دوره مهندس هوش مصنوعی فول‌ استک 2026 – اصول یادگیری ماشین - بخش 1

آنچه یاد خواهید گرفت: ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین end-to-end، از پیش‌پردازش داده تا ارزیابی مدل، با استفاده از بهترین شیوه های صنعتی اعمال الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده، بدون‌نظارت و جمعی برای حل مسائل واقعی رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی پیشگیری از شکست‌های رایج در ML با مدیریت صحیح نشت داده، مقیاس‌بندی ویژگی، انکودینگ و اعتبارسنجی متقابل بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از انتخاب ویژگی، تیونینگ ابرپارامتر و معیارهای ارزیابی مناسب نوشتن کد ML تمیز، قابل استفاده مجدد و آماده برای محیط Production، با گردش های کاری و پایپ‌لاین‌های قابل بازتولید اندیشیدن مانند یک مهندس ML و طراحی مدل‌هایی که فراتر از notebooks، در سیستم‌های واقعی مقیاس‌پذیر باشند. پیش‌نیازهای دوره دانش اولیه Python (متغیرها، حلقه‌ها، توابع) مفید است اما الزامی نیست. هیچ تجربه قبلی در یادگیری ماشین یا آمار نیاز نیست. یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت (Windows، macOS یا Linux) تمایل به یادگیری و تمرین با مجموعه داده‌ دنیای واقعی توضیحات دوره این دوره بخش 1 از مجموعه مهندس هوش مصنوعی فول‌استک است که طراحی شده تا به شما در ساخت اصول قوی یادگیری ماشین پیش از ورود به یادگیری عمیق و Generative AI کمک کند. شما با درک آنچه یک مهندس هوش مصنوعی فول‌استک انجام می‌دهد، چگونگی ساخت end-to-end سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن و جایگاه یادگیری ماشین در برنامه‌های واقعی شروع خواهید کرد. از آنجا، دوره گام‌به‌گام شما را از طریق Python برای یادگیری ماشین، تحلیل داده و تحلیل اکتشافی داده (EDA) - مهم‌ترین مهارت‌ها برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد - راهنمایی می‌کند. شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های یادگیری نظارت‌شده شامل رگرسیون و طبقه‌بندی را طراحی و آموزش دهید، بفهمید الگوریتم‌ها واقعاً چگونه کار می‌کنند (نه فقط چگونگی استفاده از آن‌ها)، و مدل‌ها را با استفاده از معیارهای عملکرد استاندارد صنعتی ارزیابی کنید. همچنین متدهای یادگیری جمعی مانند جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ را برای بهبود دقت و استحکام مدل بررسی خواهید کرد. فراتر از مدل‌سازی، دوره به‌شدت بر مهندسی ویژگی، بهینه‌سازی مدل، اعتبارسنجی متقابل و تیونینگ ابرپارامتر تمرکز دارد و به شما کمک می‌کند مدل‌های اولیه را به پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین آماده Production تبدیل کنید. همچنین با یادگیری بدون‌نظارت، از جمله خوشه‌بندی و کاهش ابعاد، برای کشف الگوهای پنهان در داده تجربه عملی کسب خواهید کرد. در طول دوره، شما روی تمرین‌های عملی، پروژه‌های کوچک و یک پروژه نهایی یادگیری ماشین کار می‌کنید که توانایی شما را در ساخت یک راه‌حل ML به‌صورت end-to-end از داده خام تا بینش نهایی - نشان می‌دهد. این پروژه به‌گونه‌ای طراحی شده که آماده برای رزومه باشد و به‌عنوان یک اصول قوی برای کارهای پیشرفته هوش مصنوعی عمل کند. تا پایان این دوره، شما مانند یک مهندس هوش مصنوعی فکر می‌کنید، کد ML تمیز و مقیاس‌پذیر می‌نویسید و کاملاً آماده ادامه مسیر به سمت یادگیری عمیق، LLMها و طراحی سیستم‌های Generative AI در دوره‌های بعدی این مجموعه خواهید بود. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ مبتدیان و دانشجویانی که یک مقدمه ساختاریافته و end-to-end برای یادگیری ماشین، بدون تجربه قبلی می‌خواهند. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و تحلیلگران داده که به دنبال انتقال به نقش‌های یادگیری ماشین و مهندسی هوش مصنوعی هستند. مهندسان مشتاق ML که می‌خواهند فراتر از Notebookها رفته و گردش های کاری ML در سطح صنعتی را یاد بگیرند. متخصصان و افرادی که تغییر شغل می‌دهند و به دنبال تجربه کاربردی و عملی با مجموعه داده‌ و پروژه‌های واقعی هستند. هر کسی که به هوش مصنوعی علاقه دارد و می‌خواهد بفهمد مدل‌های یادگیری ماشین چگونه در سیستم‌های واقعی ساخته، بهینه‌سازی و مقیاس‌دهی می‌شوند.