آنچه در این دوره خواهید آموخت

• درک عمیق الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و چگونگی عملکرد آن‌ها در سناریوهای مختلف.
• توانایی پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Scikit-learn، TensorFlow و Keras.
• مهارت در کار با انواع داده‌ها از جمله داده‌های عددی، متنی و تصویری.
• تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی، بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامتر مدل‌ها برای دستیابی به بهترین عملکرد.
• کاوش در مباحث تخصصی نظیر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) در سطح پایه و کاربردی.
• حل مسائل پیچیده از طریق مطالعات موردی و پروژه‌های عملی که شما را با چالش‌های دنیای واقعی آشنا می‌کند.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این مسیر یادگیری پیشرفته، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد که می‌تواند به طور قابل توجهی بر مسیر شغلی و توانایی‌های تحلیلی شما تأثیرگذار باشد:

• پیشرفت شغلی: با تسلط بر مباحث پیشرفته یادگیری ماشین، به عنوان یک متخصص داده‌کاوی و یادگیری ماشین، موقعیت‌های شغلی بهتری را هدف قرار دهید.
• حل مسائل واقعی: توانایی تحلیل و حل مسائل پیچیده کسب‌وکار و علمی با استفاده از مدل‌های پیشرفته ML.
• افزایش مهارت‌های عملی: تمرکز دوره بر پیاده‌سازی عملی، به شما این امکان را می‌دهد که دانش نظری خود را به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید.
• پایه و اساس قوی: ایجاد یک پایه محکم برای ادامه تحصیل یا تحقیق در زمینه‌های تخصصی‌تر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
• بهره‌وری بالاتر: یادگیری تکنیک‌هایی برای بهینه‌سازی مدل‌ها و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها.
• جامعیت: پوشش دادن طیف وسیعی از الگوریتم‌ها و مفاهیم از یادگیری نظارت شده تا یادگیری بدون نظارت و شبکه‌های عصبی.

پیش‌نیازهای دوره

برای کسب بهترین بهره‌وری از این دوره، توصیه می‌شود که شرکت‌کنندگان دارای پیش‌زمینه‌های زیر باشند:

• آشنایی متوسط با برنامه‌نویسی پایتون: شامل مفاهیم ساختارهای داده (لیست، دیکشنری)، توابع، حلقه‌ها و مفاهیم شیءگرایی.
• مبانی آمار و جبر خطی: درک مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار، ماتریس‌ها، بردارها و عملیات اصلی آن‌ها.
• آشنایی اولیه با مفاهیم یادگیری ماشین: درک تفاوت بین یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، رگرسیون و طبقه‌بندی.
• نصب ابزارهای لازم: محیط توسعه پایتون (مانند Jupyter Notebook یا Anaconda) و کتابخانه‌های پایه.

بخش‌های اصلی دوره

این مسیر یادگیری به چندین ماژول ساختار یافته تقسیم شده است تا یادگیری مفاهیم پیچیده به صورت گام به گام و مؤثر انجام شود:

ماژول ۱: رگرسیون و طبقه‌بندی پیشرفته

• بازبینی عمیق رگرسیون لجستیک و کاربردهای پیشرفته آن.
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): آشنایی با تئوری، انواع هسته‌ها (Kernel Functions) و کاربرد آن‌ها در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون.
• درختان تصمیم (Decision Trees) و جنگل‌های تصادفی (Random Forests): درک نحوه ساخت مدل‌های مبتنی بر درخت و بهره‌گیری از رویکردهای Ensemble برای بهبود عملکرد.
• تقویت گرادیان (Gradient Boosting): بررسی الگوریتم‌هایی نظیر XGBoost و LightGBM که در مسابقات علمی داده محبوبیت بالایی دارند.

ماژول ۲: یادگیری بدون نظارت و کاهش ابعاد

• خوشه‌بندی (Clustering): الگوریتم‌های K-Means، DBSCAN و Hierarchical Clustering برای کشف الگوها در داده‌های بدون برچسب.
• کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): استفاده از PCA (Principal Component Analysis) و t-SNE برای بصری‌سازی و ساده‌سازی داده‌های پربعد.
• تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): روش‌هایی برای شناسایی نقاط داده‌ای غیرعادی یا پرت.

ماژول ۳: مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) و پرسپترون‌ها.
• پس‌انتشار (Backpropagation): درک مکانیسم آموزش شبکه‌های عصبی.
• توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی.
• ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ساده با Keras و TensorFlow.
• آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) برای داده‌های تصویری.
• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های توالی.

ماژول ۴: پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی

• پیش‌پردازش داده‌های متنی: توکن‌سازی، لمتایزیشن، و حذف کلمات ایست.
• تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings): مفاهیم Word2Vec و GloVe برای نمایش معنایی کلمات.
• کاربردهای NLP: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و طبقه‌بندی متون.

ماژول ۵: ارزیابی، انتخاب و بهینه‌سازی مدل

• معیارهای ارزیابی مدل برای طبقه‌بندی و رگرسیون.
• استراتژی‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای ارزیابی قوی مدل.
• تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning): استفاده از Grid Search و Random Search برای یافتن بهترین هایپرپارامترها.
• معاوضه بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off) و اهمیت آن در ساخت مدل.
• مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای بهبود عملکرد مدل.

ماژول ۶: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی.
• پروژه‌های عملی شامل طبقه‌بندی تصویر، تحلیل احساسات نظرات کاربران، و خوشه‌بندی مشتریان.
• نکات و ترفندهای عملی برای کار با داده‌های کثیف و ناتمام.