این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از صفر به یک درک جامع از مفاهیم و ابزارهای اصلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برساند. هدف نهایی، توانمندسازی شما برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است.

• درک عمیق مفاهیم: آشنایی با مبانی یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و جایگاه آنها در علم داده. تمایز بین انواع یادگیری (نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی) و کاربردهای هر یک.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون: آموزش مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون، که زبان اصلی در یادگیری ماشین و علم داده است، شامل کار با کتابخانه‌های حیاتی مانند NumPy برای محاسبات عددی و Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌ها.
• پیش‌پردازش داده‌ها: کسب مهارت در آماده‌سازی داده‌های خام برای مدل‌سازی، شامل مدیریت مقادیر گمشده، تبدیل داده‌های متنی و دسته‌بندی، مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها و تقسیم‌بندی مجموعه داده‌ها برای آموزش و تست.
• مدل‌سازی یادگیری نظارت‌شده: پیاده‌سازی و درک الگوریتم‌های رگرسیون (مانند رگرسیون خطی و چندجمله‌ای) و طبقه‌بندی (مانند رگرسیون لجستیک، K-نزدیکترین همسایه، SVM و درخت تصمیم). یادگیری چگونگی ارزیابی عملکرد این مدل‌ها.
• مدل‌سازی یادگیری نظارت‌نشده: آشنایی با الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و کاربرد آن در بخش‌بندی مشتریان یا کشف الگوها در داده‌ها بدون برچسب.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: یادگیری چگونگی سنجش عملکرد مدل‌ها، شناسایی بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) و تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) و تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل.
• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی: درکی اولیه از نحوه کار شبکه‌های عصبی و مفاهیم بنیادین یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی.
• پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی که به شما کمک می‌کند دانش تئوری را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید.

شرکت در این دوره آموزشی تنها کسب دانش نیست، بلکه سرمایه‌گذاری بر روی آینده شغلی شماست. با تسلط بر مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مزایای متعددی کسب خواهید کرد:

• ورود به بازار کار پرتقاضا: مهارت‌های یادگیری ماشین و علم داده از پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار جهانی هستند. این دوره پایه محکمی برای ورود به مشاغلی مانند تحلیلگر داده، دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین فراهم می‌کند.
• توانایی حل مسائل پیچیده: قادر خواهید بود با استفاده از رویکردهای مبتنی بر داده، مسائل واقعی و پیچیده را در صنایع مختلف شناسایی و حل کنید، از پیش‌بینی رفتار مشتری گرفته تا تشخیص بیماری‌ها.
• توسعه تفکر تحلیلی: این دوره به شما کمک می‌کند تا با نگاهی تحلیلی‌تر به داده‌ها و الگوهای پنهان در آنها بنگرید، که یک مهارت ارزشمند در هر زمینه‌ای است.
• فهم دنیای هوشمند: درک عمیق‌تری از چگونگی عملکرد فناوری‌های هوشمند پیرامون خود پیدا خواهید کرد، از سیستم‌های توصیه‌گر گرفته تا خودروهای خودران.
• سکوی پرتابی برای یادگیری پیشرفته: این دوره شما را برای یادگیری مباحث پیشرفته‌تر در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین آماده می‌سازد.

خبر خوب این است که این دوره برای مبتدیان طراحی شده است. بنابراین، پیش‌نیازهای آن بسیار حداقلی هستند و نیازی به داشتن پیش‌زمینه قبلی در یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی ندارید.

• آشنایی پایه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم عامل، نصب نرم‌افزارها و مدیریت فایل‌ها.
• روحیه کنجکاوی و علاقه به یادگیری: مهمترین پیش‌نیاز! تمایل به کاوش در داده‌ها و حل مسائل با استفاده از تکنولوژی.
• مفاهیم پایه ریاضی (اختیاری): درک اولیه از جبر خطی و آمار می‌تواند مفید باشد، اما این دوره مفاهیم لازم را به شیوه‌ای ساده توضیح می‌دهد.
• عدم نیاز به دانش پایتون: اگرچه داشتن تجربه قبلی در برنامه‌نویسی پایتون یک مزیت است، اما این دوره شامل بخش‌های آموزشی برای آشنایی با مبانی پایتون است و نیازی به دانش قبلی در این زمینه ندارید.

۱. مقدمه‌ای بر علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در این بخش، پایه و اساس ورود شما به دنیای شگفت‌انگیز داده‌ها و الگوریتم‌ها گذاشته می‌شود. شما با تعاریف، تاریخچه و کاربردهای وسیع هر یک از این حوزه‌ها آشنا خواهید شد.

• تعریف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و تمایزات آنها.
• بررسی چرخه حیات پروژه‌های علم داده و مراحل آن.
• آشنایی با انواع یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning).
• نمونه‌های کاربردی از هوش مصنوعی در زندگی روزمره (مانند سیستم‌های توصیه‌گر نتفلیکس، دستیارهای صوتی).

۲. آشنایی با پایتون برای علم داده

پایتون، ستون فقرات یادگیری ماشین است. این بخش به شما کمک می‌کند تا بدون نیاز به پیش‌زمینه قبلی، با ابزارهای اصلی پایتون برای کار با داده‌ها آشنا شوید.

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون: متغیرها، انواع داده‌ها، ساختارهای کنترلی (شرطی و حلقه‌ها).
• کار با کتابخانه NumPy: آرایه‌های چندبعدی و عملیات عددی کارآمد.
• مدیریت و تحلیل داده‌ها با Pandas: DataFrames، فیلتر کردن، گروه‌بندی و ادغام داده‌ها.
• مقدمه‌ای بر matplotlib و seaborn برای مصورسازی داده‌ها و درک الگوهای بصری.

۳. پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)

داده‌های واقعی اغلب کثیف و نامنظم هستند. این بخش شما را برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی آماده می‌کند.

• مدیریت مقادیر گمشده: تکنیک‌های مختلف برای پر کردن یا حذف داده‌های ناقص.
• رمزگذاری داده‌های دسته‌بندی (Categorical Data): تبدیل داده‌های متنی به فرم عددی قابل فهم برای الگوریتم‌ها (One-Hot Encoding, Label Encoding).
• مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها (Feature Scaling): نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل.
• تقسیم مجموعه داده‌ها به مجموعه آموزشی (Training Set) و مجموعه تست (Test Set).

۴. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون (Regression)

در این بخش، با روش‌های پیش‌بینی مقادیر عددی آشنا می‌شوید. این مدل‌ها برای سناریوهایی مانند پیش‌بینی قیمت مسکن، پیش‌بینی فروش یا تعیین دمای هوا بر اساس متغیرهای مختلف کاربرد دارند.

• رگرسیون خطی ساده و چندگانه: درک مفهوم خط برازش و چگونگی پیش‌بینی مقادیر پیوسته.
• رگرسیون چندجمله‌ای: مدل‌سازی روابط غیرخطی پیچیده‌تر.
• متریک‌های ارزیابی رگرسیون: MAE (خطای مطلق میانگین)، MSE (میانگین مربع خطا)، RMSE و R-squared برای سنجش دقت مدل.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با کتابخانه Scikit-learn، یکی از قدرتمندترین ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون.

۵. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی (Classification)

در این بخش، با روش‌های دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مختلف آشنا می‌شوید. مثال عملی: تشخیص ایمیل اسپم، پیش‌بینی اعتبار مشتری برای وام یا تشخیص بیماری‌ها از روی علائم.

• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): الگوریتمی قدرتمند برای مسائل طبقه‌بندی دوتایی.
• K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN): طبقه‌بندی بر اساس نزدیکی و شباهت به نقاط داده همسایه.
• ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM): یافتن ابرصفحه بهینه برای جداسازی کلاس‌ها در فضای ابعادی بالا.
• درخت‌های تصمیم (Decision Trees) و جنگل‌های تصادفی (Random Forests): مدل‌های درختی قدرتمند و قابل تفسیر که برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند.
• متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی: دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall)، F1-Score و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) برای ارزیابی جامع عملکرد مدل.

۶. یادگیری نظارت‌نشده: خوشه‌بندی (Clustering)

در این بخش، با الگوریتم‌هایی آشنا می‌شوید که بدون نیاز به برچسب‌گذاری قبلی، الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کرده و آنها را به گروه‌های طبیعی تقسیم می‌کنند. مثال عملی: بخش‌بندی مشتریان برای بازاریابی هدفمند، گروه‌بندی اسناد مشابه یا تشخیص الگوهای ناهنجار در داده‌ها.

• خوشه‌بندی K-Means: یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی.
• انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها با استفاده از روش آرنج (Elbow Method) و سایر تکنیک‌ها.
• تفسیر نتایج خوشه‌بندی و کاربردهای آن در تحلیل کسب‌وکار و تحقیقات بازار.

۷. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل

ساخت مدل تنها نیمی از مسیر است. این بخش به شما می‌آموزد که چگونه مدل‌های خود را ارزیابی کرده و عملکرد آنها را به حداکثر برسانید تا در دنیای واقعی قابل اعتماد باشند.

• اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation): روشی قوی‌تر برای ارزیابی مدل و اطمینان از عملکرد آن روی داده‌های ندیده.
• مفهوم بایاس-واریانس (Bias-Variance Tradeoff) و چگونگی تعادل بین آنها برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting).
• تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning): بهینه‌سازی پارامترهای مدل (مانند Grid Search و Random Search) برای یافتن بهترین ترکیب و حداکثر کردن دقت مدل.

۸. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

این بخش یک مقدمه هیجان‌انگیز بر دنیای پیچیده‌تر یادگیری عمیق است که پایه‌های بسیاری از هوش مصنوعی مدرن، از تشخیص چهره گرفته تا پردازش زبان طبیعی، را تشکیل می‌دهد.

• آشنایی با ساختار نورون‌ها (Perceptron) و شبکه‌های عصبی مصنوعی.
• مفهوم یادگیری عمیق (Deep Learning) و تفاوت آن با یادگیری ماشین سنتی.
• کاربردهای اولیه یادگیری عمیق: تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر.

۹. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

هیچ یادگیری‌ای بدون تمرین عملی کامل نیست. در این بخش، دانش خود را در سناریوهای واقعی به کار می‌گیرید تا مفاهیم را درونی کرده و برای ورود به بازار کار آماده شوید.

• پیاده‌سازی یک پروژه جامع از ابتدا تا انتها، شامل مراحل جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، مدل‌سازی و ارزیابی.
• تحلیل مطالعات موردی برای درک چگونگی حل مسائل واقعی با یادگیری ماشین در صنایع مختلف.
• نکات و ترفندها برای شروع کار به عنوان دانشمند داده مبتدی و ساخت پورتفولیو.