آموزش مفاهیم تا چالش‌های ماشین لرنینگ: سریع و ساده

در این دوره آموزشی جامع، شما با مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین (Machine Learning) آشنا خواهید شد و مهارت‌های لازم برای ورود به دنیای این فناوری قدرتمند را کسب خواهید کرد. این دوره برای تمام سطوح طراحی شده است؛ چه تازه‌کار باشید و چه تجربه‌ای در برنامه‌نویسی یا تحلیل داده داشته باشید، محتوای این دوره شما را به سمت تسلط بر مفاهیم و کاربردهای یادگیری ماشین هدایت می‌کند.

در این دوره، شما با انواع سیستم‌های یادگیری ماشین، چالش‌های کلیدی این حوزه، روش‌های ارزیابی و اعتبار‌سنجی مدل‌ها و همچنین اجرای پروژه‌های عملی آشنا خواهید شد. هدف ما این است که با ترکیب آموزش نظری و تجربه عملی، بتوانید پروژه‌های واقعی را پیاده‌سازی کرده و مهارت‌های خود را به سطحی جدید ارتقا دهید.

سرفصل‌های دوره:

آشنایی با انواع سیستم‌های یادگیری ماشین: معرفی یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی، همراه با مثال‌های کاربردی.
چالش‌های اصلی یادگیری ماشین: بررسی مسائل رایج مانند بیش‌برازش (Overfitting)، کمبود داده و انتخاب مدل مناسب.
فرایند ارزیابی و اعتبار‌سنجی: یادگیری روش‌های ارزیابی مدل‌ها مانند معیارهای دقت و تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation).
پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه واقعی یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون (قابل‌تعمیم به سایر زبان‌ها) برای حل مسائل کاربردی.

مخاطبان دوره:

این دوره برای مبتدیان، دانشجویان، برنامه‌نویسان و افرادی که می‌خواهند دانش خود را در زمینه یادگیری ماشین گسترش دهند، مناسب است. اگر دانش اولیه‌ای از برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون) دارید، این دوره شما را به سرعت با دنیای یادگیری ماشین آشنا خواهد کرد.

مزایای دوره:

با شرکت در این دوره، نه تنها مفاهیم نظری را یاد می‌گیرید، بلکه با انجام پروژه‌های عملی، توانایی توسعه پروژه‌های شخصی خود را کسب خواهید کرد. این دوره به شما کمک می‌کند تا با اطمینان قدم در مسیر یادگیری ماشین بگذارید و به یک متخصص در این حوزه تبدیل شوید.

زبان برنامه‌نویسی: تمرکز اصلی دوره بر پایتون است، اما مفاهیم و تکنیک‌ها برای سایر زبان‌های برنامه‌نویسی نیز قابل‌استفاده هستند.