این دوره به دقت طراحی شده تا دانش‌آموختگان را با مجموعه‌ای از مهارت‌های کاربردی و حیاتی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تجهیز کند. تمرکز بر روی یادگیری عملی است تا دانشجویان پس از اتمام دوره بتوانند بلافاصله آموخته‌های خود را در سناریوهای واقعی به کار ببرند و به حل مسائل پیچیده بپردازند.

• درک عمیق مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: از تعاریف اولیه و تاریخچه تا انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و تقویتی.
• تسلط بر ابزارهای کلیدی هوش مصنوعی: کار با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن از جمله NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow و Keras.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: شامل رگرسیون خطی و لجستیک، SVM، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، K-Means و PCA. یاد می‌گیرید چگونه این الگوریتم‌ها را برای حل مسائل واقعی مانند پیش‌بینی قیمت مسکن یا دسته‌بندی ایمیل‌های اسپم به کار بگیرید.
• مقدمات یادگیری عمیق (Deep Learning): آشنایی با شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی، انتشار به عقب و بهینه‌سازی مدل.
• کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و بازگشتی (RNN): درک نحوه عملکرد CNNها برای پردازش تصاویر و RNNها برای داده‌های توالی‌مانند و کاربرد آن‌ها در تشخیص تصویر (مثال: دسته‌بندی تصاویر حیوانات) و پردازش زبان طبیعی (مثال: تحلیل احساسات متن).
• آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها: شامل تکنیک‌های پاکسازی داده، مهندسی ویژگی و نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌ها.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها: آشنایی با معیارهای ارزیابی عملکرد مدل (مانند دقت، فراخوانی، F1-score) و تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل و تنظیم فراپارامترها برای دستیابی به بهترین نتایج.
• ساخت پروژه‌های عملی و آماده‌سازی برای استقرار: شما با پروژه‌های عملی متعددی در طول دوره سروکار خواهید داشت که به شما امکان می‌دهد تا دانش خود را به صورت گام به گام به کار ببندید و در نهایت یک نمونه کار قابل ارائه بسازید.

هر بخش با تمرینات کدنویسی عملی همراه است که به شما امکان می‌دهد تا بلافاصله آموخته‌های خود را آزمایش کنید و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی را کسب کنید.

این دوره مزایای چشمگیری برای شرکت‌کنندگان به همراه دارد که می‌تواند مسیر شغلی آن‌ها را دگرگون کند و آن‌ها را در خط مقدم پیشرفت‌های فناوری قرار دهد. با تمرکز بر کاربرد و به روز بودن، این دوره به شما کمک می‌کند تا نه تنها دانش نظری کسب کنید، بلکه آن را در عمل نیز به کار بگیرید.

• یادگیری عملی و پروژه‌محور: به جای تئوری‌های خشک، شما مستقیماً با کدنویسی و پروژه‌های واقعی درگیر می‌شوید. این رویکرد عملی، درک عمیق‌تری از مفاهیم و چگونگی به‌کارگیری آن‌ها در دنیای واقعی به شما می‌دهد.
• مطابق با آخرین روندهای 2023: محتوای دوره به صورت مداوم به‌روزرسانی شده تا جدیدترین الگوریتم‌ها، ابزارها و تکنیک‌های هوش مصنوعی را پوشش دهد و شما را با دانش روز آشنا سازد.
• افزایش چشمگیر فرصت‌های شغلی: با توجه به تقاضای روزافزون برای متخصصان هوش مصنوعی، تکمیل این دوره و کسب مهارت‌های عملی، شما را برای نقش‌های پردرآمد در صنایع مختلف آماده می‌کند.
• ساخت پورتفولیو قوی: پروژه‌های عملی که در طول دوره انجام می‌دهید، یک پورتفولیوی ارزشمند را تشکیل می‌دهند که می‌توانید آن را در مصاحبه‌های شغلی یا برای جذب مشتریان به نمایش بگذارید.
• توانایی حل مسائل پیچیده: شما با چالش‌های دنیای واقعی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از هوش مصنوعی راه‌حل‌های نوآورانه ارائه دهید.
• پشتیبانی و جامعه یادگیری: امکان تعامل با مدرس و سایر دانشجویان، پرسش و پاسخ و تبادل دانش، فرآیند یادگیری شما را غنی‌تر می‌کند.

این مزایا، دوره هوش مصنوعی کاربردی یودمی 2023-10 را به انتخابی ایده‌آل برای هر کسی که به دنبال رشد و توسعه در حوزه هوش مصنوعی است، تبدیل می‌کند.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره جامع، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود. این دوره از پایه شروع می‌شود، اما داشتن دانش اولیه می‌تواند به روند یادگیری شما سرعت بخشد و تجربه آموزشی شما را پربارتر کند. نیازی به داشتن تجربه قبلی در هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین نیست، اما آمادگی برای یادگیری مفاهیم جدید بسیار مهم است.

• آشنایی با اصول برنامه‌نویسی: دانش اولیه از یک زبان برنامه‌نویسی، ترجیحاً پایتون، برای درک مفاهیم کدنویسی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها ضروری است. این آشنایی شامل متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع می‌شود.
• مبانی ریاضی و آمار: درکی پایه از جبر خطی، حسابان (مشتقات) و آمار (مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار) می‌تواند در فهم عمیق‌تر الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک‌کننده باشد. با این حال، مفاهیم ریاضی لازم در طول دوره مرور خواهند شد.
• رایانه با دسترسی به اینترنت: برای نصب ابزارهای لازم (مانند پایتون، Jupyter Notebook) و دسترسی به منابع دوره، یک رایانه با اتصال پایدار به اینترنت الزامی است.
• اشتیاق به یادگیری و حل مسئله: مهم‌تر از هر دانش فنی، علاقه و انگیزه برای کاوش در دنیای هوش مصنوعی و حل چالش‌های پیچیده است.

اگر با پایتون آشنایی ندارید، توصیه می‌شود پیش از شروع دوره، یک آموزش مقدماتی پایتون را تکمیل کنید تا پایه قوی‌تری برای شروع مباحث هوش مصنوعی داشته باشید. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که افراد با پیش‌زمینه‌های مختلف بتوانند از آن بهره‌مند شوند.

این دوره جامع به بخش‌های مختلف و کاملاً ساختاریافته‌ای تقسیم شده است که هر یک به جنبه‌ای خاص از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازد. این تقسیم‌بندی به دانشجویان کمک می‌کند تا مطالب را به صورت گام به گام و منطقی فرا بگیرند و از پیچیدگی موضوعات کاسته شود. هر بخش با تمرینات عملی و مثال‌های کدنویسی همراه است تا مفاهیم به صورت کاربردی تثبیت شوند و دانشجویان بتوانند به راحتی از مفاهیم تئوری به کاربردهای عملی حرکت کنند.

• مقدمه به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:
  • تعریف هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
  • تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی.
  • انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، نظارت نشده و تقویتی.
  • کاربردهای روزمره هوش مصنوعی در صنایع مختلف.
• پایتون برای هوش مصنوعی:
  • مرور و یادگیری پیشرفته پایتون برای علم داده.
  • کار با کتابخانه‌های اساسی: NumPy (عملیات عددی)، Pandas (مدیریت داده)، Matplotlib و Seaborn (تجسم داده‌ها).
  • مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا در پایتون.
• یادگیری نظارت شده:
  • رگرسیون: رگرسیون خطی ساده و چندگانه، رگرسیون چندجمله‌ای. (مثال عملی: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌ها).
  • دسته‌بندی: رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، درخت تصمیم و جنگل تصادفی. (مثال عملی: ساخت یک سیستم تشخیص ایمیل اسپم).
  • مفاهیم Overfitting و Underfitting و راه‌های مقابله با آن‌ها.
• یادگیری نظارت نشده:
  • خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means و خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی. (مثال عملی: تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید).
  • کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش پیچیدگی داده‌ها.
• مقدمات یادگیری عمیق:
  • ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs).
  • نحوه عملکرد نرون‌ها و لایه‌ها.
  • توابع فعال‌سازی و مفهوم انتشار به عقب (Backpropagation).
  • معرفی TensorFlow و Keras برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق.
• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs):
  • کاربرد CNN در پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر.
  • لایه‌های کانولوشن، پولینگ و Fully Connected.
  • ساخت و آموزش CNN برای پروژه‌های تشخیص تصویر (مثال عملی: دسته‌بندی تصاویر سگ و گربه).
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs):
  • مقدمه و کاربرد RNNها در داده‌های توالی‌مانند (مانند متن و سری زمانی).
  • آشنایی با LSTM و GRU برای مقابله با مشکل حافظه بلندمدت.
  • کاربرد در پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل:
  • معیارهای ارزیابی مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score).
  • روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation).
  • تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) با استفاده از Grid Search و Random Search.
• پروژه‌های کاربردی و استقرار (Deployment):
  • کار بر روی چند پروژه جامع هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها.
  • مرور اصول اولیه استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (مثلاً با Flask یا Streamlit).
  • مطالعات موردی از کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف.
• اخلاق در هوش مصنوعی و آینده AI:
  • مباحث مربوط به تعصب در داده‌ها و مدل‌ها.
  • مسئولیت‌پذیری در توسعه AI.
  • روندهای آتی و افق‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی.

هر بخش شامل درس‌نامه‌های ویدئویی، نوت‌بوک‌های کد (Jupyter Notebook)، داده‌های تمرینی و تمرینات چالش‌برانگیز است که شما را قدم به قدم به یک متخصص هوش مصنوعی کاربردی تبدیل می‌کند.

در مجموع، دوره هوش مصنوعی کاربردی یودمی 2023-10 فراتر از یک آموزش تئوری صرف است. این یک سرمایه‌گذاری برای آینده شغلی شما در یکی از پررونق‌ترین و هیجان‌انگیزترین حوزه‌های فناوری است. با تمرکز بر جنبه‌های کاربردی، ابزارهای مدرن و مثال‌های واقعی، این دوره شما را به یک متخصص هوش مصنوعی آماده برای چالش‌های دنیای واقعی تبدیل می‌کند. شما با مهارت‌های لازم برای ساخت، ارزیابی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مجهز خواهید شد و می‌توانید به سرعت آموخته‌های خود را در پروژه‌های عملی به کار گیرید. اگر به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در هوش مصنوعی هستید و می‌خواهید دانش خود را به پروژه‌های عملی تبدیل کنید، این دوره انتخابی هوشمندانه و حیاتی برای پیشرفت حرفه‌ای شماست.