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مانند نزدیک‌ترین همسایه K (KNN) و درختان تصمیم‌گیری است. دانشجویان با متریک‌های ارزیابی مدل، تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل و متدهای یادگیری گروهی مانند جنگل تصادفی و AdaBoost آشنا می‌شوند. این بخش بر کاربردهای عملی از طریق مثال‌ها و مطالعات موردی تأکید می‌کند و دانشجویان را برای استفاده از R برای تسک‌های تحلیل پیش‌بینانه آماده می‌کند.

بخش 6 - رگرسیون لجستیک و یادگیری ماشین نظارت شده در پایتون

این بخش به‌طور خاص به رگرسیون لجستیک و تکنیک‌های یادگیری نظارت شده در پایتون می‌پردازد و چرخه عمر یادگیری ماشین را از پیش‌پردازش داده‌ تا ارزیابی مدل پوشش می‌دهد. مباحث این بخش شامل تحلیل داده‌ اکتشافی (EDA)، انتخاب ویژگی و آموزش مدل با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند درختان تصمیم‌گیری و رگرسیون لجستیک است. دانشجویان در ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه تجربه عملی به دست می‌آورند و متریک‌های کلیدی مانند دقت، صحت و یادآوری را درک می‌کنند. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل نیز بررسی می‌شوند تا از عملکرد قوی مدل اطمینان حاصل شود.

بخش 7 - پروژه در R - پیش‌بینی خرید کارتی

بخش نهایی، یک پروژه عملی را با استفاده از R برای تحلیل پیش‌بینانه ارائه می‌دهد. دانشجویان درباره پیش‌بینی خریدهای کارتی بر اساس داده‌ مشتری کار می‌کنند و با اکتشاف مجموعه داده‌ و تحلیل متغیر شروع می‌کنند. آنها مدل‌های رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم‌گیری را ساخته و متریک‌های عملکرد مانند منحنی‌های ROC و نمودارهای افزایش را ارزیابی می‌کنند. این پروژه بر تفسیر و بهینه‌سازی مدل تأکید دارد و در نهایت با استقرار مدل پیش‌بینانه برای کاربردهای واقعی به اوج خود می‌رسد.

این بخش‌ها به‌طور جمعی یک سفر جامع از طریق مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند که با مثال‌های عملی و پروژه‌های عملی برای تقویت نتایج یادگیری پشتیبانی می‌شود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان در برنامه‌نویسی
• دانشجویان و متخصصان
• علاقه‌مندان
• برنامه نویسانی که به مشاغل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین منتقل می‌شوند.
• هر کسی که علاقه‌مند است.