معرفی دوره

دوره تخصصی «یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در یک ترم» یک برنامه فشرده و کاربردی است که تمامی مبانی نظری و مهارت‌های عملی مورد نیاز در زمینه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق را در کمتر از چهار ماه پوشش می‌دهد. این دوره مناسب دانشجویان، مهندسان نرم‌افزار و علاقه‌مندان به داده‌کاوی است که می‌خواهند از آغاز با مفاهیم پایه شروع کرده و در ادامه پروژه‌های عملی و پیچیده را با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب مثل TensorFlow و PyTorch پیاده‌سازی کنند.

پیش‌نیازها

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python و مفاهیم پایه‌ای ساختارها و توابع
• درک مقدماتی از جبر خطی (ماتریس، بردار، دترمینان) و آمار و احتمال
• آشنایی با مبانی کالکولوس (مشتق و انتگرال ساده)
• آشنایی با محیط‌های توسعه مثل Jupyter Notebook یا Google Colab
• تسلط پایه روی کار با داده‌ها (خواندن و نوشتن فایل‌های CSV، JSON و پایگاه داده سبک)

مزایای شرکت در دوره

• دریافت گواهی معتبر بین‌المللی پس از پایان دوره
• آموزش پروژه‌محور با نمونه‌های واقعی از صنایع مختلف
• پشتیبانی آنلاین و بررسی هفتگی کدها توسط مربیان مجرب
• دسترسی نامحدود به ویدئوها، اسلایدها و منابع آموزشی تکمیلی
• آمادگی برای آزمون‌های استخدامی و مصاحبه‌های فنی در حوزه داده‌کاوی و هوش مصنوعی

سرفصل‌های دوره

• بخش اول: مقدمه و ابزارها – نصب پایتون، آشنایی با محیط‌های توسعه، مدیریت کتابخانه‌ها
• بخش دوم: یادگیری ماشین کلاسیک – رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، SVM
• بخش سوم: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل – cross-validation، grid search، شاخص‌های دقت، صحت و F1-score
• بخش چهارم: یادگیری بدون نظارت – خوشه‌بندی (K-Means، DBSCAN)، کاهش ابعاد (PCA، t-SNE)
• بخش پنجم: مفاهیم پایه یادگیری عمیق – نورون مصنوعی، توابع فعال‌سازی، الگوریتم پس‌انتشار خطا
• بخش ششم: شبکه‌های عصبی کانولوشن – ساختار CNN، لایه‌های کانولوشن، pooling، معماری‌های پرطرفدار
• بخش هفتم: شبکه‌های بازگشتی و توجه – RNN، LSTM، GRU، مکانیزم Attention و Transformer
• بخش هشتم: استقرار مدل – تبدیل مدل به API، docker، سرویس ابری و مانیتورینگ عملکرد

آنچه فرا می‌گیرید

• پیاده‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت مسکن با تحلیل داده‌های اقتصادی
• ساخت و آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از CNN روی مجموعه داده CIFAR-10
• انجام خوشه‌بندی مشتریان فروشگاه اینترنتی و تقسیم‌بندی بازار با تکنیک K-Means
• آموزش شبکه‌های بازگشتی برای تحلیل سری‌های زمانی (پیش‌بینی قیمت رمزارزها یا بورس)
• کار با تکنیک Attention برای ترجمه ماشینی و تشخیص موجودیت‌های نام‌برده (NER)
• استفاده از Transfer Learning برای بهبود سرعت و دقت آموزش مدل‌ها

پروژه‌های عملی و مثال‌ها

در طول دوره، شما چهار پروژه عملی را گام به گام پیش می‌برید:

• پیش‌بینی قیمت مسکن با رگرسیون خطی و ارزیابی مدل با ماتریس درهم‌ریختگی
• تشخیص دست‌نویس ارقام با MNIST و پیاده‌سازی شبکه عصبی کانولوشن ساده
• تحلیل احساسات متن‌های توییتری با استفاده از شبکه LSTM و word embeddings
• ساخت یک API استقرار یافته در فضای ابری برای ارائه پیش‌بینی مدل رگرسیون و طبقه‌بندی تصویر

نتیجه‌گیری

با اتمام این دوره، شما نه تنها مفاهیم تئوری یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به‌خوبی درک کرده‌اید، بلکه تجربه عملی اجرای پروژه‌های واقعی را نیز کسب می‌کنید. این دوره شما را برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی آماده می‌سازد و در نهایت می‌توانید پروژه‌های خود را در گیت‌هاب به اشتراک بگذارید و یا در مصاحبه‌های فنی بدرخشید.