| نام محصول به انگلیسی | Udemy – Google Certified Professional Machine Learning Engineer 2023-6 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره مهندسی یادگیری ماشین حرفهای گوگل (Google ML Engineer) بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره مهندسی یادگیری ماشین حرفهای گوگل (Google ML Engineer) بر روی فلش 32GB
آیا به دنبال ورود به دنیای هیجانانگیز و پردرآمد مهندسی یادگیری ماشین هستید؟ آیا میخواهید در پروژههای یادگیری ماشینی گوگل، نقشهای کلیدی داشته باشید و راهحلهای نوآورانه ارائه دهید؟ این دوره آموزشی جامع، مسیری روشن برای رسیدن به این هدف است. این دوره، یک فرصت بینظیر برای یادگیری عمیق و کاربردی مفاهیم مهندسی یادگیری ماشین در محیط گوگل است. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود که دسترسی آسان و دائمی به محتوای آموزشی را تضمین میکند.
مخاطبان دوره
این دوره برای طیف وسیعی از علاقهمندان و متخصصان مناسب است:
- دانشجویان رشتههای مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی، آمار و ریاضیات
- متخصصان داده (Data Scientists) که میخواهند دانش خود را در زمینه مهندسی یادگیری ماشین گسترش دهند
- مهندسان نرمافزار که علاقهمند به ورود به حوزه یادگیری ماشین هستند
- هر فردی که به دنبال ساخت یک حرفه در زمینه یادگیری ماشین است
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره، دانش و مهارتهای لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین حرفهای گوگل را به شما ارائه میدهد. سرفصلهای دوره به گونهای طراحی شدهاند که شما را از سطح مقدماتی تا پیشرفته، همراهی میکنند:
اصول اولیه و مبانی یادگیری ماشین
شروع با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، انواع الگوریتمها، مفاهیم آماری مورد نیاز و ابزارهای ضروری. شما با مفاهیمی مانند: رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی، کاهش ابعاد و ارزیابی مدلها آشنا خواهید شد.
زبان برنامهنویسی پایتون و کتابخانههای ضروری
یادگیری عمیق زبان پایتون و استفاده از کتابخانههای قدرتمندی مانند: NumPy، Pandas، Scikit-learn و Matplotlib. این کتابخانهها، ابزارهای اصلی برای انجام پروژههای یادگیری ماشین هستند.
یادگیری عمیق و شبکههای عصبی
آشنایی با شبکههای عصبی، مفاهیم Backpropagation، Gradient Descent و بهینهسازی. شما با فریمورکهای محبوب یادگیری عمیق مانند: TensorFlow و Keras کار خواهید کرد و مدلهای پیچیده را پیادهسازی میکنید.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
یادگیری مفاهیم پردازش زبان طبیعی، مدلهای زبانی، Embeddingها و تحلیل متن. شما با استفاده از ابزارهایی مانند NLTK و SpaCy، پروژههای NLP را انجام خواهید داد.
بینایی کامپیوتر
آشنایی با مفاهیم بینایی کامپیوتر، پردازش تصویر، تشخیص اشیاء و طبقهبندی تصاویر. شما از کتابخانههایی مانند OpenCV و TensorFlow برای پیادهسازی پروژههای بینایی کامپیوتر استفاده خواهید کرد.
مهندسی یادگیری ماشین در گوگل
یادگیری نحوه استفاده از سرویسهای گوگل برای یادگیری ماشین، مانند: Google Cloud Platform (GCP)، Vertex AI، Cloud ML Engine و BigQuery. این بخش، شما را برای کار با ابزارهای گوگل آماده میکند.
مدیریت و استقرار مدلهای یادگیری ماشین
یادگیری نحوه مدیریت، استقرار، مانیتورینگ و بهینهسازی مدلها در محیطهای عملیاتی. این بخش، شما را با چالشهای دنیای واقعی مهندسی یادگیری ماشین آشنا میکند.
پروژههای عملی
انجام پروژههای عملی در زمینههای مختلف، از جمله: تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی، پیشبینی قیمت سهام و طبقهبندی تصاویر. این پروژهها به شما کمک میکنند تا دانش خود را در عمل به کار ببندید.
مزایای شرکت در این دوره
- محتوای جامع و بهروز: پوشش کامل مباحث مهندسی یادگیری ماشین در سال 2023.
- تدریس توسط اساتید مجرب: آموزش توسط متخصصان با تجربه در حوزه یادگیری ماشین و گوگل.
- یادگیری عملی و کاربردی: تمرکز بر پروژههای عملی و مثالهای واقعی.
- دسترسی آسان و دائمی: ارائه دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی برای دسترسی همیشگی به محتوا.
- پشتیبانی: دریافت پشتیبانی برای رفع اشکالات و پاسخ به سوالات شما.
- آمادهسازی برای آزمونهای گوگل: آمادگی برای شرکت در آزمونهای Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer.
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، داشتن دانش و مهارتهای زیر ضروری است:
- آشنایی با مفاهیم پایه برنامهنویسی (ترجیحاً پایتون)
- دانش مقدماتی ریاضیات (جبر خطی، حسابان و آمار)
- علاقهمندی به یادگیری مفاهیم یادگیری ماشین
اگرچه پیشنیازهای فوق ضروری هستند، اما این دوره به گونهای طراحی شده است که مفاهیم را از پایه آموزش میدهد و شما را در طول مسیر همراهی میکند.
سرفصلهای اصلی دوره
این دوره، سرفصلهای گستردهای را پوشش میدهد که به صورت کلی به شرح زیر است:
- مقدمه و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
- آشنایی با پایتون و کتابخانههای یادگیری ماشین
- پیشپردازش دادهها
- رگرسیون
- طبقهبندی
- خوشهبندی
- کاهش ابعاد
- ارزیابی مدلها
- یادگیری عمیق
- شبکههای عصبی
- TensorFlow و Keras
- پردازش زبان طبیعی (NLP)
- بینایی کامپیوتر
- Google Cloud Platform (GCP)
- Vertex AI
- مدیریت و استقرار مدلها
- پروژههای عملی
این دوره، یک راهنمای جامع برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین حرفهای گوگل است. با شرکت در این دوره، شما دانش و مهارتهای لازم برای موفقیت در این حوزه را به دست خواهید آورد. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود، که دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را برای شما فراهم میکند. این فرصت را از دست ندهید و همین امروز شروع به یادگیری کنید!
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.