آموزش Machine Learning یادگیری ماشین (عمران)

معرفی دوره آموزشی Machine Learning (یادگیری ماشین)

یادگیری ماشین یکی از مفاهیم پیشرفته‌ای است که در سال‌های اخیر در بسیاری از صنایع، از جمله مهندسی عمران، به کار گرفته شده است. با استفاده از این تکنولوژی، مهندسان می‌توانند داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل کرده و پیش‌بینی‌هایی دقیق‌تر و بهینه‌تر برای پروژه‌های عمرانی ارائه دهند.

با توجه به سرعت پیشرفت‌های فناوری، استفاده از یادگیری ماشین در مهندسی عمران به یکی از ابزارهای اصلی برای افزایش دقت و سرعت در پروژه‌ها تبدیل شده است. این تکنیک فرصت‌های جدیدی برای بهینه‌سازی طراحی‌ها، کاهش هزینه‌ها و زمان‌های اجرا و در نهایت بهبود کیفیت سازه‌ها فراهم می‌آورد. در مجموع، یادگیری ماشین راه‌حل‌های مؤثری را برای بسیاری از چالش‌های پیچیده در مهندسی عمران به ارمغان می‌آورد.

کاربردهای ماشین لرنینگ

1. تحلیل داده‌های ساخت ‌و ساز و پیش‌بینی خرابی‌ها و مشکلات سازه‌ای
2. طراحی بهینه سازه‌ها و شبیه‌سازی رفتار مصالح و سازه‌ها
3. پیش‌بینی زمان تعمیرات و نگهداری
4. مدیریت منابع و بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه‌ها
5. بهبود ایمنی در پروژه‌ها و تشخیص نقص‌های ساخت ‌و ساز
6. تحلیل سیستم‌های مقاوم در برابر زلزله و پیش‌بینی عملکرد سازه‌ها
7. تحلیل داده‌های مربوط به شرایط محیطی پروژه‌ها

سرفصل‌های دوره Machine Learning

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی
2. مفاهیم آماری مربوط به داده‌ها
3. پیش‌ پردازش داده
4. رگرسیون
5. رگرسیون لجستیک
6. شبکه عصبی
7. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
8. درخت تصمیم
9. دسته‌بندی بیز
10. دسته‌بندی، نزدیک‌ترین همسایه
11. آشنایی با کتابخانه numpy
12. آشنایی با کتابخانه pandas 
13. آشنایی با کتابخانه matplotlib و تفسیر
14. گرافیکی داد‌ه‌‌ها
15. یادگیری نظارت شده
16. یادگیری غیر نظارت شده
17. کاهش ابعاد 

پیش ‌نیاز دوره ماشین لرنینگ

دوره آموزشی یادگیری ماشین نیاز به یادگیری مطالب گفته شده در دوره پایتون مقدماتی دارد.

گواهینامه دوره Machine Learning (یادگیری ماشین)

پس از اتمام دوره، به شرکت‌ کنندگان مدرک لاتین از گروه آموزشی پارس پژوهان تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره یادگیری ماشین (Machine Learning) چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. آشنایی با اصول اولیه یادگیری ماشین و تکنیک‌های آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
2. مهارت در آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی شامل عملیات‌های پاک‌سازی، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها
3. توانایی استفاده از شبکه‌های عصبی و SVM برای حل مسائل پیچیده یادگیری ماشین، شامل دسته‌بندی و رگرسیون
4. توانایی پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته و دسته‌بندی با استفاده از رگرسیون لجستیک
5. مهارت در استفاده از درخت تصمیم و دسته‌بندی بیز برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها
6. توانایی کار با کتابخانه‌های Numpy و Pandas برای پردازش داده‌ها و انجام محاسبات عددی و همچنین استفاده از Matplotlib برای تجسم و تفسیر داده‌ها
7. آشنایی با تکنیک‌های یادگیری نظارت‌ شده برای پیش‌بینی و یادگیری غیر نظارت ‌شده برای کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
8. توانایی استفاده از تکنیک‌هایی برای کاهش ابعاد داده‌ها و بهبود عملکرد مدل‌ها

سوالات متداول

• یادگیری ماشین چرا در مهندسی عمران مهم است؟
  یادگیری ماشین یک تکنیک برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج است که در مهندسی عمران می‌تواند به بهبود طراحی سازه‌ها، پیش‌بینی خرابی‌ها و بهینه‌سازی منابع پروژه‌ها کمک کند.
• آیا پس از این دوره می‌توانم به ‌طور مستقل پروژه‌های یادگیری ماشین را انجام دهم؟
  بله، با پایان این دوره شما قادر خواهید بود به ‌طور مستقل الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کرده و آن‌ها را در حل مسائل واقعی به کار ببرید.
• آیا یادگیری ماشین برای حل تمام مسائل مناسب است؟
  یادگیری ماشین برای بسیاری از مسائل پیچیده که نیاز به تحلیل داده‌های بزرگ دارند، بسیار مناسب است، اما برای مسائل ساده یا با داده‌های کوچک ممکن است روش‌های سنتی بهتر عمل کنند.

ویدیو معرفی دوره: