چرا این دوره؟

انتخاب یک دوره آموزشی جامع و با کیفیت، گامی حیاتی در مسیر پیشرفت شغلی و علمی شماست. این دوره با گردآوری مطالب کلیدی و ضروری در سه حوزه پرکاربرد یادگیری ماشین، علم داده و هوش مصنوعی مولد، به گونه‌ای طراحی شده است که هم برای تازه‌کاران و هم برای افرادی که تجربه‌ی قبلی در این زمینه‌ها دارند، مفید و کاربردی باشد. ارائه محتوای آموزشی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، دسترسی آسان و آفلاین به تمامی مطالب، پروژه‌ها و ابزارهای مورد نیاز را تضمین می‌کند، بدون نیاز به دانلودهای حجیم و اتکاء به سرعت اینترنت.

فرمت فیزیکی و ظرفیت بالای فلش مموری، اطمینان از حفظ و نگهداری دائمی محتوا و امکان استفاده از آن در هر زمان و مکانی را فراهم می‌آورد. این رویکرد، تجربه یادگیری شما را بدون دردسر و وقفه‌های احتمالی، روان و پیوسته می‌سازد.

آنچه خواهید آموخت

این دوره آموزشی، مسیری جامع را برای تسلط بر ابزارها و مفاهیم کلیدی پایتون در سه حوزه تخصصی زیر فراهم می‌آورد:

۱. علم داده (Data Science)

• مبانی تحلیل داده: آشنایی با انواع داده‌ها، فرآیندهای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها (Data Cleaning and Preprocessing)، و تکنیک‌های اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis – EDA).
• کتابخانه‌های کلیدی پایتون: یادگیری عمیق کار با کتابخانه‌های قدرتمندی نظیر NumPy برای محاسبات عددی، Pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌های جدولی، و Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده‌ها.
• بصری‌سازی داده‌های پیشرفته: تسلط بر ایجاد نمودارهای تعاملی و کاربردی برای درک بهتر روندها، الگوها و روابط در داده‌ها.
• آمار و احتمالات در تحلیل داده: درک مفاهیم آماری ضروری برای تفسیر صحیح نتایج و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده.

۲. یادگیری ماشین (Machine Learning)

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: شناخت انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی) و کاربردهای عملی آن‌ها.
• الگوریتم‌های پرکاربرد: آموزش و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، خوشه‌بندی (Clustering) مانند K-Means، و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) مانند PCA.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): آشنایی با شبکه‌های عصبی، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر، و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش دنباله‌ها و متن.
• کتابخانه‌های تخصصی: یادگیری کار با Scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، و TensorFlow و PyTorch برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: تکنیک‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها، جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)، و تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning).

۳. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

• مبانی هوش مصنوعی مولد: درک مفهوم ایجاد محتوای جدید (متن، تصویر، صدا) با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی.
• مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): آشنایی با معماری‌ها و کاربردهای مدل‌هایی مانند GPT و Transformerها، و نحوه تعامل با آن‌ها.
• تولید متن: آموزش تکنیک‌های تولید متن خلاقانه، خلاصه‌سازی، ترجمه ماشینی، و پاسخگویی به سوالات با استفاده از مدل‌های مولد.
• تولید تصویر: کار با مدل‌های تولید تصویر مانند DALL-E و Stable Diffusion برای خلق آثار هنری و بصری منحصر به فرد.
• کاربردهای پیشرفته: بررسی استفاده از هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار، بازی‌سازی، طراحی و سایر صنایع خلاق.

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان و متخصصان مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان: رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی، آمار، ریاضیات و سایر حوزه‌های مرتبط که به دنبال تخصص در علم داده و هوش مصنوعی هستند.
• برنامه‌نویسان: که قصد دارند مهارت‌های خود را با یادگیری پایتون برای تحلیل داده و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی ارتقا دهند.
• تحلیلگران داده: که می‌خواهند با استفاده از ابزارهای مدرن، تحلیل‌های عمیق‌تر و پیشرفته‌تری انجام دهند.
• متخصصان کسب‌وکار: که به دنبال درک چگونگی بهره‌گیری از قدرت داده و هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و فرآیندهای سازمانی هستند.
• علاقه‌مندان به فناوری: که کنجکاو یادگیری درباره آخرین تحولات در حوزه هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن هستند.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی: درک مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی (متغیرها، حلقه‌ها، توابع، ساختارهای داده). آشنایی با پایتون مزیت محسوب می‌شود اما ضروری نیست.
• دانش پایه ریاضی: آشنایی با مفاهیم جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال در سطح مقدماتی به درک بهتر الگوریتم‌ها کمک می‌کند.
• کامپیوتر شخصی: دسترسی به یک کامپیوتر با سیستم عامل ویندوز، macOS یا لینوکس.

لازم به ذکر است که بخش‌های مقدماتی پایتون و ریاضیات مورد نیاز، در صورت لزوم، به صورت خلاصه در ابتدای دوره پوشش داده خواهد شد تا اطمینان حاصل شود که همه فراگیران در سطح قابل قبولی از دانش قرار دارند.

ساختار و محتوای دوره

این دوره به صورت ماژولار و گام به گام طراحی شده است تا یادگیری را تسهیل کند:

• ماژول ۱: مقدمه و آماده‌سازی محیط
  • معرفی پایتون و نصب آن.
  • آشنایی با محیط‌های توسعه (IDE) مانند Jupyter Notebook و VS Code.
  • مروری بر مفاهیم پایه پایتون برای علم داده.
• ماژول ۲: علم داده با پایتون
  • کار با NumPy و Pandas.
  • تکنیک‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده.
  • بصری‌سازی داده با Matplotlib و Seaborn.
  • مفاهیم آماری کاربردی.
• ماژول ۳: یادگیری ماشین کلاسیک
  • مبانی یادگیری ماشین.
  • الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده (رگرسیون، طبقه‌بندی).
  • الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (خوشه‌بندی، کاهش ابعاد).
  • ارزیابی مدل و تکنیک‌های بهینه‌سازی.
• ماژول ۴: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی.
  • کار با TensorFlow و Keras.
  • پیاده‌سازی CNN برای پردازش تصویر.
  • مقدمه‌ای بر RNN و کاربردهای آن.
• ماژول ۵: هوش مصنوعی مولد
  • مبانی و معماری‌های مدل‌های مولد.
  • تولید متن با LLMs.
  • تولید تصویر با مدل‌های diffusion.
  • کاربردهای عملی و اخلاقی هوش مصنوعی مولد.
• ماژول ۶: پروژه‌های عملی
  • پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی از ابتدا تا انتها در هر سه حوزه.
  • مثال: پیش‌بینی قیمت مسکن، تشخیص تصاویر، تولید محتوای متنی خلاقانه.

مزایای یادگیری در این دوره

با سرمایه‌گذاری بر روی این دوره، شما نه تنها دانش، بلکه ابزار و اعتماد به نفس لازم برای ورود به دنیای هیجان‌انگیز داده و هوش مصنوعی را کسب خواهید کرد:

• یادگیری جامع: پوشش هر سه حوزه پرطرفدار علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد در یک مجموعه.
• دسترسی آسان و دائمی: محتوای آموزشی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، امکان دسترسی آفلاین و بدون محدودیت زمانی و مکانی را فراهم می‌کند.
• یادگیری عملی: تمرکز بر پروژه‌های واقعی و کاربردی برای درک عمیق‌تر مفاهیم.
• به‌روزرسانی محتوا: دسترسی به آخرین تحولات و تکنیک‌های معرفی شده در این حوزه.
• پشتیبانی فنی: (در صورت ارائه) امکان دریافت راهنمایی و رفع اشکال در طول دوره.
• افزایش ارزش شغلی: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای مشاغل پردرآمد و پرتقاضا در حوزه تکنولوژی.