توضیحات

دوره هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

فناوری هوش مصنوعی یکی از تأثیرگذارترین تحولات قرن بیست‌ویکم است. این فناوری نه‌تنها ساختار کسب‌وکارها و فرایندهای تصمیم‌گیری را تغییر داده، بلکه نحوه تعامل انسان با ماشین را نیز متحول کرده است. دوره «هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی» برای آن دسته از افرادی طراحی شده که می‌خواهند وارد این دنیای جذاب و در حال رشد شوند و به‌صورت اصولی و کاربردی مهارت‌های لازم را بیاموزند.

آشنایی با مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی

در ابتدای این دوره، با تعریف دقیق هوش مصنوعی و تفاوت آن با الگوریتم‌های سنتی آشنا خواهید شد. خواهید دید که چطور سیستم‌های هوشمند با تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و حتی یادگیری از تجربه، جایگاه خود را در صنایع مختلف پیدا کرده‌اند. این بخش پایه‌ای است برای درک مفاهیم پیشرفته‌تر در ادامه مسیر یادگیری.

ورود به دنیای یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند. در این بخش، با انواع الگوریتم‌های یادگیری شامل یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی آشنا می‌شوید. کاربردهای این روش‌ها در دنیای واقعی مانند تشخیص تصویر، تحلیل احساسات، توصیه‌گرها و پیش‌بینی بازار نیز بررسی می‌شود.

مدل‌ها و الگوریتم‌های پایه

شما با مدل‌های معروفی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، K-NN، SVM و شبکه‌های عصبی آشنا خواهید شد. هر مدل به‌صورت مفهومی و عملی آموزش داده می‌شود تا درک عمیقی از نحوه عملکرد آن‌ها پیدا کنید. نحوه انتخاب مدل مناسب و معیارهای ارزیابی نیز از جمله موضوعاتی است که در این بخش به آن پرداخته می‌شود.

آموزش عملی با داده‌های واقعی

برای اینکه دانش شما فقط در حد تئوری باقی نماند، این دوره مجموعه‌ای از پروژه‌های واقعی را شامل می‌شود که در آن‌ها با داده‌های واقعی کار خواهید کرد. از آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب مدل، آموزش، ارزیابی تا به‌کارگیری نهایی مدل، تمامی مراحل را گام‌به‌گام انجام خواهید داد تا تجربه‌ای واقعی از دنیای یادگیری ماشینی به‌دست آورید.

آشنایی با ابزارها و چارچوب‌های استاندارد

در این دوره با پرکاربردترین ابزارها و کتابخانه‌های حوزه یادگیری ماشینی مانند Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch کار خواهید کرد. نحوه پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، تنظیم هایپرپارامترها، آموزش مدل و ذخیره آن‌ها برای استفاده‌های بعدی از جمله مهارت‌هایی است که در این بخش می‌آموزید.

تحلیل نتایج و تفسیر خروجی‌ها

یکی از چالش‌های مهم در یادگیری ماشینی، توانایی تحلیل و تفسیر خروجی مدل‌هاست. این دوره به شما می‌آموزد چگونه نتایج به‌دست‌آمده را به‌درستی ارزیابی و تفسیر کنید، از معیارهایی مانند دقت، فراخوانی، AUC و ماتریس سردرگمی استفاده کنید و در صورت نیاز، مدل را بهینه‌سازی نمایید.

توجه به ملاحظات اخلاقی و کاربردی

در کنار آموزش فنی، موضوعات مهمی مانند تعصب الگوریتمی، شفافیت تصمیم‌گیری مدل و حفظ حریم خصوصی کاربران نیز مورد توجه قرار می‌گیرند. درک این مفاهیم برای استفاده مسئولانه و ایمن از هوش مصنوعی در دنیای واقعی ضروری است.

جمع‌بندی و مسیر آینده

با گذراندن این دوره، نه‌تنها با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آشنا می‌شوید، بلکه توانایی طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های کاربردی را نیز به‌دست می‌آورید. این مهارت‌ها می‌توانند پایه‌ای قوی برای ورود شما به حوزه‌هایی مانند علم داده، تحلیل پیش‌بینی، توسعه سیستم‌های هوشمند و حتی تحقیق و توسعه در حوزه هوش مصنوعی باشند.

​