آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره با تمرکز بر رویکرد عملی و پروژه‌محور، مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی را در زمینه یادگیری ماشین به شما می‌آموزد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به صورت عمیق درک کنید: از تعریف الگوریتم‌های مختلف تا کاربردهای آن‌ها در سناریوهای واقعی.
• با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های اصلی آن مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn به طور کامل آشنا شوید و از آن‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها استفاده کنید.
• تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) را فرا بگیرید: شامل پاکسازی داده‌ها، مدیریت مقادیر گمشده، نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها.
• با انواع الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، K-نزدیک‌ترین همسایه (K-NN)، درخت‌های تصمیم و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) آشنا شوید و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید.
• الگوریتم‌های یادگیری بی‌نظارت (Unsupervised Learning) مانند خوشه‌بندی K-Means را درک و پیاده‌سازی کنید.
• روش‌های ارزیابی مدل (Model Evaluation) و انتخاب بهترین مدل برای مسائل مختلف را یاد بگیرید: شامل استفاده از معیارهایی مانند دقت، صحت، بازیابی، F1-Score و منحنی ROC.
• با مفاهیم مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و اهمیت آن در بهبود عملکرد مدل‌ها آشنا شوید.
• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق کسب کنید تا درک اولیه از این حوزه‌های پیشرفته داشته باشید.
• نحوه استفاده از ChatGPT به عنوان یک دستیار هوشمند برای کدنویسی، رفع اشکال، توضیح مفاهیم پیچیده و کمک در پروژه‌های یادگیری ماشین را تجربه کنید.
• پروژه‌های عملی یادگیری ماشین را از ابتدا تا انتها طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره نه تنها دانش تئوری شما را افزایش می‌دهد، بلکه مهارت‌های عملی و کاربردی را نیز به شما می‌آموزد که برای ورود به بازار کار و پیشرفت شغلی حیاتی هستند:

• پایه و اساس قوی: شما یک درک عمیق و مستحکم از اصول و مفاهیم یادگیری ماشین به دست خواهید آورد که سنگ بنای موفقیت شما در این حوزه خواهد بود.
• مهارت‌های کاربردی: با تمرکز بر پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی، مهارت‌های کدنویسی و تحلیل داده شما به شدت تقویت می‌شود. شما یاد می‌گیرید که چگونه مشکلات دنیای واقعی را با استفاده از یادگیری ماشین حل کنید.
• آماده‌سازی برای بازار کار: یادگیری ماشین و علم داده از پرتقاضاترین حوزه‌های شغلی در عصر حاضر هستند. با اتمام این دوره، شما آماده‌اید تا نقش‌هایی مانند دانشمند داده مبتدی، تحلیلگر داده یا مهندس یادگیری ماشین را بر عهده بگیرید.
• تسلط بر ابزارهای نوین: علاوه بر پایتون و کتابخانه‌های آن، آشنایی با ChatGPT به شما برتری قابل توجهی در محیط‌های کاری مدرن می‌دهد. این ابزار می‌تواند بهره‌وری شما را در توسعه و حل مسائل به طرز چشمگیری افزایش دهد.
• اعتماد به نفس در پیاده‌سازی: با انجام پروژه‌های عملی و دیدن نتایج کار خود، اعتماد به نفس لازم برای شروع پروژه‌های مستقل و پیچیده‌تر را به دست خواهید آورد.
• جامعیت مطالب: این دوره از صفر تا صد مباحث مهم را پوشش می‌دهد، بنابراین حتی اگر هیچ پیش‌زمینه‌ای ندارید، می‌توانید با اطمینان کامل وارد این مسیر شوید.

پیش‌نیازهای دوره

این دوره برای افرادی طراحی شده است که قصد دارند از ابتدا وارد دنیای یادگیری ماشین شوند. بنابراین، پیش‌نیازهای سنگینی ندارد:

• اشتیاق به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز شما، تمایل به یادگیری مفاهیم جدید و حل مسئله است.
• آشنایی مقدماتی با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم‌عامل، نصب نرم‌افزار و مدیریت فایل‌ها.
• بدون نیاز به تجربه قبلی در یادگیری ماشین: تمامی مفاهیم از پایه آموزش داده می‌شوند.
• دانش پایه از پایتون (اختیاری): اگرچه دوره شامل یک بخش جامع برای آموزش پایتون مورد نیاز در یادگیری ماشین است، اما داشتن آشنایی اولیه با پایتون می‌تواند روند یادگیری شما را تسریع بخشد.

شما تنها به یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت و توانایی نصب نرم‌افزارهای مورد نیاز (مانند آناکوندا یا ویرایشگر کد) نیاز خواهید داشت.

ساختار و سرفصل‌های دوره (راهنمای جامع مسیر یادگیری)

این دوره به صورت ماژولار و با ترتیبی منطقی طراحی شده است تا شما گام به گام در مسیر تسلط بر یادگیری ماشین پیش بروید:

• مقدمه و آماده‌سازی محیط

  • معرفی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: تاریخچه، انواع و کاربردها.
  • نصب و راه‌اندازی پایتون و ابزارهای مورد نیاز (Anaconda, Jupyter Notebook).
  • مروری بر مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین (ساختار داده‌ها، توابع).

• مبانی پایتون برای تحلیل داده

  • کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی و آرایه‌ها.
  • مدیریت و تحلیل داده‌ها با کتابخانه Pandas (DataFrame, Series).
  • معرفی Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده‌ها.

• پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)

  • اهمیت پیش‌پردازش و مراحل آن.
  • مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values) و داده‌های پرت (Outliers).
  • رمزنگاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Encoding).
  • مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling): نرمال‌سازی و استانداردسازی.

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) – بخش رگرسیون

  • رگرسیون خطی ساده و چندگانه: درک معادله رگرسیون و بهترین خط برازش.
  • ارزیابی مدل‌های رگرسیون: R-squared, MAE, MSE, RMSE.
  • مثال عملی: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌های مختلف.

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) – بخش طبقه‌بندی

  • رگرسیون لجستیک: برای مسائل طبقه‌بندی دوتایی و چندگانه.
  • ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): درک مرز تصمیم و کرنل‌ها.
  • درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی (Decision Trees & Random Forests): ساختار و مزایا.
  • الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-NN): کاربرد در تشخیص الگو.
  • مثال عملی: تشخیص بیماری یا طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم.

• یادگیری بی‌نظارت (Unsupervised Learning)

  • خوشه‌بندی K-Means: شناسایی گروه‌های طبیعی در داده‌ها.
  • ارزیابی خوشه‌بندی.
  • مثال عملی: تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.

• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل

  • تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست.
  • اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation).
  • تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning): Grid Search و Random Search.
  • مدیریت Overfitting و Underfitting.

• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و ChatGPT

  • مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN).
  • آشنایی با کاربردهای ChatGPT در فرآیند یادگیری ماشین: کمک به کدنویسی، رفع اشکال، تولید توضیحات و تحلیل داده.
  • مثال عملی: استفاده از ChatGPT برای تولید قطعات کد پایتون برای یک وظیفه خاص ML.

• پروژه پایانی

  • کار بر روی یک پروژه جامع یادگیری ماشین از جمع‌آوری داده تا ارزیابی مدل و استفاده از ChatGPT به عنوان دستیار.