توضیحات
آفلاین
اساتید مجرب
آموزش رایگان
20 ساعت
درس دانشگاه
تمرین کاربردی
چه چیزی خواهید آموخت؟
- آشنایی با مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین: انواع یادگیری، الگوریتم‌ها، ارزیابی مدل و ...
- یادگیری برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین: تسلط بر زبان پایتون و کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین
- پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: از رگرسیون خطی تا شبکه‌های عصبی عمیق
- استخراج اطلاعات از داده‌ها: پیش‌پردازش داده، مهندسی ویژگی و ...
- حل مسائل واقعی با یادگیری ماشین: پروژه‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف
- درک مفاهیم پیشرفته: یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و ...
- آمادگی برای ورود به بازار کار: تسلط بر ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز صنعت
مزایای یادگیری درس یادگیری ماشین
- مهارتی ارزشمند و پردرآمد: تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی در حال افزایش است و یادگیری این درس می‌تواند فرصت های شغلی جدیدی برای شما ایجاد کند.
- حل مسائل پیچیده: با تسلط بر یادگیری ماشین می‌توانید به حل مسائل چالش‌برانگیز در حوزه‌های مختلف مانند مهندسی، پزشکی، هوش مصنوعی و غیره بپردازید.
- آمادگی برای ورود به بازار کار: تسلط بر یادگیری ماشین، یکی از موارد کلیدی مورد نیاز در بسیاری از شرکت‌های حوزه هوش مصنوعی است.
پیش نیاز
برای یادگیری این درس، لازم است پیش‌نیازهای اولیه را در نظر داشته باشید. این پیش‌نیازها به شما کمک می‌کنند تا در مسیر یادگیری با گام‌های استوار پیش بروید و از درک عمیق‌تر مفاهیم و تسلط بر الگوریتم‌ها اطمینان حاصل کنید.
دانش پایه:
- آشنایی با مبانی برنامه‌نویسی: تسلط بر یک زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون، پایه و اساس یادگیری ماشین است.
- ریاضیات پایه: آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی مانند جبر، هندسه و آمار، برای درک الگوریتم‌ها و حل مسائل یادگیری ماشین ضروری است.
مهارت‌های لازم:
- تفکر حل مسئله: توانایی تجزیه و تحلیل مسائل، یافتن راه‌حل‌های خلاقانه و حل چالش‌های پیچیده از طریق الگوریتم‌ها، مهارتی کلیدی در یادگیری ماشین است.
- تفکر انتقادی: مهارت تفکر انتقادی به شما کمک می‌کند تا اطلاعات را به طور عمیق بررسی کنید، الگوها را کشف کنید و از نتایج به دست آمده به طور صحیح استفاده کنید.
- انگیزه و پشتکار: یادگیری ماشین فرآیندی مستمر و نیازمند تلاش و ممارست است. با انگیزه و پشتکار می‌توانید بر چالش‌های مسیر غلبه کنید و به موفقیت برسید.
ابزارها و منابع:
- نصب نرم‌افزارهای مورد نیاز: برای شروع کار با یادگیری ماشین، لازم است مفسر پایتون و کتابخانه‌های مربوطه را بر روی سیستم خود نصب کنید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مهارت حل مسئله خود را ارتقا دهید
- آمادگی برای مشاغل چالش برانگیز
- تفکر انتقادی خود را تقویت کنید
- مهارت های برنامه نویسی خود را ارتقا دهید
سرفصل های دوره
مبانی یادگیری ماشین
مسئله تشخیص جنسیت روی تصاویر چهره
مسئله کنترل رطوبت و دما گلخانه
استخراج ویژگی
پیش پردازش (preprocess)
تقسیم داده ها به train و test
ترین و تست مدل
مقایسه مدل و پایداری آن
راهکار های افزایش دقت مدل
تفاوت classification و regression
خلاصه جلسه قبل |
ادامه تفاوت classification و regression |
شاخه های یادگیری ماشین |
تفاوت classification و clustring |
الگوریتم association rule mining |
الگوریتم dimension reduction |
الگوریتم probability density estimation |
semi supervised learning |
Reinforcement Learning |
classification |
معیار قضاوت classifier های مختلف |
confusion matrix |
معیار precision, recall, f1 score |
confusion matrix برای مسائل بیش از دو کلاس |
الگوریتم دسته بندی KNN |
معیارهای فاصله (اقلیدسی و Mahalanobis) |
معیار فاصله Manhattan |
معیار فاصله Chebyshev |
معیار فاصله minkowski |
مثال عددی از معیار های فاصله |
ویژگی های categorical |
معیار فاصله Hamming |
ویژگی های گسسته با اهمیت ترتیب |
مثال عملی ویژگی های گسسته |
Data normalization |
حالت Average الگوریتم Quick sort |
برنامه نویسی پویا |
مثال فیبوناچی |
الگوریتم ضرب اعداد بزرگ (ضرب ماتریس ها) |
بهترین الگوریتم ضرب ماتریس ها |
الگوریتم ضرب زنجیره ای ماتریس ها |
پیچیدگی زمانی و حافظه الگوریتم ضرب زنجیره ای ماتریس ها |
الگوریتم فلوید-وارشال |
تمرین |
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون، برای طیف گسترده‌ای از افراد با علایق و پیشینه‌های مختلف طراحی شده است.
مخاطبان اصلی این دوره عبارتند از:
- علاقه‌مندان به یادگیری ماشین: اگر به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه دارید و می‌خواهید در این حوزه مهارت کسب کنید، این دوره برای شما مناسب است.
- برنامه‌نویسان: اگر یک برنامه‌نویس هستید و می‌خواهید مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از پایتون، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنید.
- دانشجویان: اگر دانشجوی رشته‌های کامپیوتر، علوم داده، مهندسی یا ریاضی هستید، این دوره می‌تواند مکمل مفاهیم درسی شما باشد و به شما در درک عمیق‌تر یادگیری ماشین کمک کند.
- متخصصان: اگر در حوزه‌های مرتبط با داده مانند بازاریابی، مالی یا مهندسی فعالیت می‌کنید، این دوره به شما کمک می‌کند تا از یادگیری ماشین برای حل مسائل و ارتقای کارایی در زمینه شغلی خود استفاده کنید.
یادگیری ماشین: از مبتدی تا پیشرفته!
در دنیای امروز که داده‌ها حرف اول را می‌زنند، یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، به ابزاری قدرتمند برای استخراج دانش و بینش از انبوه اطلاعات تبدیل شده است. با تسلط بر این بخش، می‌توانید به حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، مالی، مهندسی، بازاریابی و غیره بپردازید و دریچه‌های جدیدی به سوی فرصت‌های شغلی بگشایید.
دوره‌های رایگان یادگیری ماشین:
خبر خوش برای علاقه‌مندان به یادگیری ماشین این است که منابع و دوره‌های آموزشی متعددی به صورت رایگان در دسترس هستند.
- Kaggle: این پلتفرم محبوب، دوره‌های آنلاین و چالش‌های جذابی را در زمینه یادگیری ماشین و علم داده ارائه می‌دهد که می‌توانید به طور رایگان در آنها شرکت کنید.
- Coursera: دانشگاه‌های معتبر دنیا، دوره‌های آنلاین یادگیری ماشین را در پلتفرم Coursera به صورت رایگان یا با هزینه کم ارائه می‌کنند.
- edX: این پلتفرم نیز دوره‌های متنوعی در زمینه یادگیری ماشین دارد که می‌توانید به صورت رایگان یا با پرداخت هزینه اندک از آنها استفاده کنید.
منابع یادگیری ماشین
علاوه بر دوره‌های آموزشی، منابع ارزشمند دیگری نیز برای یادگیری ماشین وجود دارند که می‌توانید از آنها بهره ببرید:
- کتاب‌ها: کتاب‌های متعددی در زمینه یادگیری ماشین به زبان فارسی و انگلیسی منتشر شده‌اند که می‌توانند مرجع مناسبی برای یادگیری این مهارت باشند.
- مقالات: مقالات علمی و پژوهشی فراوانی در زمینه یادگیری ماشین در دسترس هستند که با مطالعه آنها دانش خود را در این حوزه ارتقا می دهید.
- وب‌سایت‌ها: وب‌سایت‌های آموزشی متعددی به زبان فارسی و انگلیسی وجود دارند که مطالب مفیدی در زمینه یادگیری ماشین ارائه می‌کنند.
مراحل یادگیری ماشین
یادگیری ماشین فرآیندی گام به گام است که نیازمند تلاش و پشتکار می‌باشد. در اینجا مراحلی که باید برای یادگیری این درس طی کنید، به طور خلاصه بیان شده است:
- آشنایی با مبانی: در ابتدا باید با مفاهیم پایه یادگیری ماشین مانند الگوریتم‌ها، داده‌ها، ارزیابی مدل و … آشنا شوید.
- یادگیری برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون، که زبانی محبوب در زمینه یادگیری ماشین است، ضروری است.
- پیاده‌سازی الگوریتم‌ها: پس از یادگیری مبانی، باید بتوانید الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را در پایتون پیاده‌سازی کنید.
- حل مسائل واقعی: برای درک عمیق‌تر مفاهیم، باید به حل مسائل واقعی در حوزه‌های مختلف با استفاده از یادگیری ماشین بپردازید.
- یادگیری پیشرفته: در مراحل بعدی می‌توانید به یادگیری مباحث پیشرفته‌تر یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی مصنوعی و … بپردازید.
کاربردهای یادگیری ماشین
یادگیری ماشین کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد که از جمله آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- پزشکی: تشخیص بیماری، تصویربرداری پزشکی و …
- مالی: پیش‌بینی قیمت سهام، تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و …
- مهندسی: طراحی و ساخت قطعات، شبیه‌سازی فرآیندها، بهینه‌سازی سیستم‌ها و …
- بازاریابی: تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، هدفمندسازی تبلیغات، شخصی‌سازی تجربه مشتری و …
- و بسیاری از کاربردهای دیگر!
نکاتی برای انتخاب بهترین دوره آموزش ماشین:
- سطح دانش خود را بسنجید: قبل از انتخاب دوره، باید سطح دانش خود را در زمینه یادگیری ماشین بسنجید و دوره‌ای را انتخاب کنید که متناسب با سطح شما باشد.
- به سرفصل و محتوای دوره توجه کنید: قبل از ثبت نام، سرفصل و محتوای دوره را به دقت بررسی کنید و مطمئن شوید که مباحث مورد نظر شما در آن پوشش داده می‌شود.
- نظرات دانشجویان قبلی را بخوانید: قبل از انتخاب دوره، نظرات دانشجویان قبلی را بخوانید تا از تجربیات آنها در مورد دوره آگاه شوید.
- هزینه دوره را بررسی کنید: شهریه دوره‌های آموزش ماشین متفاوت است. قبل از ثبت نام، بودجه خود را در نظر بگیرید و دوره‌ای را انتخاب کنید که از نظر مالی برای شما مناسب باشد.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.