این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، مهندسی برق، آمار و سایر رشته‌های مرتبط
• متخصصان IT که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهند
• تحلیل‌گران داده که می‌خواهند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل تجاری استفاده کنند
• افرادی که به یادگیری ماشین علاقه دارند و می‌خواهند وارد این حوزه شوند

با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را درک کنید.
• با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین (نظارت شده، غیرنظارت شده، تقویتی) آشنا شوید.
• نحوه انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مسئله خاص را بیاموزید.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون پیاده‌سازی کنید.
• مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی و بهینه‌سازی کنید.
• از یادگیری ماشین در پروژه‌های واقعی استفاده کنید.

برای شرکت در این دوره، آشنایی اولیه با مفاهیم زیر توصیه می‌شود:

• مفاهیم پایه ریاضیات (جبر خطی، آمار و احتمال)
• مبانی برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)
• آشنایی با مفاهیم پایه علم داده (Data Science)

اگر با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی ندارید، نگران نباشید! دوره شامل بخش‌های آموزشی است که به شما در یادگیری پایتون کمک می‌کند.

این دوره شامل بخش‌های زیر است:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: در این بخش، با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، انواع یادگیری (نظارت شده، غیرنظارت شده، تقویتی)، فرآیند یادگیری ماشین و کاربردهای آن آشنا می‌شوید.
2. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): این بخش به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده می‌پردازد، از جمله:
   • رگرسیون خطی (Linear Regression): برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته مانند قیمت خانه.
   • رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): برای طبقه‌بندی داده‌ها به دو یا چند دسته، مانند تشخیص ایمیل‌های اسپم.
   • ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines): برای طبقه‌بندی و رگرسیون با استفاده از حاشیه‌های حداکثر.
   • درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees): برای ساخت مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون با استفاده از ساختار درختی.
   • جنگل‌های تصادفی (Random Forests): یک روش یادگیری جمعی که از چندین درخت تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.
3. یادگیری غیرنظارت شده (Unsupervised Learning): در این بخش، الگوریتم‌های یادگیری غیرنظارت شده مورد بررسی قرار می‌گیرند، از جمله:
   • خوشه‌بندی K-Means (K-Means Clustering): برای گروه‌بندی داده‌ها به خوشه‌های مختلف بر اساس شباهت.
   • خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering): برای ساخت یک ساختار سلسله مراتبی از خوشه‌ها.
   • تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis): برای کاهش ابعاد داده‌ها و استخراج ویژگی‌های مهم.
4. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): این بخش به بررسی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌پردازد، که برای آموزش عامل‌ها برای تصمیم‌گیری در یک محیط خاص استفاده می‌شوند. مثال: آموزش یک ربات برای بازی کردن یک بازی.
5. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها: در این بخش، نحوه ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از معیار‌های مختلف (مانند دقت، صحت، F1-score) و روش‌های بهینه‌سازی مدل‌ها (مانند تنظیم پارامترها، اعتبارسنجی متقابل) آموزش داده می‌شود.
6. پروژه‌های عملی: این بخش شامل چندین پروژه عملی است که به شما کمک می‌کند تا دانش خود را در عمل به کار ببرید. پروژه‌ها شامل:
   • تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
   • پیش‌بینی قیمت سهام
   • طبقه‌بندی تصاویر
   • توصیه‌گر فیلم

ارائه دوره بر روی فلش مموری 32GB دارای مزایای زیر است:

• دسترسی آفلاین: شما می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید، بدون نیاز به اتصال به اینترنت.
• سرعت بالا: دسترسی به فایل‌ها از طریق فلش مموری سریع‌تر از دانلود آن‌ها از اینترنت است.
• حمل و نقل آسان: فلش مموری به راحتی قابل حمل است و می‌توانید آن را با خود به هر جایی ببرید.
• امنیت: فایل‌های دوره به صورت امن بر روی فلش مموری ذخیره شده‌اند و از دسترسی غیرمجاز محافظت می‌شوند.

یکی از پروژه‌های عملی که در این دوره انجام خواهید داد، تشخیص ایمیل‌های اسپم با استفاده از الگوریتم رگرسیون لجستیک است. در این پروژه، شما با استفاده از داده‌های ایمیل (متن ایمیل، فرستنده، عنوان و غیره) یک مدل رگرسیون لجستیک را آموزش می‌دهید تا ایمیل‌های اسپم را از ایمیل‌های غیر اسپم تشخیص دهد.

این پروژه شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل.
3. استخراج ویژگی‌ها: استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های ایمیل (مانند تعداد کلمات کلیدی، وجود لینک‌های مخرب و غیره).
4. آموزش مدل: آموزش مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از داده‌های آموزش.
5. ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌های آزمون.
6. بهینه‌سازی مدل: بهینه‌سازی مدل برای بهبود دقت.

با انجام این پروژه، شما با نحوه استفاده از الگوریتم رگرسیون لجستیک برای حل یک مسئله واقعی آشنا می‌شوید.

دوره “یادگیری ماشین کاربردی: الگوریتم‌ها” یک فرصت عالی برای یادگیری مفاهیم اساسی و پیشرفته یادگیری ماشین و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در پروژه‌های واقعی است. با استفاده از این دوره، شما می‌توانید مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا داده و وارد دنیای جذاب و پرکاربرد هوش مصنوعی شوید. این دوره به صورت آفلاین و بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی در اختیار شما قرار می‌گیرد تا بتوانید در هر زمان و مکانی از محتوای آموزشی آن بهره‌مند شوید.

همین امروز برای ثبت نام اقدام کنید و گامی مهم در جهت پیشرفت شغلی خود بردارید!