آموزش MACHINE LEARNING یادگیری ماشین (مواد)

معرفی دوره MACHINE LEARNING یادگیری ماشین:

یکی از بحث‌های مهم امروزه هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که باید مدلی را توسعه دهیم که بتوانیم رفتار یک سیستم را پیش بینی کنیم و براساس مدلی که توسعه پیدا می‌کند بتوان پیش‌بینی را انجام داد. این پیش‌بینی می‌‌تواند هم گسسته باشد هم پیوسته که بررسی خواهیم کرد.

جلسه اول دوره به مقدمات پایتون پرداخته می‌شود و سپس مباحث یادگیری با نظارت (Supervised Learning)، مبحث یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، رگرسیون خطی (Linear Regression)، کلاس‌بندی (Logistic Regression) و الگوریتم QNN را بررسی خواهیم کرد. در دوره مباحث تئوری نیز گفته می‌شوند اما اکثر دوره به صورت عملیاتی و با مثال‌های واقعی خواهد بود. 

سرفصل‌های آموزش یادگیری ماشین با پایتون:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
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 k 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 غیرنظارت شده
17. کاهش ابعاد

پیش نیاز دوره آموزش Machine Learning با پایتون:

پیش نیاز این دوره، دوره پایتون مقدماتی است.

گواهینامه‌های دوره ماشین لرنینگ با Python:

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

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

این دوره هم برای افرادی که در حوزه‌های پژوهشی مانند پایان نامه یا مقالات فعالیت دارند و هم افرادی که برای تقویت رزومه در کارهای عملیاتی نیاز به شرکت در دوره دارند مناسب است. در پایان دوره شما قابلیت فهم هوش مصنوعی  و یادگیری ماشین و همچنین فهم مسئله و پیاده‌سازی آن توسط پایتون را دارید. یادگیری ماشین با پایتون کاربردهای گسترده‌ای دارد که در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از این کاربردها عبارتند از:

1. تحلیل داده‌ها:
   با استفاده از کتابخانه‌های مانند Pandas و NumPy، می‌توان داده‌ها را تحلیل و پردازش کرد.
2. پیش‌بینی:
   مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی نتایج آینده، مانند پیش‌بینی فروش، قیمت سهام و یا تقاضا در بازار استفاده شوند.
3. تشخیص الگو:
   در زمینه‌هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص دست‌خط و تشخیص اشیاء در تصاویر، یادگیری ماشین می‌تواند به شناسایی الگوها کمک کند.
4. پردازش زبان طبیعی (NLP):
   مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای تحلیل متن، ترجمه ماشینی و تولید متن استفاده شوند.
5. سیستم‌های توصیه‌گر:
   این سیستم‌ها می‌توانند به کاربران پیشنهاداتی بر اساس رفتارهای قبلی آن‌ها مانند پیشنهاد فیلم یا محصول ارائه دهند.

سوالات متداول:

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.

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.