ماشین لرنینگ، علم داده و مهندسی هوش مصنوعی با پایتون

تسلط بر ماشین لرنینگ و مهندسی هوش مصنوعی: از تحلیل داده تا راهکارهای ایجنت هوش مصنوعی (Agentic AI)

مسیر شغلی خود در هوش مصنوعی را با یک دورهٔ جامع و کاملاً عملی آغاز کنید؛ دوره‌ای که شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته همراهی می‌کند. پایتون، علم داده، یادگیری ماشینی کلاسیک و جدیدترین مباحث مهندسی هوش مصنوعی؛ از جمله هوش مصنوعی مولد، ترنسفورمرها و عامل‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Agents / Agentic AI)؛ را بیاموزید.

چرا این دوره؟

• یادگیری از طریق عمل
  با بیش از ۱۴۵ جلسه آموزشی و بیش از ۲۱ ساعت محتوای ویدیویی، این دوره بر پروژه‌های عملی پایتون و کاربردهای واقعی تمرکز دارد نه صرفاً مباحث نظری.

• طراحی‌شده برای دنیای واقعی
  یاد بگیرید شرکت‌هایی مانند Google، Amazon و OpenAI چگونه از هوش مصنوعی برای ایجاد نوآوری استفاده می‌کنند. محتوای دوره بر اساس مهارت‌های موردنیاز کارفرمایان پیشرو در صنعت فناوری تدوین شده است.

• تجربه ندارید؟ مشکلی نیست
  از صفر و با درس‌های مناسب مبتدیان در پایتون و آمار شروع می‌کنید. در پایان دوره، قادر خواهید بود با ابزارهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی، سیستم‌های هوشمند بسازید.

• مسیر ساختارمند از مبتدی تا مهندس هوش مصنوعی

• طراحی‌شده برای رشد شغلی
  چه برنامه‌نویسی باشید که قصد ورود به حوزهٔ هوش مصنوعی را دارد و چه متخصص فناوری که می‌خواهد مهارت‌های خود را گسترش دهد، این دوره یک آموزش کامل و منطبق با نیاز صنعت ارائه می‌دهد. مفاهیم به‌صورت شفاف و با زبانی ساده توضیح داده می‌شوند، با تمرکز بر کاربرد عملی آموخته‌ها.

آنچه در این دوره می‌آموزید:

۱. مبانی برنامه‌نویسی

دوره‌ای فشرده از پایتون مخصوص مبتدیان را آغاز می‌کنید و مفاهیم پایه‌ای لازم برای علم داده و هوش مصنوعی را می‌آموزید.

۲. علم داده و آمار

پایه‌ای محکم در تحلیل داده، مصورسازی، آمار توصیفی و استنباطی، و مهندسی ویژگی‌ها ایجاد می‌کنید مهارت‌هایی ضروری برای کار با داده‌های واقعی.

۳. یادگیری ماشینی کلاسیک

با یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت آشنا می‌شوید؛ از جمله رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، خوشه‌بندی، مدل‌های تجمیعی (Ensemble) و یادگیری تقویتی.

۴. یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras

شبکه‌های عصبی، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) را با مثال‌های کدنویسی واقعی و تمرین‌های عملی یاد می‌گیرید.

۵. مهندسی پیشرفتهٔ هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد

فراتر از ML سنتی رفته و جدیدترین ابزارها و تکنیک‌ها را فرا می‌گیرید، از جمله:

• ترنسفورمرها و سازوکار خودتوجهی (Self-Attention)
• GPT، ChatGPT و API شرکت OpenAI
• فاین‌تیون کردن مدل‌های پایه
• تولید تقویت‌شده با بازیابی پیشرفته (Advanced RAG)
• LangChain و عامل‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Agents)
• طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های چندعامله با OpenAI Agents SDK
• پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی مولد و راهبردهای استقرار

۶. کلان‌داده و Apache Spark

می‌آموزید چگونه یادگیری ماشینی را برای داده‌های بسیار بزرگ با استفاده از Spark مقیاس‌پذیر کنید و تکنیک‌های ML را روی خوشه‌های محاسباتی توزیع‌شده به کار ببرید.

نظرات دانشجویان

«دورهٔ شما را شروع کردم و این دوره نقشی کلیدی در انتقال من به موقعیتی داشت که اکنون در آن با استفاده از هوش مصنوعی مسائل سازمانی را حل می‌کنم. دورهٔ شما مسیر موفقیت در پژوهش هوش مصنوعی سازمانی را شفاف کرد و شما را به تأثیرگذارترین مدرس یادگیری ماشینی که تاکنون دیده‌ام تبدیل کرد.» — کناد باسو، دکتری

همین امروز ثبت‌نام کنید و آیندهٔ خود را در هوش مصنوعی بسازید

به هزاران یادگیرنده بپیوندید که با این دوره شغل گرفته‌اند، پروژه‌ها را رهبری کرده‌اند و برنامه‌های واقعی هوش مصنوعی ساخته‌اند. در یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد فناوری، یک گام جلوتر بمانید.

سفر خود را از امروز آغاز کنید؛ از مبتدی پایتون تا مهندس هوش مصنوعی.

این دوره برای چه کسانی مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار یا برنامه‌نویسانی که می‌خواهند به مسیر شغلی پردرآمد علم داده و یادگیری ماشینی وارد شوند، از این دوره بهرهٔ زیادی خواهند برد.
• متخصصان فناوری که کنجکاو هستند بدانند یادگیری عمیق واقعاً چگونه کار می‌کند.
• تحلیل‌گران داده در حوزهٔ مالی یا سایر صنایع غیر‌فناوری که قصد ورود به صنعت فناوری را دارند و می‌خواهند تحلیل داده را به‌جای ابزارهای آماده، با استفاده از کدنویسی انجام دهند.
• البته برای موفقیت در این مسیر، داشتن مقداری تجربهٔ قبلی در برنامه‌نویسی یا اسکریپت‌نویسی ضروری است.
• اگر هیچ تجربه‌ای در کدنویسی یا اسکریپت‌نویسی ندارید، فعلاً این دوره برای شما مناسب نیست. ابتدا یک دورهٔ مقدماتی پایتون بگذرانید و سپس به این دوره بازگردید.