یادگیری ماشین به‌صورت عمیق (با پایتون)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری ماشین به‌صورت عمیق
• شامل یادگیری نظارت‌شده (رگرسیون و طبقه‌بندی)
• شامل یادگیری بدون نظارت (کاهش ابعاد و خوشه‌بندی)
• پیش‌نیاز یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی و سایر دوره‌های هوش مصنوعی
• با گذراندن این دوره برای پاسخ به اکثر سوالات مصاحبه‌های مرتبط با یادگیری ماشین آماده خواهید شد.

توضیحات دوره

"یادگیری ماشین عمیق (با پایتون)":

دانشجویان در دوره شما چه چیزی یاد خواهند گرفت؟

دوره "یادگیری ماشین به صورت عمیق" شامل مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، یادگیری نظارت‌شده از جمله رگرسیون و طبقه‌بندی، و یادگیری بدون نظارت از جمله کاهش ابعاد و خوشه‌بندی است.

تعداد بسیار کمی از دوره‌ها، مبانی و الگوریتم‌ها را به صورت جزئی پوشش می‌دهند، اما در این دوره شما توضیحات واضح و ساده و پیاده‌سازی عملی را خواهید یافت. تکمیل این دوره شما را برای اکثر سوالات مصاحبه برای نقش‌های علوم داده، یادگیری ماشین مرتبط با یادگیری نظارت‌شده (شامل رگرسیون و طبقه‌بندی) و یادگیری بدون نظارت (شامل کاهش ابعاد و خوشه‌بندی) آماده می‌کند. این دوره پیش‌نیاز یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سایر دوره‌های هوش مصنوعی (AI) است.

الزامات یا پیش‌نیازهای شرکت در دوره شما چیست؟

توصیه می‌شود که دوره "تحلیل داده عمیق (با پایتون)" مدرس را در Udemy گذرانده باشید.

این دوره برای چه کسانی است؟

افرادی که به دنبال پیشرفت شغلی خود در نقش‌های علوم داده و یادگیری ماشین هستند.

افرادی که در حال حاضر در نقش‌های علوم داده، مهندسی ML Ops مشغول به کار هستند و می‌خواهند مفاهیم خود را روشن کنند.

کسانی که می‌خواهند قبل از ورود به یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، NLP LLM ،Generative AI و سایر دوره‌های هوش مصنوعی، پایه و اساس خود را قوی کنند.

افرادی که در حال حاضر به عنوان توسعه‌دهنده فول‌استک کار می‌کنند و می‌خواهند به نقش‌های مهندس یادگیری ماشین منتقل شوند.

آیا این دوره عمیق است و شما را برای صنعت آماده می‌کند؟

کاملاً بله. این دوره شما را برای قبولی در مصاحبه‌های یادگیری ماشین و حل مسائل یادگیری ماشین آماده می‌کند. همچنین پایه‌ای قوی برای یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و غیره ایجاد خواهد کرد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی که به دنبال پیشرفت شغلی خود در علوم داده و تحلیل داده هستند.
• افرادی که در حال حاضر در نقش‌های علوم داده، تحلیلگر داده مشغول به کار هستند و می‌خواهند مفاهیم خود را روشن کنند.
• کسانی که می‌خواهند قبل از ورود به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، NLP و سایر دوره‌های هوش مصنوعی، پایه و اساس خود را قوی کنند.
• افرادی که در حال حاضر به عنوان تحلیلگر داده کار می‌کنند و می‌خواهند به نقش‌های علوم داده پیشرفت کنند.