در این دوره جامع، شما با مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا خواهید شد. به طور خاص، شما یاد خواهید گرفت:

• مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• نحوه کار با کتابخانه‌های محبوب هوش مصنوعی مانند TensorFlow و PyTorch
• نحوه پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین مختلف
• نحوه ساخت یک دستیار هوشمند با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• نحوه آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• نحوه استقرار (Deploy) مدل‌های هوش مصنوعی
• چگونه با API های مختلف هوش مصنوعی کار کنید (مانند API های OpenAI)

این دوره یک رویکرد عملی و پروژه محور دارد. شما از طریق انجام پروژه‌های عملی و واقعی، مفاهیم نظری را به صورت عملی یاد خواهید گرفت. به عنوان مثال، شما یک دستیار هوشمند چت‌بات، یک سیستم تشخیص صدا و یک سیستم پیشنهاد محصول خواهید ساخت.

شرکت در این دوره مزایای بسیاری دارد، از جمله:

• یادگیری مهارت‌های مورد نیاز بازار کار: هوش مصنوعی یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد است و متخصصان هوش مصنوعی تقاضای زیادی در بازار کار دارند. با شرکت در این دوره، مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به این حوزه را کسب خواهید کرد.
• ساخت دستیار هوشمند خود: پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود دستیارهای هوشمند خود را برای کاربردهای مختلف بسازید.
• درک عمیق از هوش مصنوعی: این دوره به شما یک درک عمیق از مفاهیم و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌دهد.
• دسترسی به جامعه آنلاین: شما به یک جامعه آنلاین از دانشجویان و متخصصان هوش مصنوعی دسترسی خواهید داشت که می‌توانید با آنها تعامل داشته باشید، سؤالات خود را بپرسید و از تجربیات آنها استفاده کنید.
• افزایش حقوق و فرصت‌های شغلی: با داشتن مهارت‌های هوش مصنوعی، می‌توانید انتظار داشته باشید که حقوق و فرصت‌های شغلی بهتری داشته باشید.

به عنوان مثال، شما می‌توانید از مهارت‌های خود برای ساخت یک دستیار مجازی شخصی استفاده کنید که به شما در انجام کارهای روزمره کمک کند، یا یک سیستم توصیه فیلم بسازید که به شما فیلم‌های مورد علاقه‌تان را پیشنهاد دهد.

برای شرکت در این دوره، پیش‌نیازهای خاصی وجود ندارد. با این حال، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر می‌تواند به شما کمک کند:

• برنامه‌نویسی پایتون: پایتون زبان برنامه‌نویسی اصلی مورد استفاده در این دوره است. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای پایتون مانند متغیرها، حلقه‌ها و توابع ضروری است.
• ریاضیات: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای ریاضیات مانند جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و آمار مفید است.
• یادگیری ماشین (اختیاری): اگر قبلاً با مفاهیم یادگیری ماشین آشنایی داشته باشید، یادگیری مفاهیم پیشرفته‌تر در این دوره برای شما آسان‌تر خواهد بود.

اگر با پایتون آشنا نیستید، توصیه می‌شود قبل از شروع دوره، یک دوره آموزشی مقدماتی پایتون را بگذرانید. همچنین، اگر دانش ریاضیات شما ضعیف است، می‌توانید از منابع آنلاین و کتاب‌های درسی برای تقویت آن استفاده کنید.

این دوره به چندین بخش مختلف تقسیم شده است که هر بخش بر روی یک موضوع خاص تمرکز دارد. برخی از بخش‌های اصلی دوره عبارتند از:

• مقدمه ای بر هوش مصنوعی: این بخش به معرفی مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی، تاریخچه و کاربردهای آن می‌پردازد.
• یادگیری ماشین: در این بخش، شما با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مختلف مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و درخت‌های تصمیم‌گیری آشنا خواهید شد.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): این بخش به آموزش نحوه پردازش و درک زبان طبیعی توسط کامپیوتر می‌پردازد. شما با تکنیک‌هایی مانند تحلیل احساسات، تشخیص موجودیت نامی (NER) و ترجمه ماشینی آشنا خواهید شد.
• شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning): این بخش به آموزش شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از قدرتمندترین تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. شما با معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN) آشنا خواهید شد.
• ساخت دستیار هوشمند: در این بخش، شما با استفاده از دانش و مهارت‌هایی که در بخش‌های قبلی کسب کرده‌اید، یک دستیار هوشمند چت‌بات خواهید ساخت.
• استقرار مدل‌های هوش مصنوعی: این بخش به آموزش نحوه استقرار (Deploy) مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های واقعی می‌پردازد.

هر بخش شامل ویدئوهای آموزشی، تمرین‌ها و پروژه‌های عملی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم را به خوبی درک کنید و مهارت‌های خود را تقویت کنید.

در طول دوره، شما پروژه‌های عملی مختلفی را انجام خواهید داد. برخی از این پروژه‌ها عبارتند از:

• ساخت یک چت‌بات ساده: شما یک چت‌بات ساده خواهید ساخت که می‌تواند به سؤالات کاربران پاسخ دهد.
• ساخت یک سیستم تشخیص احساسات: شما یک سیستم تشخیص احساسات خواهید ساخت که می‌تواند احساسات موجود در یک متن را تشخیص دهد (مثلاً مثبت، منفی یا خنثی).
• ساخت یک سیستم توصیه فیلم: شما یک سیستم توصیه فیلم خواهید ساخت که به کاربران فیلم‌های مورد علاقه‌شان را پیشنهاد دهد.
• ساخت یک سیستم تشخیص صدا: شما یک سیستم تشخیص صدا خواهید ساخت که می‌تواند گفتار را به متن تبدیل کند.

این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم نظری را به صورت عملی یاد بگیرید و مهارت‌های خود را در زمینه هوش مصنوعی تقویت کنید. به عنوان مثال، برای ساخت سیستم تشخیص صدا، شما با استفاده از کتابخانه‌های پردازش صدا و مدل‌های یادگیری ماشین، الگوهای صوتی مختلف را یاد می‌گیرید و سیستمی را ایجاد می‌کنید که بتواند کلمات و جملات را تشخیص دهد.