وضعیت فعلی
ثبت‌نام نشده
قیمت
7,475,000 تومان
شروع کنید

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی رشته ای از علوم کامپیوتر ( Computer Science) است که به ساخت کامپیوتر و ماشین ها میپردازد.هوش مصنوعی Artificial Intelligence  یا به اختصار (AI) شاخه ای از علوم کامپیوتری است که به توسعه سیستم ها و الگوریتم هایی میپردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که به طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند.

ماشین لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ ( Machine Learning ) ، کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار از تجربه را بدون برنامه ریزی صریح فراهم می‌کند. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی کلیدی و محبوب در حوزه هوش مصنوعی است که به دلیل سادگی، خوانایی و گستردگی کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری ماشین و داده‌کاوی، به طور ویژه مورد توجه قرار گرفته است. این زبان به دلیل داشتن کتابخانه‌هایی همچون TensorFlow، Keras، PyTorch، Scikit-Learn و Pandas، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده را به راحتی پیاده‌سازی و آموزش دهند.

یادگیری پایتون برای کسانی که قصد ورود به دنیای هوش مصنوعی را دارند، ضروری است. در واقع، برای درک بهتر مفاهیم و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف، گذراندن دوره‌های آموزشی پایتون به عنوان اولین گام بسیار توصیه می‌شود. این دوره‌ها به شما کمک می‌کنند تا با اصول برنامه‌نویسی آشنا شوید و پایه‌های لازم برای شروع یادگیری هوش مصنوعی و کار با ابزارهای آن را به دست آورید.


سرفصل آموزشی

  • کار با کتابخانه‌های پایتون مثل NumPy و Pandas برای محاسبات عددی و تحلیل داده‌ها
  • آموزش کتابخانه‌های پایه
  • NumPy: برای کار با آرایه‌ها و عملیات‌های ریاضی پایه
  • Pandas: برای کار با داده‌های ساختاریافته (داده‌های جدولی) و پیش‌پردازش داده‌ها
  • Matplotlib و Seaborn: برای رسم نمودارها و تجسم داده‌ها
  • Scikit-Learn: برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • طبقه بندی (Classification)
  • رگرسیون (Regression)
  • رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • رگرسیون چند جمله ای (Polynomial)
  • دسته‌بندی‌ها (Classification) مثل KNN، درخت تصمیم (Decision Trees)، و SVM
  • خوشه‌بندی (Clustering) مثل K-means و DBSCAN
  • کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) با استفاده از PCA
  • پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • آشنایی با مفاهیم پردازش زبان طبیعی
  • پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • استفاده از NLTK و SpaCy برای تحلیل متن
  • مدل‌های ساده پردازش متون برای دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل احساسات
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش و عمل
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی مثل Q-Learning
  • استفاده از کتابخانه OpenAI Gym برای آزمایش و آموزش مدل‌ها
  • پروژه‌های عملی
  • پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های رگرسیون
  • ساخت یک سیستم توصیه‌گر (Recommendation System)
  • تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) روی داده‌های متنی
  • ساخت یک چت‌بات با استفاده از پردازش زبان طبیعی
  • آشنایی با ابزارهای توسعه و استقرار مدل
  • Jupyter Notebook برای نوشتن و آزمایش کدها
  • Google Colab برای آموزش مدل‌ها به صورت رایگان
  • Flask برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • Docker و Kubernetes برای مدیریت و مقیاس‌بندی مدل‌ها در محیط‌های تولیدپاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • استفاده از NLTK و SpaCy برای تحلیل متن
  • مدل‌های ساده پردازش متون برای دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل احساسات
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی مثل Q-Learning
  • استفاده از کتابخانه OpenAI Gym برای آزمایش و آموزش مدل‌ها
  • پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های رگرسیون
  • ساخت یک سیستم توصیه‌گر (Recommendation System)
  • تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) روی داده‌های متنی
  • ساخت یک چت‌بات با استفاده از پردازش زبان طبیعی
  • شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) و ساختارهای آن
  • کتابخانه‌های TensorFlow و Keras برای ایجاد و آموزش مدل‌های عمیق
  • شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) برای پردازش تصویر
  • شبکه‌های بازگشتی (RNNs) و LSTM برای پردازش داده‌های ترتیبی و زمانی

بازدیدها: 318