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