این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند درک عمیقی از مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین پیدا کنند و توانایی پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در دنیای امروز را داشته باشند. با تمرکز بر ۱۰ پروژه عملی، شما با چالش‌ها و راهکارهای مختلف در مواجهه با داده‌های واقعی آشنا خواهید شد.

• یادگیری عملی با پروژه‌های واقعی: به جای تئوری صرف، شما درگیر حل مسائل واقعی خواهید بود.
• پوشش جامع موضوعات: از مبانی تا الگوریتم‌های پیشرفته و کاربردهای نوین.
• ارائه بر روی فلش مموری: دسترسی آسان و سریع به تمامی محتوای دوره بدون دغدغه حجم دانلود.
• به‌روزرسانی ۲۰۲۳: بهره‌مندی از جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارها در حوزه یادگیری ماشین.

این دوره طیف گسترده‌ای از موضوعات کلیدی در یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد و شما را با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای موفقیت در این زمینه مجهز می‌کند. سرفصل‌های اصلی شامل موارد زیر است:

مبانی یادگیری ماشین

• مفاهیم کلیدی: یادگیری نظارت شده، نظارت نشده، تقویتی
• انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد
• بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) و روش‌های مقابله

الگوریتم‌های پرکاربرد

• رگرسیون خطی و لجستیک: برای پیش‌بینی مقادیر عددی و دسته‌بندی.
• درخت تصمیم و جنگل تصادفی: برای مدل‌سازی‌های پیچیده و تصمیم‌گیری.
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): برای دسته‌بندی و رگرسیون با مرزهای تصمیم غیرخطی.
• K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN): یک الگوریتم ساده اما قدرتمند برای دسته‌بندی.
• خوشه‌بندی (Clustering): مانند K-Means برای کشف الگوها در داده‌های بدون برچسب.
• تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): برای کاهش ابعاد داده‌ها.

شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

• مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای پردازش دنباله‌ها (مانند متن و سری‌های زمانی)
• مقدمه‌ای بر ترانسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ

پروژه‌های عملی ۱۰ گانه

قلب تپنده این دوره، پروژه‌های عملی آن است که به شما امکان می‌دهد آموخته‌هایتان را در دنیای واقعی به کار بگیرید. هر پروژه بر یک چالش خاص تمرکز دارد و شما را گام به گام در فرآیند توسعه یک راه‌حل کامل هدایت می‌کند:

1. پیش‌بینی قیمت مسکن: با استفاده از رگرسیون خطی و تکنیک‌های مهندسی ویژگی.
2. تشخیص اسپم در ایمیل‌ها: با استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و دسته‌بندی.
3. طبقه‌بندی تصاویر حیوانات: با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN).
4. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn): با استفاده از درخت تصمیم و الگوریتم‌های دسته‌بندی.
5. سیستم توصیه‌گر فیلم: با استفاده از فیلترینگ مشارکتی.
6. تشخیص چهره در تصاویر: پیاده‌سازی الگوریتم‌های مرتبط با بینایی ماشین.
7. تحلیل احساسات متن: با استفاده از مدل‌های RNN/LSTM.
8. پیش‌بینی قیمت سهام: استفاده از سری‌های زمانی و مدل‌های پیشرفته.
9. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی: تمرکز بر کاربردهای بهداشت و درمان.
10. خودروهای خودران (مفاهیم پایه): آشنایی با اصول یادگیری تقویتی و بینایی ماشین در این حوزه.

در این دوره، شما با ابزارها و کتابخانه‌های استاندارد و پرکاربرد در حوزه یادگیری ماشین آشنا خواهید شد:

• Python: زبان برنامه‌نویسی اصلی.
• NumPy & Pandas: برای کار با داده‌ها و محاسبات عددی.
• Scikit-learn: کتابخانه جامع برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک.
• TensorFlow & Keras: فریم‌ورک‌های قدرتمند برای یادگیری عمیق.
• Matplotlib & Seaborn: برای بصری‌سازی داده‌ها.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی اولیه با مفاهیم زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر ساختار داده‌ها، حلقه‌ها، توابع و کلاس‌ها.
• آشنایی با مفاهیم ریاضی: جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و احتمالات در سطح مقدماتی.

اگر پیش‌زمینه ریاضی یا برنامه‌نویسی شما محدود است، نگران نباشید؛ دوره شامل بخش‌هایی برای مرور و تقویت این مباحث کلیدی نیز می‌شود.

• رزومه قوی: با تکمیل پروژه‌های واقعی، نمونه کارهای ارزشمندی برای رزومه خود خواهید داشت.
• مهارت‌های کاربردی: کسب توانایی حل مسائل پیچیده با استفاده از تکنیک‌های روز دنیا.
• فرصت‌های شغلی: ورود به بازار کار پررونق حوزه علم داده و یادگیری ماشین.
• دسترسی آسان و پایدار: محتوای دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، دسترسی شما را تضمین می‌کند.
• پشتیبانی و راهنمایی: امکان طرح سوالات و دریافت راهنمایی در طول دوره.