این دوره، مزایای متعددی را برای شما به همراه دارد که عبارتند از:

• آموزش جامع و کامل: پوشش تمامی جنبه‌های یادگیری ماشین، از مباحث مقدماتی تا پیشرفته.
• رویکرد عملی: تمرکز بر روی پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی برای درک بهتر مفاهیم.
• محتوای به‌روز: آموزش با استفاده از آخرین تکنولوژی‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین.
• دسترسی آسان: دریافت دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی برای دسترسی آسان در هر زمان و مکان.
• پشتیبانی و راهنمایی: امکان دریافت پشتیبانی و پاسخ به سوالات در طول دوره. (جزئیات پشتیبانی در داخل دوره ارائه خواهد شد)
• افزایش مهارت و فرصت شغلی: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار یادگیری ماشین و ارتقای شغلی.

بخش 1: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

• آشنایی با یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی)
• مفاهیم اساسی: مدل، داده، ویژگی، برچسب
• چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین
• معرفی ابزارها و کتابخانه‌های مورد استفاده (Python, Scikit-learn, ...)

بخش 2: پیش‌پردازش داده‌ها

• جمع‌آوری و بررسی داده‌ها
• تمیز کردن داده‌ها: حذف مقادیر گمشده، مقابله با نویز
• تبدیل داده‌ها: مقیاس‌بندی، نرمال‌سازی
• مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌های مناسب
• تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون

بخش 3: یادگیری ماشین نظارت‌شده

• طبقه‌بندی: الگوریتم‌های K-Nearest Neighbors، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوان، F1-score، AUC
• رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون چند جمله‌ای، رگرسیون درخت تصمیم
• ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE، RMSE، MAE، R-squared
• انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها

بخش 4: یادگیری ماشین بدون نظارت

• خوشه‌بندی: الگوریتم‌های K-Means، DBSCAN، Hierarchical Clustering
• ارزیابی خوشه‌بندی: silhouette score، Davies-Bouldin index
• کاهش ابعاد: PCA، t-SNE
• کاربردهای یادگیری بدون نظارت

بخش 5: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning)

• مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• معرفی TensorFlow و Keras
• ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی چند لایه
• شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای پردازش تصویر
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش متن
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی با استفاده از شبکه‌های عصبی

بخش 6: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) (مقدماتی)

• مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• معرفی محیط‌ها و عامل‌های یادگیری
• الگوریتم‌های Q-learning و SARSA
• کاربردهای یادگیری تقویتی

بخش 7: پروژه‌های عملی

• پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها
• طبقه‌بندی تصاویر
• پیش‌بینی قیمت سهام
• تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌ها
• پردازش زبان طبیعی (NLP)

بخش 8: استقرار مدل

• مفاهیم استقرار مدل
• استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های مختلف
• مانیتورینگ و نگهداری مدل‌ها