معرفی دوره

این دوره جامع و پروژه‌محور با عنوان “Artificial Intelligence with Machine Learning, Deep Learning 2024” در پلتفرم Udemy ارائه شده و به زبان ساده مفاهیم بنیادی و پیشرفته هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. شما در این دوره با ابزارها و کتابخانه‌های محبوبی مانند Python، TensorFlow، Keras و Scikit-Learn آشنا خواهید شد و می‌آموزید چگونه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را از صفر تا صد پیاده‌سازی کنید.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• مبانی برنامه‌نویسی Python و آماده‌سازی محیط توسعه
• اصول یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و ارزیابی مدل
• پردازش و پاک‌سازی داده‌ها با استفاده از Pandas و NumPy
• روش‌های کاهش ابعاد، انتخاب ویژگی و اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و عمیق (DNN)
• طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های Convolutional Neural Network برای تشخیص تصویر
• شبکه‌های بازگشتی (RNN)، LSTM و کاربرد آنها در پردازش زبان طبیعی
• تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته مانند Adam، RMSProp و Dropout
• استفاده از TensorBoard برای مانیتورینگ و بهینه‌سازی مدل‌ها
• اجرای پروژه‌های عملی و نمونه‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف

مزایا و کاربردها

با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا:

• مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار در حوزه Data Science و AI را کسب کنید.
• پروژه‌های واقعی مانند تحلیل احساسات، تشخیص اشیاء و پیش‌بینی سری‌های زمانی را پیاده‌سازی کنید.
• به راحتی در مصاحبه‌های شغلی الگوریتم‌ها و مفاهیم کلیدی را توضیح دهید.
• با استفاده از رایانش ابری (AWS، Google Cloud) مدل‌های خود را مستقر کنید.
• به عنوان فریلنسر یا کارمند شرکت‌های معتبر، حقوق و مزایای بالاتری دریافت نمایید.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی کامل از این دوره لازم است:

• آشنایی پایه با زبان Python و مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی
• دانش مقدماتی در ریاضیات شامل جبر خطی و آمار
• دسترسی به کامپیوتر با سیستم‌عامل ویندوز، مک یا لینوکس
• اشتیاق به یادگیری مفاهیم نوین حوزه هوش مصنوعی

ساختار و بخش‌های دوره

این دوره در قالب ۷۰ ساعت ویدیو و منابع تکمیلی تقسیم‌بندی شده است. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

• بخش ۱: مقدمه و نصب ابزارها (Anaconda، Jupyter Notebook)
• بخش ۲: مبانی یادگیری ماشین با Scikit-Learn
• بخش ۳: شبکه‌های عصبی پایه با Keras
• بخش ۴: یادگیری عمیق پیشرفته و تکنیک‌های بهینه‌سازی
• بخش ۵: پروژه تشخیص تصویر با CNN
• بخش ۶: پردازش زبان طبیعی با RNN و LSTM
• بخش ۷: استقرار مدل‌ها و نکات صنعتی

نمونه‌های عملی

در طول دوره، چند پروژه عملی پیاده‌سازی می‌شود تا دانش شما به مرحله اجرا برسد:

• تجزیه و تحلیل احساسات توییتر برای پیش‌بینی واکنش کاربران
• ساخت سیستم توصیه‌گر فیلم بر اساس امتیازات کاربران
• مدل تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
• پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه‌های بازگشتی

هر پروژه همراه با داده‌های نمونه و راهنمای گام‌به‌گام ارائه می‌شود تا شما بتوانید درک عمیقی از مراحل مختلف پیش‌پردازش، آموزش و ارزیابی مدل‌ها به دست آورید.

چرا این دوره را انتخاب کنیم؟

• به‌روز با جدیدترین نسخه‌های کتابخانه‌ها و ابزارها
• پشتیبانی دائم از مدرس و پاسخگویی به سوالات دانشجویان
• ارائه پروژه‌های کاربردی مطابق با نیازهای بازار
• دسترسی به منابع تکمیلی شامل کد نمونه و اسلایدها
• قابلیت دانلود رایگان نرم‌افزارهای مورد نیاز برای اجرا

نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود رایگان نرم‌افزارهای مورد نیاز (مانند Anaconda، TensorFlow و غیره)، لینک‌های رسمی در بخش معرفی دوره قرار دارد. کافی است وارد حساب Udemy خود شوید و تمامی فایل‌های ضمیمه را به سادگی دانلود کنید. همچنین در صورت مشکل احتمالی، در انجمن دانشجویان دوره پشتیبانی خواهید شد.

جمع‌بندی

اگر به دنبال ورود جدی به دنیای قدرتمند هوش مصنوعی هستید و می‌خواهید مفاهیم تئوری را با پروژه‌های عملی ترکیب کنید، این دوره بهترین انتخاب برای شماست. با گذراندن این مسیر آموزشی، گام بلندی در مسیر شغلی خود برداشته و آماده رقابت در بازارهای بین‌المللی می‌شوید.

همین امروز ثبت‌نام کنید و از مزایای دانلود رایگان ابزارها و پروژه‌های کاربردی بهره‌مند شوید!