در پایان این دوره، شما به مجموعه‌ای از مهارت‌های عملی و دانش نظری مجهز خواهید شد که شما را به یک مهندس هوش مصنوعی همکار توانا تبدیل می‌کند. این مهارت‌ها شامل:

• طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی: از مفاهیم اولیه تا استقرار و مدیریت چرخه عمر مدل‌ها.
• تسلط بر فریم‌ورک‌های پیشرو: آشنایی عمیق و کاربردی با TensorFlow و PyTorch برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق.
• بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌ها: تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد، دقت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی.
• اصول MLOps: یادگیری بهترین شیوه‌ها برای استقرار، مانیتورینگ، نگهداری و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولید.
• کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های تخصصی: مهارت در پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (CV).
• مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی: درک مراحل مختلف یک پروژه هوش مصنوعی از جمع‌آوری داده تا استقرار نهایی.
• ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری: آشنایی با جنبه‌های اخلاقی، تعصبات احتمالی و چگونگی ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه.

این دوره شما را از یک دانشمند داده صرف به یک مهندس هوش مصنوعی کاربردی و توانمند ارتقا می‌دهد که قادر به ساخت، پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای هوش مصنوعی پیچیده در دنیای واقعی است.

شرکت در دوره “مهندس هوش مصنوعی همکار ویژه دانشمندان داده” دیتاکمپ مزایای متعددی را برای شما به همراه خواهد داشت:

• ارتقاء شغلی: با کسب مهارت‌های مورد تقاضا در بازار کار هوش مصنوعی، فرصت‌های شغلی جدیدی را به دست آورید و مسیر حرفه‌ای خود را تسریع کنید.
• دسترسی آفلاین و پایدار: با ارائه دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، می‌توانید در هر زمان و مکانی بدون نیاز به اینترنت به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید. این ویژگی برای افرادی که دسترسی محدود به اینترنت دارند یا ترجیح می‌دهند بدون حواس‌پرتی مطالعه کنند، بسیار ارزشمند است.
• محتوای جامع و به‌روز: این دوره توسط متخصصان برجسته دیتاکمپ طراحی شده و جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.
• یادگیری عملی و پروژه‌محور: تمرکز دوره بر کاربردهای عملی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند دانش نظری را به مهارت‌های قابل اجرا تبدیل کنید.
• پر کردن شکاف مهارتی: این دوره به شما کمک می‌کند تا از یک تحلیلگر داده به یک توسعه‌دهنده و مهندس راه‌حل‌های هوش مصنوعی ارتقا یابید.
• افزایش اعتماد به نفس: با تسلط بر مفاهیم پیچیده و توانایی پیاده‌سازی آن‌ها، اعتماد به نفس شما در مواجهه با چالش‌های فنی افزایش می‌یابد.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: درک اصول پایتون، ساختارهای داده و مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا.
• مفاهیم پایه علم داده و آمار: آشنایی با آمار توصیفی، استنباطی و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین.
• کار با کتابخانه‌های اساسی پایتون: تجربه کار با NumPy و Pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌ها.

اگرچه این پیش‌نیازها توصیه می‌شوند، اما دوره به گونه‌ای طراحی شده است که با تلاش و پشتکار، حتی با دانش پایه‌ای نیز می‌توان مفاهیم را فرا گرفت.

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مهندسی AI

این بخش با مروری بر چشم‌انداز کنونی هوش مصنوعی آغاز می‌شود و نقش حیاتی مهندس هوش مصنوعی را در اکوسیستم داده و هوش مصنوعی تبیین می‌کند. شما با مراحل چرخه عمر پروژه‌های هوش مصنوعی، از جمع‌آوری داده تا استقرار و مانیتورینگ آشنا خواهید شد.

• تعریف هوش مصنوعی، یادگیری ماشين و یادگیری عمیق
• نقش مهندس هوش مصنوعی و تفاوت آن با دانشمند داده
• مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف

پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

پایتون زبان برنامه‌نویسی اصلی در زمینه هوش مصنوعی است. این بخش به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های پایتون خود را به سطح پیشرفته‌ای برسانید، با تمرکز بر کتابخانه‌های کلیدی مورد نیاز برای توسعه هوش مصنوعی.

• مرور پایتون پیشرفته (توابع، کلاس‌ها، ماژول‌ها)
• کار با NumPy برای محاسبات عددی کارآمد
• استفاده از Pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌ها
• آشنایی با Scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشين کلاسیک

یادگیری ماشين پیشرفته و مدل‌سازی

در این بخش، شما به عمق الگوریتم‌های یادگیری ماشين خواهید رفت. از رگرسیون و طبقه‌بندی گرفته تا خوشه‌بندی و روش‌های گروهی (Ensemble Methods)، شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌هایی بسازید که از داده‌های شما بینش‌های ارزشمندی استخراج کنند.

• مرور الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی (مانند رگرسیون خطی، لجستیک، SVM، درخت تصمیم)
• روش‌های خوشه‌بندی (K-Means, DBSCAN)
• روش‌های گروهی (Bagging, Boosting, Random Forest, Gradient Boosting)
• ارزیابی و انتخاب مدل: معیارهای عملکرد و اعتبارسنجی متقابل

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

این بخش قلب هوش مصنوعی مدرن است. شما با معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی و فریم‌ورک‌های قدرتمند TensorFlow و PyTorch آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های یادگیری عمیق را برای مسائل پیچیده توسعه دهید.

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و مفاهیم اساسی
• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای بینایی کامپیوتر
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های توالی
• مقدمه‌ای بر معماری‌های Transformer
• پیاده‌سازی مدل‌ها با TensorFlow و PyTorch

پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (CV)

این بخش کاربردهای عملی هوش مصنوعی را در دو حوزه مهم NLP و CV مورد بررسی قرار می‌دهد. شما یاد می‌گیرید چگونه با داده‌های متنی و تصویری کار کنید و مدل‌هایی برای درک و تحلیل آن‌ها بسازید.

• پیش‌پردازش داده‌های متنی و تصویری
• ساخت مدل‌های تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• تشخیص اشیاء و سگمنت‌بندی تصویر
• استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)

استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)

یکی از چالش‌برانگیزترین بخش‌ها در هوش مصنوعی، استقرار و مدیریت مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی است. این بخش شما را با اصول MLOps آشنا می‌کند تا بتوانید مدل‌های خود را به صورت پایدار و مقیاس‌پذیر ارائه دهید.

• مفاهیم MLOps و اهمیت آن
• نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• پایپ‌لاین‌های CI/CD برای مدل‌های هوش مصنوعی
• مانیتورینگ عملکرد مدل و تشخیص انحراف (Drift)
• استقرار مدل‌ها با استفاده از Docker و Kubernete (مفاهیم)

ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی

درک جنبه‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی برای توسعه سیستم‌های عادلانه و شفاف حیاتی است. این بخش به شما کمک می‌کند تا تعصبات احتمالی در داده‌ها و مدل‌ها را شناسایی و کاهش دهید.

• تعصب در هوش مصنوعی و تأثیر آن
• اصول انصاف و شفافیت (Explainable AI – XAI)
• حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• چهارچوب‌های اخلاقی و مقررات هوش مصنوعی

پروژه‌های عملی و کاربردی

دانش بدون عمل ناقص است. این بخش شامل چندین پروژه عملی است که به شما امکان می‌دهد تمام مفاهیم آموخته شده را به کار ببرید و یک نمونه کار (پورتفولیو) قوی برای خود بسازید.

• پروژه‌های پایان دوره برای تثبیت آموخته‌ها
• راهنمایی برای ساخت پورتفولیوی شخصی
• بهبود مهارت‌های حل مسئله در محیط‌های واقعی

همانطور که قبلاً ذکر شد، این دوره آموزشی ارزشمند به صورت فیزیکی و بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی استاندارد و با کیفیت بالا به شما ارائه می‌گردد. این روش، امکان دسترسی به تمامی سرفصل‌ها و محتوای آموزشی را بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت فراهم می‌آورد. این رویکرد برای افرادی که در مناطق با دسترسی محدود به اینترنت زندگی می‌کنند یا ترجیح می‌دهند در محیطی بدون وقفه و آفلاین به یادگیری بپردازند، ایده‌آل است. شما می‌توانید محتوای دوره را به راحتی به هر دستگاهی که قابلیت پشتیبانی از فلش مموری دارد، منتقل کنید و در هر زمان و مکانی که تمایل دارید، به یادگیری ادامه دهید.

دوره “مهندس هوش مصنوعی همکار ویژه دانشمندان داده ۲۰۲۵-۴” از دیتاکمپ یک سرمایه‌گذاری بی‌نظیر برای آینده شغلی شما در حوزه هوش مصنوعی است. با پوشش جامع از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته و تاکید بر جنبه‌های کاربردی و MLOps، این دوره شما را برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی ماهر و موثر آماده می‌کند. با دستیابی به این دانش و مهارت‌ها، شما نه تنها قادر خواهید بود مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه دهید، بلکه توانایی استقرار، مدیریت و بهینه‌سازی آن‌ها را در مقیاس صنعتی نیز پیدا خواهید کرد. این دوره با ارائه فیزیکی بر روی فلش مموری، اطمینان از دسترسی مداوم و راحت به محتوای آموزشی را برای شما فراهم می‌آورد. قدم در این مسیر بگذارید و آینده حرفه‌ای خود را در دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی متحول سازید.