یادگیری ماشین در پایتون
.دوره جامع یادگیری ماشین: از صفر تا صد متخصص شوید!
آیا به دنیای داده‌ها و هوش مصنوعی علاقه‌مندید؟ می‌خواهید با استفاده از یادگیری ماشین، داده‌ها را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کنید؟ این دوره جامع، شما را از پایه‌های برنامه‌نویسی پایتون تا پیچیده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین همراهی می‌کند.
در این دوره چه می‌آموزید؟
پایتون مقدماتی: تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون، ابزار اصلی برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
آمار و احتمال: درک عمیق مفاهیم آماری و احتمالاتی که زیربنای یادگیری ماشین هستند
کتابخانه‌های قدرتمند: کار با کتابخانه‌های NumPy، Pandas، Scikit-learn برای آماده‌سازی داده‌ها و ساخت مدل‌ها
الگوریتم‌های یادگیری ماشین: آشنایی با انواع الگوریتم‌ها (نظارت‌شده، بدون نظارت) و کاربرد آن‌ها در مسائل مختلف
پروژه عملی: اجرای یک پروژه واقعی برای تقویت مهارت‌های یادگیری و حل مسائل دنیای واقعی
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
محتوای جامع و به روز: پوشش تمامی مباحث ضروری یادگیری ماشین با مثال‌های عملی
آموزش گام به گام: یادگیری آسان و جذاب با استفاده از مثال‌ها و تمرین‌های فراوان
پروژه محور: تقویت مهارتها با انجام پروژه‌های عملی و کاربردی
تدریس توسط اساتید مجرب: بهره‌مندی از دانش و تجربه اساتید خبره در حوزه یادگیری ماشین
پشتیبانی کامل: پاسخگویی به سوالات و رفع مشکلات شما در طول دوره
پس از پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
داده‌ها را جمع‌آوری، تمیز و تحلیل کنید
مدل‌های یادگیری ماشین مناسب برای مسائل مختلف طراحی و پیاده‌سازی کنید
نتایج مدل‌ها را ارزیابی و تفسیر کنید
پروژه‌های یادگیری ماشین خود را به صورت مستقل اجرا کنید
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
دانشجویان، فارغ‌التحصیلان و علاقه‌مندان به حوزه داده و هوش مصنوعی
برنامه‌نویسان که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهند
تحلیلگران داده که به دنبال ابزارهای جدید برای استخراج اطلاعات از داده‌ها هستند
سر فصل ها:
-
1 پایتون در یادگیری ماشین
- 1-1- نصب و محیط
- 2-1- کنترل جریان و توابع
- 3-1- ساختارهای داده
- 4-1- آرایه‌های NumPy
- 5-1- دیتافریم‌های Pandas
-
2 آمار و احتمالات در یادگیری ماشین
- 1-2- آمار توصیفی
- 2-2- آزمون فرضیه و همبستگی
-
3 یادگیری ماشین
- 1-3- انواع یادگیری ماشین
- 2-3- پیش‌پردازش داده
- 3-3- رگرسیون خطی
- 4-3- رگرسیون لجستیک
- 5-3- درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
- 6-3- الگوریتم‌های خوشه‌بندی
- 7-3- کاهش ابعاد
-
4 پروژه نهایی
- 1-4- انتخاب یک مسئله دنیای واقعی و حل آن با استفاده از یادگیری ماشین
My name is Seyed Ali Hosseini and I am a PhD candidate in software engineering at the Islamic Azad University of Qazvin (Barajin) branch. I also have five years of teaching experience at the Islamic Azad University of Sanandaj branch and have worked on data science projects in several different companies.
مهارتها
Data science
Mobile computing
Network+
CCNA
