سرفصل های این دوره آموزشی:
مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین:
- تعریف یادگیری ماشین و تفاوت آن با یادگیری عمیق
- انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نظارت‌شده، غیرنظارت‌شده
- اصول کلی یادگیری ماشین مانند مفهوم overfitting و underfitting
- ارزیابی مدل‌ها
مدل‌های نظارت‌شده (Supervised Learning):
- رگرسیون خطی (Linear Regression)
- درخت تصمیم (Decision Trees)
- ماشین‌های بردار پشتیبانی (Support Vector Machines - SVM)
- الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors -KNN)
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، یادآوری، F1-Score
مدل‌های غیرنظارت‌شده (Unsupervised Learning):
- خوشه‌بندی K-means
- خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
- الگوریتم‌های کاهش ابعاد (PCA)
ارزیابی مدل‌ها
- تکنیک‌های Cross-validation برای ارزیابی مدل‌ها
- بهینه‌سازی مدل‌ها و تنظیم هایپر پارامتره
فواید شرکت در دوره های هوش مصنوعی:
کسب درآمد و ایجاد فرصت‌های شغلی جدید: در حوزه هوش مصنوعی و داده‌کاوی
آشنایی با جدیدترین ابزارها و تکنولوژی‌های روز دنیا در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش تصویر
تسلط بر مفاهیم پایه و پیشرفته هوش مصنوعی با رویکرد کاربردی و عملی
آموزش مبتنی بر پروژه‌های واقعی و کاربردی برای یادگیری عمیق و حل مسائل عملی
شناخت کامل چالش‌ها و فرصت‌های حوزه هوش مصنوعی در صنایع مختلف
افزایش مهارت‌های پژوهشی و تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی و علوم داده
ایجاد شبکه ارتباطی قوی با متخصصان و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی
توانایی تحلیل و پردازش داده‌های پیچیده با استفاده از تکنیک‌های نوین
تقویت خلاقیت و توانمندی حل مسئله در محیط‌های فناوری محور
آمادگی برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی با ارائه نمونه کار و رزومه قوی
ارتقاء دانش فنی جهت کار در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی
دسترسی به منابع و محتواهای آموزشی به‌روز و تخصصی
پشتیبانی و راهنمایی حرفه‌ای از استاد مجرب و فعال در حوزه هوش مصنوعی