دوره 200+ روز: بوت‌کمپ کامل و حرفه‌ای AIMLDL و علم داده

آنچه یاد خواهید گرفت: درک اصول هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، علم داده، یادگیری عمیق و تبدیل شدن به یک فرد حرفه‌ای کسب دانش عمیق در مورد تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی یادگیری چگونگی پاک‌سازی، بررسی و مصورسازی داده‌ با استفاده از Python و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Pandas و Matplotlib تسلط به تحلیل آماری، آزمون فرض و آمار استنباطی برای تصمیم‌گیری داده‌محور ایجاد اصول قوی در رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم گیری و جنگل‌های تصادفی یادگیری ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهایی مانند precision ،recall ،F1-score و ROC-AUC انجام تیونینگ فراپارامتر و بهینه‌سازی مدل با استفاده از Grid Search و Random Search درک تکنیک‌های کاهش ابعاد شامل PCA و t-SNE پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی دنیای واقعی مانند K-Means و DBSCAN توسعه تخصص در ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و توابع کرنل به‌کارگیری مدل‌های K-Nearest Neighbors و Gradient Boosting برای تسک های طبقه‌بندی و رگرسیون درک چرخه عمر کامل علم داده از تعریف مسئله تا تأثیر کسب و کار تسلط به مهندسی ویژگی‌ها به صورت End-to-End و تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای بهبود مدل یادگیری چگونگی مدیریت مجموعه‌داده‌ نامتوازن و اعمال استراتژی‌های نمونه‌برداری پیشرفته مانند SMOTE کسب تجربه عملی در استقرار مدل با استفاده از Flask ،Docker و سرویس‌های ابری توسعه دانش کاربردی از ابزارهای MLOps و گردش‌کارهای CI/CD در پروژه‌های یادگیری ماشین تحلیل مطالعات موردی در حوزه‌های بهداشت و درمان، مالی، خرده‌فروشی، بازاریابی و انرژی. درک پیامدهای اخلاقی و مسئولیت‌های هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری داده محور تسلط به ابزارهای Generative AI از جمله ChatGPT ،Gemini، Claude و مدل‌های متن‌باز ایجاد و تیونینگ دقیق مدل‌های LLM برای موارد استفاده از پرونده های تجاری خاص با استفاده از Hugging Face Transformers درک معماری و قابلیت‌های مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند BERT و GPT ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی تعاملی، چت‌بات‌ها و گردش‌کارهای خودکار با استفاده از LangChain و پایگاه‌های داده برداری به‌کارگیری فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch برای بینایی ماشین و NLP کار بر روی پروژه‌های نهایی دنیای واقعی در صنایع مختلف برای نشان دادن تخصص کاربردی خود دریافت گواهینامه جهانی و منتورشیپ برای تبدیل شدن به یک رهبر اخلاقی و نوآور در هوش مصنوعی پیش‌نیازهای دوره هر کسی می‌تواند این دوره مسترکلاس را بیاموزد، این دوره بسیار ساده و عمیق است. توضیحات دوره این بوت‌کمپ 200+ روزه که در سطح جهانی شناخته شده و متمرکز بر صنعت است، آموزش یکپارچه شما برای تسلط به هوش مصنوعی، علم داده، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و Generative AI (GenAI) از سطح مبتدی تا متخصص با سادگی و عمق است. این دوره که برای دانشمندان داده مشتاق، مهندسان نرم‌افزار، حرفه‌ای‌های هوش مصنوعی و رهبران نوآوری طراحی شده است، ترکیبی از تئوری بنیادی، تمرین برنامه‌نویسی، کاربردهای یادگیری ماشین و پروژه‌های دنیای واقعی را ارائه می‌دهد. برنامه درسی با روندهای فعلی جهانی هوش مصنوعی و استانداردهای استخدام در صنعت همسو است. چه هدف شما کسب نقش‌های برتر در شرکت‌های فناوری جهانی باشد، چه راه‌اندازی استارتاپ مبتنی بر هوش مصنوعی، یا ساخت یک پورتفولیوی قوی علم داده، این بوت‌کمپ تضمین می‌کند که در رقابت جهانی هوش مصنوعی پیشتاز باشید. ماژول‌های اصلی (کلمات کلیدی سئو: علم داده، Python، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، Generative AI) اصول علم داده جلسات علم داده بخش 1 و 2 – اصول متدولوژی‌ها و رویکردهای مدرن علم داده علم داده در برابر تحلیل سنتی – مقایسه تکنیک‌های علم داده با روش‌های آماری مرسوم سفر دانشمند داده بخش‌های 1 و 2 – مهارت‌ها، نقش‌ها و مسیرهای شغلی جهانی مروری بر فرآیند علم داده – چرخه عمر پروژه و گردش‌کارهای End-to-End ملزومات برنامه‌نویسی (Python و R برای علم داده) مقدمه‌ای بر Python برای علم داده – سینتکس، ساختارها و گردش‌کارهای تحلیل داده کتابخانه‌های Python: شامل Numpy ،Pandas ،Matplotlib، Seaborn – بلوک‌های سازنده برای پردازش و مصورسازی داده‌ مقدمه‌ای بر R – اصول برنامه‌نویسی R برای آمار و یادگیری ماشین ساختارهای داده و توابع – تمرین عملی در Python و R برای عملیات داده‌ای دنیای واقعی جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ روش‌های جمع‌آوری داده‌ – نظرسنجی‌ها، APIها، سنسورها، وب اسکرپینگ پیش‌پردازش داده‌ – پاک‌سازی و تغییر شکل مجموعه‌داده‌ (بخش‌های 1 و 2). تحلیل اکتشافی داده (EDA) – بینش‌های بصری و فرضیه‌سازی اولیه. آماده سازی داده – تغییر شکل، ادغام و آماده‌سازی داده. مدیریت داده گمشده و داده پرت – تکنیک‌های جایگزینی و مدیریت ناهنجاری‌ها مصورسازی و آمار استنباطی تکنیک‌های مصورسازی داده – انتخاب نمودارها و بصری‌ های بهینه Tableau برای تحلیل داده – داشبوردهای تعاملی و داستان‌سرایی با داده آمار استنباطی – تست فرض، بازه‌های اطمینان و تصمیم‌گیری‌های دنیای واقعی تسلط به یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی) مقدمه‌ای بر ML – انواع یادگیری و کاربردهای کسب و کار یادگیری نظارت‌شده – رگرسیون، طبقه‌بندی، درخت‌های تصمیم گیری، جنگل تصادفی، SVM، KNN یادگیری بدون نظارت – خوشه‌بندی (K-Means ،DBSCAN)، PCA، تشخیص ناهنجاری یادگیری تقویتی – ایجنت‌ها، پاداش‌ها، اکتشاف در برابر بهره‌برداری ارزیابی و تنظیم – ماتریس درهم‌ریختگی، ROC AUC، اعتبارسنجی متقابل، بهینه‌سازی فراپارامتر یادگیری ماشین کاربردی (پروژه‌ها و موارد استفاده صنعتی) گردش‌کار پروژه‌های رگرسیون و طبقه‌بندی – رگرسیون خطی، چندگانه خطی، لجستیک پیاده‌سازی درخت تصمیم گیری و جنگل تصادفی – کاربردها روی مجموعه‌داده دنیای واقعی پروژه‌های SVM ،KNN و Gradient Boosting – تنظیم عملکرد مقایسه‌ای. مباحث پیشرفته در علم داده و ML کاهش ابعاد – PCA ،LDA ،t-SNE برای مصورسازی و مدل‌سازی مهندسی ویژگی‌ها – تبدیل متغیر، کدگذاری، انتخاب ویژگی. SQL برای علم داده – کوئری گرفتن از پایگاه‌های داده رابطه‌ای و الحاق داده اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی – انصاف، پاسخگویی، شفافیت تخصص یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) – پرسپترون، توابع فعال‌سازی، توابع زیان CNNها برای بینایی ماشین – طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیاء RNN، LSTM، GRU – مدل‌سازی داده ترتیبی برای سری‌های زمانی و NLP کاربردها – بهداشت و درمان، مالی، سیستم‌های خودران، تحلیل احساسات Generative AI و مدل‌های پایه (LLMs ،GANs ،Transformers) Generative AI چیست؟ – GenAI در برابر هوش مصنوعی سنتی GANها – معماری مولد-متمایزگر، داده مصنوعی، تولید تصویر ترنسفورمرها و LLMها – GPT، BERT، مهندسی پرامپت، مکانیزم‌های توجه مدل‌های تبدیل متن به تصویر – DALL·E ،Midjourney ،Stable Diffusion تولید صدا، ویدئو و موسیقی – ابزارهایی برای موارد استفاده خلاقانه هوش مصنوعی یادگیری انتقال و تیونینگ دقیق – استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند VGG ،ResNet ،Inception ارزیابی مدل و استقرار معیارهای طبقه‌بندی و رگرسیون – Accuracy ،AUC ،MSE ،R2 توابع زیان – Cross-entropy ،MSE استقرار مدل – APIها، Flask ،Streamlit، میزبانی ابری پروژه‌های نهایی و پیاده‌سازی دنیای واقعی پروژه‌های End-to-End – تحلیل بهداشت و درمان، تشخیص تقلب، پیش‌بینی خرده‌فروشی مطالعات موردی صنعت – بانکداری، تجارت الکترونیک، NLP و لجستیک گواهینامه AIML DL و علم داده™ چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟ دانشمندان داده مشتاق، مهندسان هوش مصنوعی و متخصصان ML توسعه‌دهندگان و مهندسان نرم‌افزار که قصد دارند به نقش‌های هوش مصنوعی تغییر مسیر دهند. تحلیلگران کسب‌وکار و حرفه‌ای‌های BI که به دنبال مهارت‌های تحلیل پیشرفته هستند. بنیان‌گذاران، نوآوران و رهبران محصول که راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌سازند. افراد شاغل در هر صنعتی که قصد دارند به نقش‌های هوش مصنوعی تغییر مسیر دهند. مدیران ارشد اجرایی، مدیران سطح C و صاحبان کسب‌وکار نتایج شغلی جهانی و مهارت‌های کسب شده تسلط به ابزارهایی مانند Python ،R ،SQL ،Tableau، TensorFlow ،PyTorch ،Hugging Face ساخت یک پورتفولیوی قوی AI/ML با پروژه‌های سطح صنعت درخواست برای نقش‌های جهانی مانند: دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، توسعه‌دهنده Generative AI، مدیر محصول هوش مصنوعی و موارد دیگر درک و استقرار مدل‌هایی که نوآوری‌های پیشرفته جهانی را نیرو می‌بخشند. امروز به آینده هوش مصنوعی بپیوندید و به یک متخصص هوش مصنوعی و علم داده رقابتی و دارای گواهینامه جهانی تبدیل شوید. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های آینده را بیاموزد و به مهندس یادگیری عمیق، دانشمند داده، دانشمند داده ارشد، دانشمند هوش مصنوعی، مهندس هوش مصنوعی، محقق هوش مصنوعی و متخصص هوش مصنوعی تبدیل شود.