دوره Generative AI و یادگیری ماشین با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت: پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد و خوشه‌بندی درک و توضیح مدل‌های اصلی Generative AI ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و شبکه‌های چندلایه پرسپترون (MLP) با استفاده از Keras پیش نیازهای دوره برنامه‌نویسی اولیه در پایتون توضیحات دوره آزاد کردن قدرت یادگیری ماشین و Generative AI این دوره جامع به عمق مفاهیم اصلی و کاربردهای عملی یادگیری ماشین و Generative AI می‌پردازد. از اصول اساسی مانند یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی آغاز می‌شود، سپس از طریق پیش‌پردازش داده، معیارهای ارزیابی و الگوریتم‌های ضروری مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم گیری و جنگل‌های تصادفی پیش می‌رود. به بررسی یادگیری بدون نظارت با خوشه‌بندی K-means و تحلیل کامپوننت های اصلی (PCA) بپردازید و مهارت خود را در کاهش ابعاد به کار ببرید. سپس به یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های چندلایه پرسپترون (MLP) با استفاده از Keras بپردازید. در نهایت، لبه‌های نوآورانه Generative AI را کاوش کنید، از جمله مکانیزم‌های توجه ترنسفورمر، شبکه‌های رقابتی تولیدی (GAN)، خودکدگذاران متغیر (VAE)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRU). نکات برجسته دوره: آزمایشگاه‌های عملی: تجربه عملی کد نویسی در پایتون، درک عمیق‌تر از الگوریتم‌های کلیدی. پوشش جامع: از یادگیری ماشین بنیادی تا تکنیک‌های پیشرفته Generative AI. ارزیابی دقیق: یاد بگیرید که عملکرد مدل را با معیارهای مختلف و ماتریس‌های اشتباه ارزیابی کنید. تسلط به یادگیری عمیق: پیاده‌سازی و آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از Keras. بررسی Generative AI: رمزگشایی از ترنسفورمرها، GANها، VAEها و RNNها. آزمون‌های منظم: یادگیری خود را با آزمون‌ها پس از هر ماژول تقویت کنید. این دوره برای هر کسی طراحی شده است که به دنبال درک عمیق و قوی از یادگیری ماشین و generative AI است، از مبتدیان تا کسانی که می‌خواهند دانش خود را گسترش دهند. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ هر کسی که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه‌مند است.