در این دوره چه آموزش داده می شود؟
این دوره، به شما فرصتی عالی برای یادگیری و تجربه عملی در حوزه یادگیری ماشین می‌دهد. شما با استفاده از الگوریتم‌های برتر و کتابخانه‌های قدرتمند، مدل‌های خود را طراحی، پیاده‌سازی و بهبود خواهید داد. همچنین، با استفاده از داده‌های واقعی و مسائل واقعی، مهارت‌های عملی خود را به چالش بکشید و بر روی پروژه‌های واقعی کار کنید.در این دوره، شما با کاربردهای متعدد یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف آشنا خواهید شد. از پروژه کوچک تا پروژه های ناسا و سرن و از تحلیل داده تا مدل سازی و تصمیم‌گیری هوشمند، همه این موارد در برنامه دوره قرار دارند.با فراگیری یادگیری ماشین، شما قدمی در جهت توسعه حرفه‌ای خود در حوزه هوش مصنوعی و کامپیوتر می‌گذارید. همچنین، با افزایش تقاضا برای کارشناسان یادگیری ماشین در صنعت، فرصت‌های شغلی جذاب نیز در انتظار شما خواهد بود.پس همین حالا به تیم ما بپیوندید و با شرکت در دوره پروژه محور یادگیری ماشین، به دست آوردن مهارت‌های برتر را آغاز کنید.
سرفصل های بخش پیاده سازی در پایتون کارگاه یادگیری ماشین
- پیش پردازش داده ها
- طراحی دیتاست
- آنالیز اولیه داده ها
- مدل سازی به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین
- ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
- بهینه سازی هایپرپارامتر ها
- بررسی تفسیرپذیری در یادگیری
پیش پردازش داده
- Series and Data Frames
- Spatial Criteria and Dispersion
- Covariance and Correlation
- Statistical Charts
- Statistical Distributions
- Testing of Assumptions
زبان برنامه نویسی پایتون
- نصب و راه اندازی پایتون
- نصب VScode
- سرور لینوکسی قدرتمند برنامه نویسی گوگل
- دستورات لینوکسی
- متغیر ها
- انواع داده ها در پایتون
- کار با رشته ها
- عمگر ها در پایتون
- تاپل
- لیست
- دیکشنری
- Set
- دستورات شرطی
- حلقه ها
- توابع
- دیکوریتور ها
- تحلیل و طراحی الگوریتم
- حل مسائل حل نشده مونته کارلو
- حل مسئله مکانیک کوانتوم
- مقدمه ای بر برنامه نویسی شی گرا
گیت
- introduction to VCS (Version Control System)
- Git cyrcle life
- install git
- git basic Command (add,commit,log)
- git diff
- git checkout
- git reset
- git ignore
- git remove
- git branch and merge
- git confilct
- github
یادگیری ماشین
- مقدمه ای بر یادگیری ماشین
- یادگیری نظارت شده
- یادگیری غیر نظارت شده
- فضای فرضیه
- تابع هزینه
- بررسی چالش های اصلی در یادگیری ماشین در هر پروژه
- رگرسیون
- کلسیفیکشن
- الگوریتم Linear Regression
- آلگوریتم Logistic Regression
- الگوریتم Support Vector Machine (SVM)
- الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN)
- الگوریتم Decision Tree
- سری زمانی
- الگوریتم AutoRegression
- خوشه بندی
- کاهش بعد
- الگوریتم K-Means
- الگوریتم Principal Component Analysis (PCA)
- مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین کوانتومی
پروژه ها
- پروژه تشخیص سرطان خوشخیم و بدخیم
- پروژه طبقه بندی ستاره ها در کیهان
- پروژه تشخیص سکته قلبی
- پروژه تشخیص اریتماتیک قلب با سیگنال های ECG
- پروژه ربات تشخیص روند بازار سهام
- پروژه هادرون مرکز تحقیقاتی سرن
- پروژه سیگنال های ماهواره ای سازمان فضایی اروپا
پیش نیاز های این دوره آموزشی
همه پیش نیاز های دوره بصورت رایگان در اختیار شما قرار خواهد گرفت و شامل دوره های زیر می باشد :
- پایتون
- گیت
- پیش پردازش داده
-
-
Git یک سیستم کنترل نسخه توزیع شده است که برای مدیریت و پیگیری تغییرات در کد منبع به کار می‌رود. Git به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد تا به طور همزمان روی یک پروژه کار کنند و تغییرات خود را به راحتی با یکدیگر به اشتراک بگذارند. این سیستم همچنین امکان بازگشت به نسخه‌های قبلی کد را فراهم می‌کند که به ویژه در پروژه‌های بزرگ و پیچیده بسیار مفید است.
-
پیش‌پردازش داده یکی از مراحل مهم در پروژه‌های یادگیری ماشین است. داده‌های خام معمولاً شامل نویز، داده‌های گمشده و نامنظم هستند که می‌توانند بر دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر منفی بگذارند. بنابراین، پیش‌پردازش داده برای رفع این مشکلات و آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مراحل بعدی بسیار مهم است.
-
ضمانت بازگشت وجه ۷ روزه بدون ریسک
در صورت عدم تطابق دوره با سرفصل‌ها، وجه پرداختی شما را بازگشت خواهیم داد.
دوره های مرتبط
یادگیری ماشین کوانتومی
در پکیج آموزشی، برنامه نویسی کوانتومی را به همراه پیش نیاز هایی که دارد، یاد خواهید گرفت
یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
Deep Learning and Neural Networks در دوره یادگیری عمیق و شبکه های عصبی چه آموزش داده می شود؟ دوره یادگیری…
نظرات
930,000 تومان
