این دوره به دقت طراحی شده تا دانش‌پذیران را از مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین تا توانایی پیاده‌سازی مدل‌های عملی هدایت کند. سرفصل‌های کلیدی آموزشی شامل موارد زیر است:

• مفاهیم اساسی یادگیری ماشین: آشنایی با تعاریف، تاریخچه، و جایگاه یادگیری ماشین در هوش مصنوعی. درک تفاوت میان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• انواع یادگیری ماشین: بررسی دقیق یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و معرفی اولیه یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning).
• الگوریتم‌های اصلی:
  • رگرسیون: یادگیری نحوه پیش‌بینی مقادیر پیوسته با استفاده از مدل‌هایی مانند رگرسیون خطی و چندجمله‌ای. مثال عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌هایی مانند متراژ و موقعیت مکانی.
  • طبقه‌بندی: آموزش مدل‌ها برای دسته‌بندی داده‌ها به کلاس‌های مشخص، با الگوریتم‌هایی نظیر رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و درخت‌های تصمیم. مثال عملی: تشخیص ایمیل‌های اسپم یا طبقه‌بندی تصاویر.
  • خوشه‌بندی: گروه‌بندی نقاط داده مشابه بدون برچسب‌گذاری قبلی، با تمرکز بر الگوریتم K-Means. مثال عملی: تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.
• پیش‌پردازش داده‌ها: اهمیت پاک‌سازی، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها برای آماده‌سازی آن‌ها جهت آموزش مدل. یادگیری تکنیک‌های مقابله با داده‌های گمشده و نویز.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: درک معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌ها (مانند دقت، بازخوانی، F1-Score) و تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) از جمله اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation) و رگولاریزاسیون.
• ابزارهای عملی: آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib برای تحلیل داده و Scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین. بخش “دانلود رایگان نرم‌افزار” در این دوره به شما امکان می‌دهد ابزارهای لازم را به سادگی در اختیار داشته باشید.
• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: درکی اولیه از ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها در حل مسائل پیچیده.

شرکت در دوره “مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کورسرا (2024-3)” مزایای چشمگیری را برای دانش‌پذیران به همراه دارد که فراتر از صرفاً کسب دانش تئوری است:

• ورود به دنیای هوش مصنوعی: این دوره دروازه ورود شما به یکی از هیجان‌انگیزترین و پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری است. شما با پایه‌های قوی می‌توانید مسیر خود را در هوش مصنوعی و علم داده آغاز کنید.
• تقویت مهارت‌های حل مسئله: یادگیری ماشین به شما می‌آموزد چگونه به مسائل پیچیده از منظر داده‌محور نگاه کنید و راه‌حل‌های نوآورانه ارائه دهید.
• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر مبانی یادگیری ماشین، موقعیت‌های شغلی متعددی در شرکت‌های فناوری، تحلیل داده، تحقیق و توسعه و صنایع مختلف پیش روی شما قرار خواهد گرفت. تقاضا برای متخصصان یادگیری ماشین به طور مداوم در حال افزایش است.
• درک عمیق‌تر فناوری‌های روز: از سیستم‌های توصیه‌گر در فروشگاه‌های آنلاین تا الگوریتم‌های جستجو و دستیارهای صوتی، شما قادر خواهید بود فناوری‌هایی را که روزانه با آن‌ها سروکار دارید، با درکی عمیق‌تر تحلیل کنید.
• پروژه‌های عملی و کاربردی: دوره بر کاربرد عملی تمرکز دارد. شما با انجام پروژه‌ها و تمرین‌های متعدد، مهارت‌های خود را در محیطی واقعی محک خواهید زد و تجربه عملی ارزشمندی کسب می‌کنید.
• دسترسی به منابع آموزشی با کیفیت: کورسرا به عنوان یکی از پلتفرم‌های آموزشی پیشرو در جهان، محتوایی با کیفیت بالا و به‌روز ارائه می‌دهد که توسط متخصصان برجسته طراحی شده است.
• کسب گواهی‌نامه معتبر: با اتمام موفقیت‌آمیز دوره، گواهی‌نامه‌ای از کورسرا دریافت می‌کنید که می‌تواند رزومه شما را تقویت کند و اعتبار دانش شما را افزایش دهد.
• دسترسی به نرم‌افزارهای مورد نیاز: بخش “دانلود رایگان نرم‌افزار” این اطمینان را می‌دهد که از همان ابتدا ابزارهای لازم برای کدنویسی و تمرین را در اختیار دارید، بدون نیاز به صرف هزینه اضافی.

یکی از نقاط قوت این دوره طراحی آن برای طیف وسیعی از دانش‌پذیران است. با این حال، داشتن برخی دانش‌های پایه می‌تواند به شما در درک بهتر و پیشرفت سریع‌تر کمک کند:

• دانش پایه برنامه‌نویسی: آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌نویسی، به ویژه در زبان پایتون، بسیار مفید خواهد بود. این شامل درک متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده پایه است. دوره ممکن است یک بخش بازآموزی سریع پایتون داشته باشد، اما داشتن پیش‌زمینه سرعت شما را افزایش می‌دهد.
• مفاهیم پایه ریاضی: درک کلی از جبر خطی (مفاهیمی مانند بردارها و ماتریس‌ها)، حسابان (مفاهیم مشتق و گرادیان) و آمار و احتمال (مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، توزیع‌های پایه) مفید است. نیازی به تسلط عمیق نیست، اما آشنایی با این مفاهیم به درک پشتوانه ریاضی الگوریتم‌ها کمک می‌کند.
• علاقه و پشتکار: مهم‌ترین پیش‌نیاز، اشتیاق به یادگیری و توانایی اختصاص زمان منظم برای مطالعه و تمرین است. یادگیری ماشین یک حوزه عملی است و تمرین مداوم برای تسلط بر آن ضروری است.
• بدون نیاز به تجربه قبلی در یادگیری ماشین: این دوره به عنوان یک مقدمه طراحی شده است، بنابراین نیازی به دانش قبلی در زمینه یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی نخواهید داشت.

دوره “مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کورسرا (2024-3)” به صورت ماژولار و هفتگی طراحی شده است تا مفاهیم به صورت گام به گام و منطقی ارائه شوند. اگرچه جزئیات دقیق ممکن است بسته به نسخه نهایی دوره کمی متفاوت باشد، اما ساختار کلی معمولاً به شرح زیر است:

• هفته 1: آشنایی با یادگیری ماشین و ابزارهای مورد نیاز
  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
  • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook).
  • مفاهیم پایه NumPy و Pandas برای کار با داده‌ها.
• هفته 2: یادگیری نظارت‌شده – رگرسیون
  • مفاهیم رگرسیون خطی ساده و چندگانه.
  • آموزش و ارزیابی مدل‌های رگرسیون.
  • مقدمه‌ای بر رگرسیون چندجمله‌ای.
• هفته 3: یادگیری نظارت‌شده – طبقه‌بندی
  • رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن.
  • معرفی درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی.
  • مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM).
• هفته 4: یادگیری بدون نظارت – خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • الگوریتم K-Means و کاربردهای آن.
  • مقدمه‌ای بر تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد.
  • کاربردهای عملی خوشه‌بندی (مثال: تقسیم‌بندی بازار).
• هفته 5: ارزیابی مدل و بهینه‌سازی عملکرد
  • معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی.
  • مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش.
  • اعتبارسنجی متقاطع و جستجوی شبکه‌ای برای تنظیم هایپرپارامترها.
• هفته 6: مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • معرفی نورون‌های مصنوعی و ساختار شبکه‌های عصبی.
  • معرفی مدل‌های پرسپترون چند لایه.
  • اشاره به کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و Keras.
• هفته 7: مسائل پیشرفته و ملاحظات عملی
  • مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی.
  • یادگیری از داده‌های نامتعادل.
  • ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و سوگیری داده‌ها.
  • نکات پایانی و معرفی منابع برای ادامه یادگیری.
• پروژه پایانی:
  • کاربرد عملی آموخته‌ها در یک پروژه واقعی برای حل یک مسئله مشخص. این پروژه می‌تواند شامل مراحل جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، انتخاب و آموزش مدل، و ارزیابی آن باشد.

این ساختار جامع به شما کمک می‌کند تا نه تنها مفاهیم تئوری را درک کنید، بلکه مهارت‌های عملی لازم برای پیاده‌سازی و کار با مدل‌های یادگیری ماشین را نیز کسب نمایید.