در این دوره سه محور اصلی مورد بحث قرار می‌گیرد: الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)، تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و یادگیری عمیق پیچیده (Deep Learning). با ترکیب مبانی ریاضیاتی و پیاده‌سازی عملی در محیط‌های Python، R و TensorFlow، شما به تسلط کامل بر روش‌های پیشرفته دست خواهید یافت.

• ساخت مدل‌های پیش‌بینی قوی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) و درخت تصمیم‌گیری پیشرفته.
• کاربرد الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مسائل بزرگ مقیاس.
• پیاده‌سازی یادگیری عمیق کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر و ویدئو.
• تحلیل سری‌های زمانی پیچیده با توجه به فیلتر کالمن و شبکه‌های بازگشتی (RNN، LSTM).
• فراگیری تکنیک‌های تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد و افزایش سرعت مدل.
• کار با داده‌های بزرگ (Big Data) و یادگیری روش‌های پردازش موازی با Spark و Dask.

• یادگیری سریع‌تر با تمرین‌های پروژه‌محور و نمونه‌های صنعتی واقعی.
• دسترسی به کدهای نمونه و دیتاست‌های آماده برای تمرین.
• پشتیبانی آنلاین مربیان متخصص و امکان حل اشکال در گروه اختصاصی.
• دریافت گواهی معتبر پس از پایان دوره.
• آمادگی برای ورود به بازار کار به‌عنوان مهندس داده یا دانشمند داده ارشد.

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی Python یا R.
• درک مفاهیم ابتدایی آمار و جبر خطی.
• تجربه کار با Pandas، NumPy و Matplotlib.
• آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین کلاسیک (Linear Regression، K-Means).
• دسترسی به یک سیستم با حداقل 8 گیگابایت رم و کارت گرافیک (ترجیحاً NVIDIA).

• فصل 1: مرور مقدمات و مبانی ریاضی
  • جبر خطی و ماتریس‌ها
  • آمار توصیفی
• فصل 2: تکنیک‌های پیشرفته کاهش بعد
  • PCA، t-SNE، UMAP
  • کاربردها در فشرده‌سازی داده
• فصل 3: الگوریتم‌های خوشه‌بندی و ابعاد مخفی
  • DBSCAN، OPTICS
  • مدل‌های گرافیکی مخفی (HMM)
• فصل 4: یادگیری ماشین با پشتیبانی بردار
  • SVM چندکلاسه
  • هسته‌های سفارشی
• فصل 5: شبکه‌های عصبی عمیق پیشرفته
  • کنولوشن، بازگشتی، توجه (Attention)
  • ترکیب چندرسانه‌ای (Multimodal)
• فصل 6: بهینه‌سازی و هایپرپارامتر تیوینگ
  • الگوریتم ژنتیک، Bayesian Optimization
  • Cross-Validation پیشرفته
• فصل 7: پردازش داده‌های بزرگ
  • Spark MLlib
  • Dask و پردازش موازی

در هر فصل، نمونه‌های واقعی از پروژه‌های زیر ارائه می‌شود:

• تحلیل رفتار مشتریان یک فروشگاه آنلاین با خوشه‌بندی DBSCAN و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده.
• پیش‌بینی قیمت سهام با شبکه‌های LSTM و فیلتر کالمن برای مدل‌سازی نویز بازار.
• تشخیص فوری تقلب در تراکنش‌های بانکی با استفاده از One-Class SVM و Autoencoder.
• دسته‌بندی تصاویر صنعتی برای تشخیص عیوب محصولات با استفاده از شبکه CNN و تکنیک Data Augmentation.

• ترکیب تئوری عمیق و پیاده‌سازی عملی در یک دوره واحد.
• تمرکز ویژه بر بهینه‌سازی و روش‌های نوین هایپرپارامتر تیوینگ.
• پشتیبانی فعال از منتورهای دوره و جامعه آنلاین شرکت‌کنندگان.
• استفاده از ابزارهای روز دنیا مانند TensorFlow 2.x، PyTorch، Spark MLlib.
• آماده‌سازی نمونه‌کار عملی (Portfolio) برای ارائه در مصاحبه‌های شغلی.