هوش مصنوعی (AI) یکی از سریع‌ترین و هیجان‌انگیزترین حوزه‌های فناوری اطلاعات است که انقلاب بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کرده است. در این «بوت‌کمپ کامل AI» در پلتفرم Udemy، دانشجویان از مباحث پایه تا پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی پیش خواهند رفت و با جدیدترین ابزارها و کتابخانه‌ها آشنا می‌شوند.

این دوره شامل بیش از 50 ساعت ویدیو آموزشی است و علاوه بر دسترسی مادام‌العمر به محتوا، فایل‌های کد نمونه و دیتاست‌های کاربردی را در قالب «دانلود رایگان نرم‌افزار» در اختیار شما قرار می‌دهد. در پایان دوره نیز گواهی معتبر Udemy برای شرکت‌کنندگان صادر می‌شود.

• مدرس: یکی از متخصصان برجسته هوش مصنوعی با سابقه تدریس و پژوهش در دانشگاه‌های بین‌المللی
• سطح: از مبتدی تا پیشرفته (Bootcamp Intense)
• مدت زمان: بیش از 50 ساعت محتوای ویدیویی
• پشتیبانی: دسترسی به فروم پرسش و پاسخ و جامعه آنلاین دوره

• آشنایی کامل با مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• یادگیری نحوه استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند مثل TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn
• توانمندسازی در طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق و ترنسفورمرها
• کار با داده‌های حجیم و اجرای پروژه‌های بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی
• تقویت مهارت حل مسائل واقعی و ارائه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی

• مبانی هوش مصنوعی: مفاهیم اصلی مانند یادگیری نظارت‌شده، بدون‌نظارت و ترکیبی.
• یادگیری ماشین کلاسیک: مدل‌های رگرسیون خطی، درخت تصمیم، SVM و خوشه‌بندی K-means.
• شبکه‌های عصبی عمیق: معماری‌های پرسپترون چندلایه، CNN برای پردازش تصویر.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): پیش‌پردازش متن، مدل‌سازی زبان، استفاده از ترنسفورمرها و BERT.
• بینایی ماشین: تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی تصاویر و کاربردهای OpenCV.
• یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های Q-Learning، Deep Q-Network و پیاده‌سازی محیط‌های شبیه‌سازی.
• استراتژی‌های بهینه‌سازی: روش‌های گرادیان نزولی، Adam، RMSprop و تنظیم ابرپارامترها.
• پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی: از تحلیل داده تا استقرار مدل در سرویس‌های ابر مانند AWS و Google Cloud.

• آشنایی مقدماتی با زبان پایتون (ساختار دستورات، توابع و کلاس‌ها).
• مبانی ریاضیات: جبر خطی، آمار و احتمال برای درک بهتر نظریه‌های یادگیری ماشین.
• نصب محیط‌های توسعه مثل Jupyter Notebook یا VS Code.
• دسترسی به اینترنت برای دانلود کتابخانه‌ها و دیتاست‌ها.
• ترجیحاً تجربه کار با گیت و GitHub برای مدیریت پروژه‌ها.

• بخش 1 – مقدمه و نصب نرم‌افزار: نصب Anaconda، محیط‌های مجازی و نوت‌بوک.
• بخش 2 – مبانی یادگیری ماشین: رگرسیون، درخت تصمیم و الگوریتم‌های خوشه‌بندی.
• بخش 3 – شبکه‌های عصبی مقدماتی: پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه و مبانی تابع aktiv.
• بخش 4 – شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN): ساختار، لایه‌های کانولوشن و Pooling.
• بخش 5 – پردازش زبان طبیعی: توکنایز، مدل‌های Word2Vec و BERT.
• بخش 6 – یادگیری تقویتی: محیط‌های OpenAI Gym و Q-Learning.
• بخش 7 – بهینه‌سازی و تنظیم ابرپارامتر: تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting و Cross-Validation.
• بخش 8 – استقرار مدل: سرویس‌دهی API با Flask و استقرار در پلتفرم ابری.
• بخش 9 – پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه کامل تشخیص تصویر یا تحلیل متن.

مثال اول: طراحی و آموزش یک شبکه عصبی کانولوشن برای تشخیص ارقام دست‌نویس در مجموعه داده MNIST. در این پروژه، ابتدا داده‌ها استاندارد می‌شوند، سپس معماری مناسب CNN انتخاب و ارزیابی می‌شود.

مثال دوم: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای متون فارسی. با استفاده از کتابخانه SpaCy و مدل‌های ترنسفورمر، می‌توان احساس مثبت یا منفی در توییت‌ها و نظرات کاربران را به دقت بالایی تشخیص داد.

مثال سوم: آموزش یک عامل یادگیری تقویتی برای بازی ساده CartPole در OpenAI Gym. این مثال نشان می‌دهد چگونه الگوریتم DQN می‌تواند با دریافت مشاهدات محیط، تصمیم بهینه برای کنترل تعادل میله بگیرد.

• دسترسی دائمی به محتوای دوره و به‌روزرسانی‌های آینده.
• گواهی پایان دوره معتبر Udemy برای ارائه در رزومه و شبکه‌های حرفه‌ای.
• امکان استفاده از پروژه‌های عملی جهت تقویت مهارت و نمایش در پورتفولیو.
• پشتیبانی جامعه علمی و امکان تبادل نظر با دیگر دانشجویان در فروم اختصاصی.
• یادگیری از پایه تا سطح پیشرفته و حرکت همزمان با روندهای به‌روز صنعت AI.

• تمرین مستمر: تکرار و پیاده‌سازی مثال‌ها بهترین راه برای تسلط بر مفاهیم است.
• استفاده از کتابخانه‌های به‌روز: آشنایی با TensorFlow 2.x و PyTorch به‌عنوان ابزارهای اصلی.
• تقسیم‌بندی پروژه‌ها: به جای یک پروژه بزرگ، چند پروژه کوچک و متمرکز انجام دهید.
• مستندسازی کد: با نوشتن کامنت و توضیحات، قابلیت خوانایی و نگهداری کد بالا می‌رود.
• ارزیابی و مقایسه مدل‌ها: از متریک‌هایی مثل دقت، F1-Score و Confusion Matrix برای بررسی عملکرد استفاده کنید.