آموزش یادگیری ماشین با پایتون MACHINE LEARNING (مکانیک)

معرفی دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون:

یادگیری ماشین چیست؟ به زبان ساده، یادگیری ماشین یا همان Machine Learning استفاده از هوش مصنوعی رایانه برای استخراج الگوها و ساختارهای مشخص از حجم زیادی از اطلاعات است. به عبارتی، یادگیری ماشین به ماشین‌ها می‌آموزد که چگونه بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، به‌طور خودکار چیزهای جدید یاد بگیرند و عملکرد خود را بر اساس تجربیات بهبود بخشند.

به‌عنوان مثال، مسیریاب (گوگل مپ) به ما کمک می‌کند بهترین و سریع‌ترین مسیر، وضعیت ترافیک و اطلاعات بیشتری را پیدا کنیم. اما چگونه این اطلاعات را در اختیار ما قرار می‌دهد؟ مسیریاب‌ها از فناوری‌های مختلفی، از جمله یادگیری ماشینی، استفاده می‌کنند که اطلاعات را از کاربران مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را تجزیه و تحلیل نموده، سپس به‌روز می‌کنند و نتایج پیش‌بینی می‌کنند. با کمک این پیش‌بینی‌ها، مسیریاب‌ها می‌توانند وضعیت ترافیک را قبل از شروع سفر به ما اطلاع دهند.

 اما چرا یادگیری Machine Learning مهم است؟

در دنیای امروز، کمتر کسی را می‌توان یافت که بدون پایتون بتواند در لبه تکنولوژی حرکت کند. پایتون نقشی کلیدی در جابجا کردن مرزهای علم داشته و در زمینه‌های مختلفی از تکنولوژی، از جمله علم داده، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و دیگر حوزه‌ها، جایگاه ویژه‌ای یافته است. یکی از زمینه‌های بسیار کاربردی برای مهندسین رشته‌های مختلف، به‌خصوص مهندسین مکانیک، یادگیری ماشین (Machine Learning) است.

یادگیری ماشین همچنین ابزاری مهم برای تجزیه‌ و تحلیل و تجسم داده‌ها است. این فناوری به شما امکان می‌دهد بینش‌ها و الگوهایی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج کنید، که می‌تواند برای درک سیستم‌های پیچیده و اتخاذ تصمیم‌های آگاهانه مورد استفاده قرار گیرد.

این روزها کمتر مهندس مکانیکی می‌تواند تحقیقی، پایان‌نامه یا مقاله‌ای را بدون استفاده از رویکردهای بین‌رشته‌ای مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به انجام برساند. با حجم زیادی از داده‌ها در تحقیقات، نیاز به ماشین لرنینگ برای تحلیل و نتیجه‌گیری نهایی کاملاً احساس می‌شود.

سرفصل‌های آموزش Machine Learning با پایتون:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
2. مفاهیم آماری مربوط به داده‌ها
3. پیش‌پردازش داده
4. رگرسیون
5. شبکه عصبی
6. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
7. درخت تصمیم
8. دسته‌بندی بیز
9. دسته‌بندی K نزدیک‌ترین همسایه
10. آشنایی با کتابخانه NUMPY
11. آشنایی با کتابخانه PANDAS
12. آشنایی با کتابخانه MATPLOTLIB و تفسیر
13. گرافیکی داده‌ها
14. یادگیری نظارت‌شده
15. یادگیری غیر نظارت‌شده
16. کاهش ابعاد

پیش نیاز دوره آموزش یادگیری ماشین با Python چیست؟

پیش نیاز این دوره، آموزش پایتون مقدماتی است.

گواهینامه‌های دوره پایتون Machine Learning:

در آخر به پذیرفته‌شدگان این دوره مدرک مؤسسه به زبان انگلیسی و مدرک فنی حرفه‌ای ارائه می‌شود.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

هدف اصلی شما در یادگیری ماشین توسعه یک مدل برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی رفتار یک سیستم است. در این دوره، ابتدا مقدمات برنامه‌نویسی پایتون مرور خواهد شد. سپس به مباحث اصلی ماشین لرنینگ مانند انواع الگوریتم‌ها و نظارت‌ها خواهیم پرداخت. برای تکمیل یادگیری، انواع پروژه‌های ماشین لرنینگ بررسی و اجرا می‌شوند و برای دوستانی که فعالیت‌های پژوهشی دارند، مباحث تئوری نیز ارائه می‌گردد. در انتهای این دوره، با مفاهیم اصلی ماشین لرنینگ آشنا خواهید شد و توانایی اجرای این مفاهیم بر بستر برنامه‌نویسی پایتون را به دست خواهید آورد. همچنین، روش‌های درآمدزایی از ماشین لرنینگ به صورت استخدامی و فریلنسری نیز فرا خواهید گرفت.

سوالات متداول:

آیا برای افرادی که رشته آن‌ها کامپیوتر نیست هم توصیه می‌شود؟

مباحث هوش مصنوعی بین رشته‌ای شده‌اند و می‌توانند در صنعت و کار به مهندسین کمک کنند.

آیا لازم است بر زبان برنامه‌نویسی پایتون مسلط باشیم؟

بله، اما لازم نیست در گروه آموزشی پارس پژوهان آن را گذرانده باشید.

آیا برای کار با ابزار هوش مصنوعی لازم به یادگیری MACHINE LEARNING است؟

خیر، ابزارها در بازار وجود دارند و شما می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید اما در MACHINE LEARNING در واقع این ابزارها را می‌سازند.