دوره «پایتون برای هوش مصنوعی» برای افرادی طراحی شده است که میخواهند دانش پایتون خود را به سطحی برسانند که بتوانند در پروژههای علم داده و هوش مصنوعی به شکل حرفهای فعالیت کنند. در این دوره با رویکردی عملی، توانایی کار با دادهها، انجام محاسبات و تحلیل آنها، آمادهسازی داده، آشنایی با پردازش تصویر و مقدمات ساخت مدلهای یادگیری عمیق را در محیط پایتون توسعه میدهید. هدف دوره، ایجاد دیدی کاربردی و پروژهمحور برای استفاده از Python در مسیر هوش مصنوعی است.
2,820,000 تومان قیمت اصلی: 2,820,000 تومان بود.1,692,000 تومانقیمت فعلی: 1,692,000 تومان.
در این فصل، نحوه تعامل با فایلها در محیط پایتون بررسی میشود. این بخش شامل آموزش خواندن و نوشتن فایلهای متنی، بررسی حالتهای مختلف دسترسی به فایل و بهکارگیری کتابخانه OS جهت مدیریت فایلها و مسیرهای سیستمعامل است.
بخش اول: کتابخانه NumPy
این کتابخانه بهعنوان ابزار پایه در پایتون برای انجام محاسبات عددی، کار با آرایههای چندبعدی و پیادهسازی عملیات ریاضی با کارایی بالا معرفی میشود.
بخش دوم: کتابخانه Scipy
این کتابخانه، مجموعهای از ابزارهای تخصصی برای محاسبات علمی، بهینهسازی، جبر خطی، تحلیلهای آماری و پردازش دادههای عددی فراهم میکند و در بسیاری از پروژههای دادهمحور و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرد.
بخش سوم: کتابخانه Pandas
این کتابخانه جهت بارگذاری، مدیریت، تحلیل و پاکسازی دادههای ساختیافته و جدولی در پروژههای دادهمحور مورد استفاده قرار میگیرد.
بخش چهارم: کتابخانه Matplotlib
این کتابخانه ابزاری استاندارد برای ترسیم انواع نمودارها و نمایش بصری دادهها است که به تحلیل و درک بهتر نتایج کمک میکند.
بخش پنجم: کتابخانه Seaborn
این کتابخانه بهعنوان مکمل Matplotlib، جهت ایجاد نمودارهای آماری پیشرفته با ظاهری حرفهای و خوانایی بیشتر بهکار میرود.
بخش ششم: کتابخانه Scikit-learn
این کتابخانه جهت پیادهسازی جریان کاری یادگیری ماشین، از آمادهسازی دادهها تا آموزش و ارزیابی مدلها استفاده میشود. در این بخش، تمرکز بر آشنایی عملی با فرآیندهای یادگیری ماشین است.
بخش هفتم: کتابخانه OpenCV
کتابخانهای قدرتمند برای پردازش تصویر و ویدئو و پیادهسازی مفاهیم مقدماتی بینایی ماشین است.
بخش اول: Keras
کراس یک رابط سطحبالا برای طراحی و آموزش شبکههای عصبی است که امکان پیادهسازی سریع مدلهای یادگیری عمیق را فراهم میسازد.
بخش دوم: PyTorch فریمورکی حرفهای و انعطافپذیر برای پیادهسازی مدلهای یادگیری عمیق است که بر درک دقیقتر ساختار شبکهها تمرکز دارد.
مدرس و پژوهشگر حوزه هوش مصنوعی، با بیش از 3 سال سابقه فعالیت در زمینه بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و تحلیل داده ها. مسلط به طراحی، آموزش و به کارگیری انواع شبکه های عصبی شامل CNN ,RNN ,GNN و GAN. فعال در تدریس پایتون و شبکه های عصبی در موسسات آموزشی.
کار با دادهها، محاسبات عددی، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و ساخت مدلهای یادگیری عمیق در پایتون.
برای افرادی مناسب است که با پایتون مقدماتی و تفکر الگوریتمی آشنایی دارند.
امکان بارگذاری، مدیریت، پاکسازی، فیلتر، تحلیل و بررسی دادههای ساختاریافته را فراهم میکند.
با مدیریت دادههای گمشده و تکراری، مقیاسبندی، نرمالسازی و تبدیل دادهها به شکل مناسب برای مدلسازی.
بله؛ آمادهسازی داده، آموزش، پیشبینی و ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین را پوشش میدهد.
کار با تصویر، تغییر اندازه و برش، تبدیل فضاهای رنگی و انجام پردازشهای مقدماتی تصویر را امکانپذیر میکند.
با ساخت، آموزش و ارزیابی مدلهای شبکه عصبی و استفاده از روشهایی مانند طبقهبندی و CNN.
هر دو برای یادگیری عمیق استفاده میشوند؛ Keras بر رابط سطحبالا و پیادهسازی سریع و PyTorch بر انعطافپذیری و درک ساختار شبکهها تمرکز دارد.
بله؛ بهبود عملکرد مدل، جلوگیری از بیشبرازش و استفاده از روشهایی مانند Transfer Learning مورد توجه قرار میگیرد.
توانایی کار با داده، پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و انجام پردازشهای مقدماتی تصویر را در پایتون ایجاد میکند.
بازخورد و نتایج واقعی شرکتکنندگان پس از گذراندن آموزش
ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی مینویسم.
Δ
