استادی هوش مصنوعی
آموزش علم داده، آموزش ماشین لرنینگ

دوره فراگیر هوش مصنوعی، گامی بلند به سوی تحولات خارق العاده

imgArtificialIntelligence


ویژگی‌های دوره

projectOrientedIcon آموزش پروژه محور
debugging برگزاری جلسات حل تمرین
debugging برگزاری کلاس رفع اشکال آنلاین
supportIcon پشتیبانی در طول دوره
consultingIcon مشاوره رایگان
evidenceIcon اعطای مدرک
qualityGuaranteeIcon تضمین کیفیت دوره
jobOpportunityIcon مهارت های نرم
resumewritingIcon جلسات رزومه نویسی
installmentPaymentIcon پرداخت اقساطی
projectOrientedIcon

دوره استادی هوش مصنوعی، مطابق با آخرین سر فصل های ارائه شده در این حوزه می باشد. آموزش این دوره کاملا پروژه محور پیش رفته و بر اساس نیاز بازار کار می باشد. در دوره بزرگ استادی هوش مصنوعی، همانطور که آموزش ها را پیش می بریم، در پایان هر ترم متناسب با محتوای تدریس شده در آن ترم، یک پروژه تعریف می شود و تمامی مباحث تدریس شده را پیاده سازی می کنیم. این روند به شرکت کنندگان دوره کمک می کند تا روند یادگیری را آهسته و پیوسته پیش ببرند و به تمامی مباحث مسلط شوند.

علاوه بر پروژه هایی که در پایان هر ترم انجام می شود، در ترم آخر دوره استادی هوش مصنوعی، یک پروژه بزرگ را تعریف کرده و تمامی مباحث را به صورت یکجا در آن پروژه نیز استفاده می کنیم. این پروژه بزرگ ماحصل تمامی سر فصل ها و مباحثی است که در این دوره تدریس شده است. در کنار این پروژه، پروژه دیگری نیز که مختص به شما است و با مشورت و تایید مدرس دوره تعریف شده است را پیاده سازی می کنید. این پروژه در نهایت به رزومه کاری شما اضافه می شود و نشان دهنده دانش و مهارت شما در این حوزه می باشد.

debugging

جلسات حل تمرین دوره استادی هوش مصنوعی با هدف یادگیری عمیق و تثبیت تمامی مباحث تدریس شده در طول دوره به صورت مرتب برگزار می شود. این جلسات هر هفته توسط مدرس دوره، مهندس مهدی عباسی برگزار می شود. در این جلسات مثال هایی از عناوین تدریس شده در همان هفته حل می شود تا با کاربرد آن ها در مسئله واقعی آشنا شوید.

ویدیو های آموزشی دوره به صورت کامل به ریزترین جزئیات نیز می پردازد و طور مفصل همه مباحث را پوشش می دهد. پس از تماشای ویدیو آموزشی شما به طور کامل به آن درس مسلط هستید. با این حال اگر احساس کردید نیاز به رفع اشکال و ابهام دارید، می توانید در این جلسات شرکت کرده و سوالات خود را پرسیده و پاسخ آن ها را دریافت کنید. جلسات حل تمرین به صورت آنلاین برگزار می شود و از ابتدا تا انتهای جلسه ضبط شده و در دسترس تمامی شرکت کنندگان دوره قرار می گیرد.

debugging

کلاس های رفع اشکال نیز که به صورت آنلاین و در بازه های زمانی مشخصی برگزار می شود. کلاس های رفع اشکال آنلاین با هدف افزایش تعامل بین مدرس دوره و شرکت کنندگان و همچنین رفع تمامی اشکالات ایجاد شده، برگزار می شود. شما در هر مرحله و سطحی از دوره استادی هوش مصنوعی که باشید، می توانید در این جلسات شرکت کرده و رفع اشکال کنید. تمامی سوالاتی که در جلسات رفع اشکال پرسیده می شود، توسط مهندس عباسی به طور مفصل پاسخ داده می شوند. سوالات مطرح شده در جلسات رفع اشکال نیز به همراه پاسخ کامل در کانال VIP قرار می گیرد تا بتوانید بعدا نیز به آن دسترسی داشته باشید.

supportIcon

علاوه بر جلسات حل تمرین و رفع اشکال آنلاینی که توسط مدرس دوره برگزار می شوند پشتیبانی به روش های دیگری نیز صورت می گیرد.

  1. گروه واتساپی برای شرکت کنندگان دوره استادی هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است تا بتوانند فرآیند یادگیری را به صورت تعاملی با سایر شرکت کنندگان و منتور های حاضر در گروه پیش ببرند. شما می توانید در این گروه سوالات و اشکالات خود را مطرح کنید و در سریع ترین زمان ممکن توسط منتور های حاضر در گروه و یا سایر شرکت کنندگان رفع اشکال کنید.
  2. کانال VIP که با هدف تثبیت مباحث تدریس شده و تمرین و تکرار بیشتر ایجاد شده است. پشتیبانان حاضر در این کانال تمامی مثال ها و مسئله هایی را که توسط مدرس حل شده اند و همچنین سوال ها و اشکالاتی را که دانشجویان در طول دوره و در جلسات رفع اشکال مطرح می کنند همراه با پاسخ صحیح در کانال بارگذاری می کنند.
  3. پشتیبان های دیگری نیز برای بررسی میزان پیشروی شما در فرآیند یادگیری و چگونگی عملکردتان در طول دوره نیز در نظر گرفته شده است. شما موظف هستید پایان هر هفته گزارشی از روند آموزشی که در آن هفته گذرانده اید، تهیه کرده و در اختیار پشتیبانان خود قرار دهید. این امر به سرعت و کیفیت یادگیری شما کمک می کند و به میزان قابل توجهی تمرکز شمارا بالا می برد.
consultingIcon

آکادمی درسمن با هدف صرفه جویی در زمان و راهنمایی دقیق تر، امکان مشاوره رایگان را به صورت تلفنی و دیگر راه های ارتباطی برای علاقه مندان به شرکت در دوره استادی هوش مصنوعی فراهم کرده است. شما می توانید با استفاده از این راه های ارتباطی تمامی سوالات خود را پرسیده و ابهامات به وجود آمده را برطرف کنید.

راه های ارتباطی با تیم پشتیبانی درسمن:

  • اینستاگرام درسمن: darsmancom
  • واتساپ درسمن: 09021423729
  • شماره شرکت مرکزی: 08132224771
evidenceIcon

پروژه ای که به عنوان نمونه کار در رزومه شما قرار داده می شود، نشان دهنده دانش و مهارتی است که در طول دوره به دست آورده اید. تخصص و مهارتی که در محیط عملی به دست می آید، نشان دهنده آمادگی و توانمندی شما برای ورود به بازار کار است. در پایان هر شش ترم استادی هوش مصنوعی مدرکی دال بر گذراندن آن ترم به شما اعطا می شود. این گواهی نشان دهنده دانش و تخصصی است که در طول دوره به دست آورده اید و در حین استخدام می توانید از آن استفاده کنید.

qualityGuaranteeIcon

دوره استادی هوش مصنوعی، یکی از دوره های بزرگ آموزش هوش مصنوعی است که با هدف تربیت متخصصان هوش مصنوعی تهیه و تدوین شده است. این دوره تمامی سرفصل های هوش مصنوعی, علم داده، داده کاوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را از مقدماتی تا پیشرفته و به صورت کاملا پروژه محور پوشش می دهد. شرکت کنندگان با گذراندن این دوره به یک متخصص تمام عیار هوش مصنوعی تبدیل می شوند و به طور کامل آماده ورود به بازار کار و انجام پروژه های هوش مصنوعی می باشند.

قطعا یک راهبر کار بلد و حرفه ای می تواند مسیر را برای شما عزیزان راحت تر کند. طی کردن مسیر متخصص شدن نیز اگر طبق اصول باشد، موفق شدن در آن قطعی می باشد. مهندس مهدی عباسی، مدرس دوره نیز یکی از برنامه نویسان مطرح در سطح کشور هستند و به زبان های برنامه نویسی متعددی مسلط می باشند. مهندس عباسی، راهبر دوره استادی هوش مصنوعی، با 15 سال سابقه درخشان تدریس در چندین دانشگاه و مدیریت پروژه های بزرگ را نیز در کارنامه کاریشان دارند که نشان از مهارت بالا، تسلط کامل و شیوایی بیان ایشان می باشد.

jobOpportunityIcon

دیدار اول در هر موقعیتی که باشد، جلسه ای تعیین کننده و چالش برانگیز است، مخصوصا اگر با کارفرما یا مدیری باشد که قصد همکاری با شما را دارد. اکثر افراد تمایل دارند ویژگی های مثبت خود را به خوبی نشان داده تا بتوانند مشغول به کار شوند. برای تجربه یک مصاحبه کاری موفق لازم نیست رزومه ای بلند بالا داشته باشید، بلکه لازم است مناسب ترین جواب ها را داشته باشید و به گونه ای رفتار کنید که تاثیرگذار باشید. رعایت تمامی این نکات کمک می کند تا تصویری خاص از شما در ذهن این افراد ساخته شود. شما موظف هستید خود را شایسته آن موقعیت شغلی نشان داده و در ذهن این افراد بذر نیاز به مهارتتان را بکارید.

مصاحبه شغلی موفقیت آمیز وابسته به عوامل زیادی است. شما باید در مدت زمان محدود، شخص مصاحبه کننده را قانع کنید که دانش و مهارت کافی را دارید و می توانید نیاز کارفرما را برطرف کنید و بهترین نیروی کاری هستید که لیاقت این جایگاه را دارد.
پس از اتمام دوره به شما آموزش داده می شود که چگونه مصاحبه کاری موفقی داشته باشید و بتوانید نظر کارفرما را جلب کرده و در نهایت در شرکت ها و سازمان های بزرگ و معتبر استخدام شوید.

resumewritingIcon

رزومه نویسی اصولی یکی از مهم ترین و دشوار ترین چالش های پیش روی تمامی افرادی است که جویای کار هستند. اگر رزومه نتواند ویژگی های لازم را برای تحت تاثیر قرار دادن کار فرما داشته باشد، قطعا شما دچار شکست می شوید و یک موقعیت کاری مناسب را از دست می دهید. تدوین رزومه اصولی نیز کار آسانی نیست و تجربه و مهارت خاص خودش را می طلبد. در دوره استادی هوش مصنوعی به شما آموزش می دهیم یک رزومه استاندارد چه مشخصه هایی دارد و چگونه همچین رزومه ای را تدوین کنیم.

در جلسات رزومه نویسی قدم به قدم با مهندس عباسی پیش می‌روید و رزومه خود را زیر نظر ایشان تدوین می کنید تا از دقت و کیفیت لازم برخوردار باشد. تمامی پروژه هایی که در طی دوره نیز انجام داده اید به رزومه شما اضافه می شود تا مهارت شما به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی نشان داده شود. تدوین یک رزومه حرفه ای می تواند شانس دعوت به کار شدن را به شدت بالا ببرد.

installmentPaymentIcon

به منظور افزایش قدرت خرید شما همراهان عزیز و کمک به ارتقا دانش هوش مصنوعی و علم داده و تربیت متخصصان در این حوزه، خرید اقساطی نیز در نظر گرفته شده است. برای خرید اقساطی دوره استادی هوش مصنوعی 20 درصد ازهزینه کل دوره به عنوان پیش پرداخت واریز شده و مابقی نیز دریک بازه چهار ماهه، در چهار قسط پرداخت می شود.

برای کسب اطلاعات بیشتر می توانید از راه های زیر اقدام کنید:
اینستاگرام درسمن به نشانی darsmancom و همچنین واتساپ 09021423729 پیام دهید.

gift gift

مسیر گذراندن دوره

infographi-artificial-intelligence

سرفصل دوره

ترم اول استادی هوش مصنوعی (آموزش پایتون پیشرفته )

  • آموزش PIP Package Manager در زبان پایتون
  • نگاهی عمیق تر به شی گرایی در پایتون (oop)
  • برخورد با خطاها و استثناها در پایتون (Exception Handling)
  • آموزش کامل Comperhension ها در پایتون
  • معرفی ماژول های پرکاربرد در پایتون
  • مفاهیم تکمیلی فایل ها و آشنایی با Context Manager در پایتون
  • معرفی XML و JSON
  • معرفی Regular Expression
  • معرفی Web Scraping
  • آموزش کامل پایگاه داده در پایتون
  • معرفی کامل NoSQL و MongoDB و ارتباط آن با پایتون
  • آموزش کتابخانه های پرکاربرد زبان پایتون (Pandas- Matplot- Numpy)

ترم دوم استادی هوش مصنوعی (آموزش کامل مفاهیم بنیادی در هوش مصنوعی )

  • آموزش مبانی جبرخطی
    • بردارها، ماتریس‌ها، دترمینان ماتریس، ضرب‌های داخلی و خارجی، .....
  • آموزش مبانی دیتابیس(SQL - NoSQL)
  • آشنایی باانواع داده ها مثلTabular Data ، DataFrame ، Data Series
  • آموزش کامل ETL (استخراج و اعتبارسنجی داده‌ها - تبدیل و پاکسازی - بارگذاری داده‌ها)
  • آشنایی با مفاهیم Analytics (تجزیه و تحلیل)، Reporting (گزارش‌گیری) و BI (هوش تجاری)
  • آشنایی با انواع فرمت‌های داده‌ای متنی و تصویری مثل XML – JSON – CSV
  • نحوه دسترسی و استفاده از Data Source ها (Data Mining – Web Scrap - Awesome Public Datasets - Kaggle)

ترم سوم استادی هوش مصنوعی (آموزش کامل تجزیه و تحلیل داده‌ها )

  • تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی(PCA)
  • فشرده سازی داده‌ها(کاهش ابعاد و تعداد داده‌ها)
  • نرمال سازی داده‌ها(Normalization)
  • پاکسازی داده‌ها (data scrubbing)
  • ترکیب مقادیر پراکنده (bining sparse values)
  • استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)

ترم چهارم استادی هوش مصنوعی (آموزش آمار و احتمالات برای هوش مصنوعی )

  • نظریه احتمال (Probability Theory)
  • احتمال پیوسته (continuous probability)
  • توزیع گسسته (discrete distribution)
  • مفاهیم پایه آمار (مد، میانه، میانگین، دامنه، واریانس، انحراف معیار، صدک و ....)
  • آشنایی با قوانین اعداد بزرگ(LLN) و حد مرکزی(CLT)
  • برآورد حداکثر احتمال(MLE) و تخمین چگالی هسته(KDE)
  • آزمون فرضیه ها (p-value، F-test، T-test)
  • فاصله اطمینان (Confidence Interval)
  • متد مونت کارلو (Monte Carlo Method)

ترم پنجم استادی هوش مصنوعی (آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning))

ترم ششم استادی هوش مصنوعی (آموزش کامل یادگیری عمیق (Deep Learning))

telegram-channel

معرفی مدرس و دموی آموزشی

mehdiabbasi

مهندس مهدی عباسی

جناب مهندس مهدی عباسی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر، مدرس دانشگاه و مدیرعامل شرکت آریا نرم افزار فعالیت خود در برنامه نویسی را از سال 1380 آغاز کرده است. از موفقیت های ایشان تا کنون می شود به پایان رساندن 157 پروژه، پرورش 7500 دانشجو، برگزاری 350 دوره آموزشی و کسب 24 جایزه در این حوزه اشاره کرد.

مطالعه بیشتر

نمونه مدرک درسمن

اعطای مدرک

تخصص، تجربه و مهارتی که در طول دوره به دست می آورید، همراه با تمارین و پروژه هایی که انجام می دهید نشان دهنده دانش، تبحر و اثبات توانمندی شما در هوش مصنوعی است. اما مدرک اصلی که توسط آکادمی درسمن به شما ارائه می شود مدرکی است که نشان دهنده تخصص و مهارت شماست که به وسیله آن می توانید در آزمون استخدامی شرکت ها موفق شده و در پروژه های بزرگ و حرفه ای مشغول به کار شوید. پس از پایان هر ترم، از شش ترم دوره بزرگ استادی هوش مصنوعی مدرک معتبری اهدا می شود که با اطمینان خاطر مسیر متخصص شدن را طی کنید.

certificate
certificate

سوالات متداول

1. هزینه ثبت نام در دوره برای من زیاد است!

قطعا استخدام در یک شرکت معتبر، ارتقا موقعیت کاری و حتی افزایش درآمد دغدغه اصلی شماست و حاضر هستید برای تامین و تضمین آینده خود راه های مختلفی را امتحان کنید. مهم نیست در چه سطحی هستید، میل به پیشرفت در همه افراد وجود دارد. برای رسیدن به نقطه عطف در زندگی و کار باید آموزش دید و تلاش کرد. اگر به دنبال موفقیت هستید باید هوشمندانه اقدام کنید.

بعد از یک انتخاب درست نیز با تمرین و تکرار می توانید مهارتتان را بالا ببرید و به نفر اول حوزه خود تبدیل شوید. اگر به شما بگوییم دوره استادی هوش مصنوعی همان سکوی پرتاب به سمت موفقیت ها می باشد، آیا حاضر نیستید برای آینده خود در این دوره ثبت نام کنید؟ دانش، تخصص و امتیازاتی که در مقابل این هزینه به دست می آورید قطعا ارزشی بیش از این هزینه را دارد.

درسمن در تمامی مدت گذراندن دوره در کنار شماست تا بتوانید موانع را از سر راه یادگیری و پیشرویتان بردارید و با خیال آسوده این فرآیند را به پایان برسانید. گفتنی است دوره استادی هوش مصنوعی، یکی از کامل ترین دوره های برگزار شده هوش مصنوعی است که به صورت پروژه محور پیش می رود و پس از گذراندن این دوره نیاز به گذراندن دوره دیگری ندارید.

افزون بر این؛ بسته ای از هدایا به دانشجویان دوره اهدا می شود که با استفاده از آن ها علاوه بر تخصصی که به دست آورده اید، می توانید توانایی و مهارت های بالقوه خود را نیز به خوبی نشان دهید و موقعیت کاری متناسب با توانایی هایتان را به دست آورده و با آمادگی کامل وارد بازار کار شده و فعالیت حرفه ای خود را آغاز می کنید. خبر خوب این که برای آن دسته از عزیزانی که قصد ثبت نام در دوره استادی را دارند شرایط اقساطی نیز در نظر گرفته شده است.


2. آیا با گذراندن این دوره وارد بازار کار می شویم؟

هر ساله افراد زیادی از مدارس و دانشگاه ها فارغ التحصیل می شوند. اما چند درصد از این افراد توانایی لازم برای ورود به بازار کار را دارند؟ سوالی که اینجا پیش می آید این است که دنیای کسب وکار به دنبال چه نیروی کاری است؟ چه سطح از مهارت را باید داشته باشید که مشغول به کار شوید؟ بعد از انتخاب مناسب ترین مهارت برای ورود به بازارکار نیازمند آموزش حرفه ای و کامل هستید.

اگر آموزش طبق اصول نباشد، شما را در میانه راه متوقف می کند و چه بسا ضررهای غیر قابل جبرانی را نیز به همراه داشته باشد. در دنیای هوش مصنوعی به شدت به متخصصان متبحر نیاز است. اکثر افرادی که قصد فعالیت در این حوزه را دارند نمی دانند به چه مهارت هایی نیاز دارند و از کجا باید شروع کنند.

آکادمی درسمن نیاز های بازار کار را به طور کامل می‌داند و تمامی سر‌فصل‌ های خود را مطابق با این نیاز ها ارائه کرده است. دوره استادی هوش مصنوعی توسط یکی از مجرب ترین اساتید کشور تدریس می شود. مهندس مهدی عباسی، 15 سال سابقه فعالیت و تدریس در حوزه برنامه نویسی را دارند و تا کنون در 200 پروژه بزرگ برنامه نویسی حضور داشته اند که این سوابق نشان دهنده عملکرد و دانش ایشان است.

مهندس عباسی تمامی نیاز های این حوزه را به خوبی می شناسد و مطابق با این نیاز ها، شما را چه از نظر دانش و تخصص در حوزه هوش مصنوعی و چه از نظر مهارت های نرم و آمادگی مصاحبه و تدوین یک رزومه حرفه ای و در نهایت موفقیت در مصاحبه شغلی آماده می کنند تا بتوانید به موقعیت شغلی دلخواهتان برسید.


3. این دوره به چه صورت برگزار می شود؟

دوره استادی هوش مصنوعی دوره ای پروژه محور و تعاملی است که به صورت نیمه آنلاین برگزار می شود. در طول برگزاری دوره، هر هفته ویدیو‌های آموزشی هوش مصنوعی به صورت آفلاین در اختیار شرکت کنندگان قرار داده می شود. بعضی از افراد به محض برخورد با کوچکترین مشکل دلسرد شده و یادگیری را متوقف می کنند. اینجاست که نیاز به یک راهبر کاربلد دارید تا راه را به درستی ادامه دهید و موانع را با موفقیت پشت سر بگذارید. به همین منظور جلسات آنلاین رفع اشکال، توسط مدرس دوره، مهندس مهدی عباسی برگزار می شود که با شرکت در این جلسات می توانید سوالات خود را پرسیده و رفع اشکال کنید و در نهایت راه را به درستی طی کنید.

علاوه برکلاس رفع اشکال، کلاس های حل تمرین آنلاینی نیز جهت تثبیت مباحث تدریس شده برگزار می شود. با شرکت در این کلاس ها می توانید نقاط ضعف و قوت خود را به طور کامل بشناسید و متناسب با آن اقدام به عمل کنید. در این کلاس ها سوالاتی مطابق با سر فصل های تدریس شده مطرح و حل می شود تا شرکت کنندگان دوره کاربرد مباحث را در پروژه واقعی بشناسند و بتوانند به درستی از آن ها استفاده کنند. تمامی جلسات حل تمرین ضبط شده و در اختیار دانشجویان قرار می گیرد تا در صورت لزوم بتوانند از آن ها استفاده کنند.


4. پرسش و پاسخ و پشتیبانی به چه صورت است؟

خروجی های دوره استادی هوش مصنوعی برای ما بسیار حائز اهمیت است به همین علت تمام تلاش خود را کرده ایم که بهترین نیرو های کار را تربیت و آماده ورود به بازار کار کنیم. در همین راستا؛ جلسات رفع اشکال آنلاین، کلاس های حل تمرین، کانال VIP و گروه واتساپی برای دانشجویان دوره در نظر گرفته شده است.

در کانال VIP مرتبا نمونه سوال هایی همراه با پاسخ کامل قرار داده می شود که این سوال ها مطابق با مباحث تدریس شده در طول همان هفته می باشد. این نمونه سوال ها به درک بهتر آموزش های هوش مصنوعی و شاخه های آن و همچنین کاربرد مباحث در پروژه واقعی کمک می کنند تا بتوانید در حین کار بهترین عملکرد را داشته باشید.

با عضویت در گروه واتساپی دوره نیز علاوه بر تعامل با سایر شرکت کنندگان و امکان پرسش و پاسخ، می توانید از منتور های حاضر در گروه سوالات خود را پرسیده و هرچه زودتر جواب صحیح را دریافت کنید.

شرکت کنندگان دوره استادی هوش مصنوعی مکلف هستند در پایان هر هفته گزارشی از روند پیشرفتشان در آموزش ها و همچنین عملکرد خود در طول هفته را به پشتیبانان تحویل دهند. بر اساس این گزارش کار‌ها میزان عملکرد شما سنجیده می شود و مشخص می‌شود شما در چه سطحی از آموزش قرار دارید و ادامه روند یادگیری را به چه صورت دنبال کنید تا به نتیجه مطلوب برسید.


5. آیا دوره استادی هوش مصنوعی پروژه محور پیش می رود؟

استادی هوش مصنوعی درسمن به صورت پروژه محور بوده و فرآیند یادگیری و آموزش بر اساس پروژه های چالشی که از قبل تعیین شده است پیش می رود. در این سبک از آموزش قصد داریم پایه های علمی دانشجویان دوره را محکم و استوار بنا کنیم تا در هر مرحله از انجام یک پروژه بتوانند بهترین عملکرد را داشته باشند. این فرایند کمک می کند دانشجویان آموزش ها را با علاقه بیشتر و هدفمند پیش ببرند.

آکادمی درسمن با امعان نظر و دقت بالا سر فصل های دوره استادی هوش مصنوعی را تدوین کرده است. به گونه ای که تمامی سر فصل ها مطابق با آخرین تغییرات و نیاز بازار کار می باشد و به ریزترین جزئیات هم به طور مفصل پرداخته شده است. شرکت کنندگان پس از گذراندن این دوره و پروژه هایی که در طول هر ترم انجام می دهند به متخصص حرفه ای هوش مصنوعی تبدیل می شوند. انجام تمامی پروژه هایی که در طول هر ترم مطرح می شود موجب می شود تمامی آموزش ها را به صورت کاملا عملی فرا بگیرید.


6. شرایط پرداخت قسطی به چه صورت است؟

برای شرکت در این دوره، 20 درصد مبلغ کل را به عنوان پیش پرداخت واریز می کنید. مابقی را نیز در بازه چهار ماهه و در چهار قسط 1690000 تومان پرداخت می کنید.

برای کسب اطلاعات بیشتر می توانید به دایرکت اینستاگرام darsmancom و یا واتساپ 09021423729 پیام دهید.


7. چرا باید در این دوره شرکت کنم؟

دوره استادی هوش مصنوعی درسمن، یکی از دوره های بزرگ هوش مصنوعی است. این دوره به صورت کاملا پروژه محور است و شما در هر ترم متناسب با محتوا و مباحث تدریس شده در آن ترم، پروژه هایی را تعریف و پیاده سازی می کنید تا تمامی مباحث را به صورت کاملا عملی فرا بگیرید و با تسلط و مهارت کافی به بازار کار وارد شوید.

دوره استادی هوش مصنوعی، به صورت تعامل محور پیش می رود. در طی برگزاری این دوره جلسات آنلاینی تحت عنوان جلسات رفع اشکال با مدرس دوره برگزار می شود که می توانید تمامی سوالات و اشکالات خود را در این جلسات مطرح و ایرادات و ابهامات خود را برطرف کنید.

علاوه بر جلسات رفع اشکال، کلاس های آنلاین حل تمرین نیز با هدف تثبیت آموزش ها و تسلط به محتوا برگزار می شود که در این کلاس ها به حل مثال های مرتبط با سر فصل های تدریس شده در همان هفته پرداخته می شود تا تمامی مباحث در ذهن دانشجو تثبیت شوند و بتوانند پیاده سازی آموزش ها را در محیط واقعی به بهترین نحو انجام دهند.

گروه واتساپی و کانال VIP نیز با هدف تعامل بیشتر بین شرکت کنندگان و همچنین رفع اشکال سریع تر ایجاد شده است. شما می توانید سوالات و اشکالات خود را بپرسید و توسط منتور های حاضر در گروه و یا سایر اعضا رفع اشکال کنید. در کانال VIP نیز مثال هایی همراه با پاسخ کامل بارگذاری می شود که این مثال ها نیز مطابق با سر فصل های دوره استادی هوش مصنوعی هستند و به شرکت کنندگان دوره کمک می کند تا هوش مصنوعی و کاربرد مباحث را به درستی یاد بگیرند و بتوانند در پروژه های واقعی به فعالیت بپردازند.

تمامی دانشجویان دوره استادی هوش مصنوعی موظف هستند در انتهای هر هفته گزارشی مبنی بر فرآیند یادگیری و پیشرفتشان در مسیر آموزشی و همچنین میزان عملکردشان در آن هفته تهیه کنند و به پشتیبانان تحویل دهند. این کار به میزان پیشروی و سرعت رشد شما در یادگیری هوش مصنوعی کمک شایانی می کند.


8. مخاطبین دوره استادی هوش مصنوعی چه کسانی هستند؟
  1. دوره استادی هوش مصنوعی مناسب تمامی افرادی است که قصد دارند به فعالیت در این حوزه بپردازند و به یک متخصص تمام عیار هوش مصنوعی تبدیل شوند. این دوره برای افرادی است که می خواهند صفر تا صد هوش مصنوعی و علم داده را مطابق با آخرین تغییرات آموزش ببینند و پس از به اتمام رساندن آموزش ها با آمادگی کامل وارد بازار کار شوند.
  2. شرکت در این دوره مناسب ترین گزینه برای آن دسته از افرادی است که قصد دارند از طریق هوش مصنوعی مهاجرت کنند. چون در مقایسه با سایر دوره های آموزشی مشابه، استادی هوش مصنوعی درسمن کامل ترین سر فصل ها را دارا می باشد و پس از گذراندن این دوره به طور کامل آماده ورود به بازار کار بین المللی هستید. بازار کار هوش مصنوعی هم در ایران و هم در خارج از کشور به شدت دچار کمبود نیروی متخصص است و به متخصصان این حوزه نیاز مبرم دارد.
  3. اگر بین شرکت در دوره استادی هوش مصنوعی و چند دوره دیگر دچار تردید هستید و مطمئن نیستید کدام دوره به طور مفصل به آموزش مباحث و سر فصل ها پرداخته است و به صورت کاملا عملی تمامی مباحث را پیاده سازی می کند، مفتخریم که به شما بگوییم، دوره استادی هوش مصنوعی درسمن یکی از جامع ترین دوره های آموزش هوش مصنوعی است و تمامی مباحث را با تمامی جزئیات و به صورت کاملا عملی و با بیانی شیوا، از صفر تا صد آموزش می دهد و شما می توانید با خیال راحت این دوره را تهیه کرده و شروع به یادگیری کنید.
  4. اگر برنامه نویسی بک اند انجام می دهید و قصد دارید با یادگیری فرانت اند به یک برنامه نویس خبره فول استک تبدیل شوید، دوره استادی فرانت اند دقیقا مناسب شماست. قطعا با تبدیل شدن به یک برنامه نویس فول استک می توانید درآمد خود را به میزان قابل توجهی افزایش دهید.
  5. اگر در چندین دوره شرکت کرده اید ولی هنوز توانایی و تسلط کافی را برای فعالیت در محیط واقعی ندارید و نمی دانید چگونه و کجا از آموخته های خود استفاده کنید، پروژه محور بودن این دوره مشکلات شما را به کلی حل می کند و پس از اتمام دوره به یک متخصص تمام عیار هوش مصنوعی تبدیل شده، و به فعالیت در این حوزه بپردازید.

9. برای شرکت در این دوره چه پیش نیاز هایی لازم است؟

دوره استادی هوش مصنوعی با این رویکرد تهیه و تدوین شده است که شرکت کنندگان دوره با مباحث پایتون مقدماتی آشنا هستند. توصیه می کنیم قبل از شروع پایتون پیشرفته که ترم اول دوره استادی هوش مصنوعی است، دوره پایتون مقدماتی که به صورت کاملا رایگان در سایت قرار دارد را مشاهده کنید تا با آمادگی کامل وارد دوره استادی هوش مصنوعی شوید. این دوره مفاهیم پایه و اولیه مورد نیاز در پایتون را آموزش می دهد. برای شرکت در این دوره کافی است به دنیای بزرگ و جذاب هوش مصنوعی علاقه داشته باشید و با پشتکار و صبر آموزش ها را دنبال کنید.


10. ارزیابی و ارائه مدرک در این دوره به چه صورت می باشد؟

در پایان هر ترم از دوره استادی هوش مصنوعی مدرکی توسط آکادمی درسمن به تمامی دانشجویان اعطا می شود. این مدارک نشان دهنده به پایان رساندن هر ترم از دوره توسط دانشجو می باشد.

گواهی ارائه شده توسط درسمن، در حین استخدام در شرکت ها، سازمان ها و سایر مراکز معتبر، نشان دهنده این است که شما آمادگی شرکت و همکاری در پروژه های بزرگ را به عنوان متخصص هوش مصنوعی دارید و آماده ورود به بازار کار هستید. این گواهی به صورت فیزیکی است و برای همه شرکت کنندگان ارسال می شود.


11. تا چه مدت به منابع دسترسی داریم؟

پس از پایان دوره به مدت یک سال پنل کاربری برای شما باز است و به فیلم های آموزشی دوره دسترسی خواهید داشت و در صورت لزوم می توانید محتوای آموزشی را مرور کنید. پس از پایان دوره 1 ساله نیز می توانید با پرداخت مبلغی جزئی حق اشتراک تهیه کنید و تا هر مدتی که به منابع نیاز داشته باشید این حق اشتراک را تمدید کنید.


12. برای ثبت نام در دوره چه راه هایی وجود دارد؟

شما می توانید جهت ثبت نام در دوره از راه های زیر اقدام کنید:

  • ثبت نام از طریق سایت آکادمی آنلاین درسمن Darsman.com
  • ثبت نام از طریق دایرکت اینستاگرام darsmancom
  • ثبت نام از طریق واتساپ 09021423729

13. دانشجویان برتر دوره چگونه انتخاب می شوند؟ چه هدیه ای به این افراد تعلق می گیرد؟

دانشجویان برتر هر دوره بر اساس کیفیت عملکردشان حین گذراندن دوره استادی هوش مصنوعی و همچنین گزارش هفتگی که به پشتیبانان تحویل می دهند، نسبت به خودشان و دیگر شرکت کنندگان مورد سنجش و ارزیابی قرار می گیرند. پروژه پایانی نیز ملاک دیگری برای ارزیابی میزان پیشرفت و تسلط دانشجو و انتخاب افراد برتر دوره است. افراد برتر در هر دوره، به شرکت های متقاضی متخصصان هوش مصنوعی معرفی می شوند تا بتوانند به فعالیت در بازار کار بپردازند.

به تمامی شرکت کنندگان در دوره نیز به پاس انتخاب درسمن و همراهی گرم و صمیمانه این عزیزان، هدایا ویژه ای تعلق می گیرد. این هدایا کاربردی شامل دوره مهارت های نرم برای آمادگی مصاحبه و دوره رزومه نویسی حرفه ای می باشد. این هدایا به شما کمک می کند علاوه بر تخصصی که به دست آورده اید و به طور کامل آماده یک مصاحبه موفق و در نهایت ورود به بازار شوید.



دریافت آموزش نقشه راه هوش مصنوعی

برای شروع و قدم گذاشتن در هر مسیری، به یک نقشه راه احتیاج داریم و مسیر متخصص شدن در هوش مصنوعی هم از این قضیه مستثنی نیست. آکادمی درسمن نیز در همین راستا کامل ترین نقشه راه هوش مصنوعی را برای شما دوستان عزیز آماده کرده است، تا با دیدن این آموزش، مسیرتان را شفاف و هموار کنید و با خیال راحت در این راه قدم بردارید. برای دریافت نقشه راه هوش مصنوعی کافی است شماره خود را وارد کنید.

background

ثبت نام دوره

SpecialOffer
پکیج کامل

20% تخفیف

9,400,000 تومان

7,520,000 تومان

آموزش پیشرفته پایتون
آموزش صفر تا صد مفاهیم هوش مصنوعی
آموزش تجزیه و تحلیل داده ها
آموزش آمار و احتمالات در هوش مصنوعی
آموزش یادگیری ماشین
آموزش یادگیری عمیق
آموزش مهارت‌های نرم برای مصاحبه موفق
آموزش رزومه نویسی حرفه‌ای
ثبت نام بزودی
پکیج اقساطی

1,690,000 تومان

برای شرکت در این دوره، 20 درصد مبلغ کل را به عنوان پیش پرداخت واریز می کنید. مابقی را نیز در بازه چهار ماهه و در چهار قسط 1,690,000 تومان پرداخت می کنید.

آموزش پیشرفته پایتون
آموزش صفر تا صد مفاهیم هوش مصنوعی
آموزش تجزیه و تحلیل داده ها
آموزش آمار و احتمالات در هوش مصنوعی
آموزش یادگیری ماشین
آموزش یادگیری عمیق
آموزش مهارت‌های نرم برای مصاحبه موفق
آموزش رزومه نویسی حرفه‌ای
ثبت نام بزودی
ثبت نام مجزای تک ترم‌ها
پایتون پیشرفته

2,450,000 تومان

پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال VIP دوره
برگزاری کلاس حل تمرین
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام بزودی
مفاهیم بنیادی در هوش مصنوعی

1,000,000 تومان

پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال VIP دوره
برگزاری کلاس حل تمرین
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام بزودی
تجزیه و تحلیل داده‌ها

750,000 تومان

پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال VIP دوره
برگزاری کلاس حل تمرین
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام بزودی
آمار و احتمالات

650,000 تومان

پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال VIP دوره
برگزاری کلاس حل تمرین
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام بزودی
یادگیری ماشین

2,100,000 تومان

پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال VIP دوره
برگزاری کلاس حل تمرین
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام بزودی
یادگیری عمیق

2,450,000 تومان

پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال VIP دوره
برگزاری کلاس حل تمرین
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام بزودی


درخواست مشاوره

مشاوره رایگان با درسمن

در صورت نیاز به مشاوره با تیم پشتیبانی درسمن، نام و شماره تماس خود را در کادر پایین ثبت کنید تا در اسرع وقت با شما تماس گرفته شود.

فرصت‌های شغلی فرانت اند

جابینجا (۱۰۰)
  • دلتابان | Deltaban
  • تهران
  • ۳ روز پیش
  • تجارت الکترونیک و فناوری اطلاعات ملل (فام) | Melal Credit Institute
  • تهران
  • ۵ روز پیش
  • گروه نرم افزاری پارت | Part Software Group
  • مشهد
  • ۱۷ روز پیش
  • فراهوش | frahosh
  • سمنان
  • ۴۲ روز پیش
  • ویراویراست | Viravirast
  • شیراز
  • ۱ روز پیش
  • کایکا | Caica
  • تهران
  • ۴۵ روز پیش
  • فراهوش | frahosh
  • سمنان
  • ۲۷ روز پیش
  • هوش تجاری ویترای نو | Vitray
  • تهران
  • ۷ روز پیش
  • شرکت دام و طیور کوروش-وابسته به گروه صنعتی گلرنگ | Kourosh livestock and poultry
  • تهران
  • ۲ روز پیش
  • بهاران | Baharan
  • تهران
  • ۲ روز پیش
  • مهندسی فناوری اطلاعات پرتو بیتا | Parto Bita Information Technology Engineering
  • تهران
  • ۱ روز پیش
  • پردازش اطلاعات مالی کاریزما | Charisma Financial Information Processing
  • تهران
  • ۲ روز پیش
  • داریا همراه پایتخت | Daira Hamrah
  • تهران
  • ۲ روز پیش
  • تجارت الکترونیک و فناوری اطلاعات ملل (فام) | Melal Credit Institute
  • تهران
  • ۵ روز پیش
  • مهندسی یاس ارغوانی | Yaas Arghavani System Engineering
  • تهران
  • ۱۳ روز پیش
  • فراهوش | frahosh
  • قم
  • ۲۷ روز پیش
  • پیشتازان سفر آسمان پاژ | Pishtazan Safar Aseman Pazh
  • تهران
  • ۷ روز پیش
  • شرکت مهندسی نرم افزار هلو | Holoo Software CO
  • تهران
  • ۱۶ روز پیش
  • توسعه ارتباطات الکترونیک تجارت ایرانیان | Tejarat Iranian Development Digital
  • تهران
  • ۲ روز پیش
  • پوملو | Creative Pomelo
  • مشهد
  • ۴۳ روز پیش
مشاهده همه

آموزش علم داده و تبدیل تخیل به واقعیت

مقدمه:

با ورود جهان به عصر داده های بزرگ، نیاز به ذخیره سازی این داده ها نیز افزایش یافته است. این مسئله تا سال ها پیش یکی از بزرگ ترین نگرانی های صنایع و سازمان ها بود. تمرکز اصلی بر ایجاد چارچوب و راه حل هایی برای ذخیره داده ها بود. اکنون که مشکل ذخیره سازی داده ها حل شده است، تمرکز بر روی پردازش داده ها معطوف شده است.

تمام ایده‌هایی که در فیلم‌های علمی تخیلی هالیوود می‌بینید در واقع می‌ توانند توسط Data Science به واقعیت تبدیل شوند. علم داده، آینده هوش مصنوعی است. بنابراین، بسیار مهم است که بدانید علم داده چیست و چگونه می تواند برای کسب و کار شما ارزش آفرینی می کند؟ مسیر آموزش علم داده از کجا شروع می شود؟ تا انتها همراه ما باشید تا به پاسخ تمامی سوالاتتان درباره علم داده دست یابید.

علم داده چیست؟

علم داده Data Science))، به عنوان یکی از پرتقاضاترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر در هوش مصنوعی است که مرتبا به تکامل خود ادامه می دهد. امروزه، متخصصان موفق داده می‌دانند که باید مهارت‌های سنتی تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، داده‌کاوی و مهارت‌های برنامه ‌نویسی را پشت سر بگذارند.

دانشمندان داده به منظور کشف اطلاعات مفید برای سازمان‌های خود، باید بر طیف کامل چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند و دارای سطحی از انعطاف‌ پذیری و درک برای به حداکثر رساندن بازده در هر مرحله از فرآیند باشند.

آموزش علم داده متکی به کامپیوتر و فناوری اطلاعات است. جذابیت و کاربرد این حوزه به حدی است که امروزه بیشترین میزان تقاضا را در این حوزه داریم. علم داده از مباحث مختلفی چون ریاضی، آمار، شناخت الگو، مهندسی داده تشکیل شده است که بسیاری از کسب و کارها برای سرمایه گذاری و تصمیم گیری هایشان از دیتا ساینس کمک می گیرند.

از طریق آموزش علم داده می توانیم به جمع آوری، آماده سازی، تصویر سازی، تحلیل و ارزیابی دیتا و همچنین مدیریت و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات بپردازیم.

تاریخچه علم داده

ویلیام کلیولند در سال 2001 برای اولین بار اصطلاح علم داده را مطرح کرد. این شخص در یکی از مقالات خود عنوان کرد که علم داده باید به عنوان یک رشته مستقل شناخته شود. ویلیام کلیولند علم داده را با علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی مرتبط می دانست. وی اعتقاد داشت مهندسین کامپیوتر شناخت کمی از دیتاها و کار با آن ها را دارند و در نتیجه منافع استفاده از یک تحلیلگر داده محدود می شود.

همچنین دانش متخصصین آمار هم محدود است. پس در نتیجه با ترکیب این دو گروه می توان به نتایج فوق العاده ای دست پیدا کرد. با این که عبارت علم داده عبارت جدیدی است اما این حرفه سال های سال وجود داشته است. ناپلئون بناپارت از مدل های ریاضی برای تصمیم گیری در میادین جنگی استفاده می کرده است. این مدل ها را ریاضیدانان تهیه می کردند.

دانشکده مدیریت دانشگاه تهران؛ اولین پژوهش را در زمینه علم داده در ایران انجام داد. دانشگاه شهید بهشتی نیز اولین دانشگاه در ایران است که آموزش علم داده را در مقطع کارشناسی ارشد آغاز کرد.

مزایا و کاربرد علم داده

داده ها ارزشمند هست و علمی که به رمزگشایی آن نیز کمک کند ارزشمند است. در هر لحظه ای که می گذرد میلیارد ها بایت داده در حال تولید است. به جرئت می توان گفت ارزش این داده ها بیشتر از نفت است. نقش یک متخصص که آموزش علم داده را به صورت اصولی و به طور کامل گذرانده باشد بسیار مهم و کلیدی است.

داده بدون علم هیچ ارزشی ندارد. داده ها باید خوانده و تجزیه و تحلیل شوند. این امر نیازمند داشتن کیفیت داده و درک نحوه خواندن آن ها و اکتشافات مبتنی بر داده است. داده ها به ایجاد تجربیات بهتر مشتری کمک می کند.

برای کالاها و محصولات، علم داده از قدرت یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا شرکت‌ها را قادر باشند محصولاتی را تولید کنند که مشتریان آن را دوست دارند. به عنوان مثال، برای یک شرکت تجارت الکترونیک، یک سیستم توصیه عالی می تواند به آنها کمک کند تا با مشاهده تاریخچه خرید هر مشتری، شخصیت های مشتری خود را کشف کنند.

کاربرد های علم داده محدود به کالاهای مصرفی یا فناوری یا مراقبت های بهداشتی نیست. تقاضای زیادی برای بهینه سازی فرآیندهای تجاری با استفاده از علم داده وجود دارد، از بانکداری و حمل و نقل تا تولید همگی نیاز مبرم به متخصص علم داده دارند. اما همه این موقعیت های کاری نیازمند نیرویی هستند که آموزش علم داده را به صورت اصولی و جامع گذرانده باشد.

پیش نیاز های علم داده

هنگام تحقیق و مطالعه برای آموزش علم داده به شما گفته می شود برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده به مهارت های تخصصی در زمینه‌ های مختلف مانند توسعه نرم‌افزار، زبان‌ های جستجوی پایگاه داده، یادگیری ماشین، برنامه ‌نویسی، ریاضیات، آمار، تجسم داده‌ها و ... نیاز دارید.

افراد هنگامی که با این لیست عظیم مواجه می شوند، دلسرد شده و انگیزه خود را از دست می دهند. اینجاست که تجربه دانشمندان داده به کمک می آید، زیرا این افراد می دانند که برای شروع آموزش علم داده لازم نیست یک عمر مهارت های دانشمندان را داشته باشید.

مهارت‌ های دانشمند داده به قدری متنوع است که باید درک کرد که فرد از قبل دارای چه مهارت‌هایی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده است و کدام مهارت‌ها را می‌توان در طول زمان توسعه داد تا با مشاغل علوم داده مطابقت داشته باشد. با این حال، پیش نیازهای خاصی وجود دارد که باید قبل از شروع آموزش علم داده، آن ها را فرا بگیرید.

در اینجا به برخی از مفاهیم فنی که باید قبل از آموزش علم داده بدانید، می پردازیم:

  1. یادگیری ماشین (Machine learning)

    ماشین لرنینگ ستون فقرات علم داده است. دانشمندان داده برای آموزش علم داده باید علاوه بر دانش اولیه آمار، درک کاملی از یادگیری ماشین نیز داشته باشند.

  2. مدل سازی (Modeling)

    مدل های ریاضی به شما کمک می کنند تا بتوانید براساس داده های که در دست دارید، سریع ترین پیش بینی و محاسبات را داشته باشید. مدل سازی نیز بخشی از یادگیری ماشین است و شامل تشخیص این که کدام الگوریتم برای حل یک مسئله معین مناسب تر است و همچنین نحوه آموزش این مدل ها می شود.

  3. آمار (Statistics)

    آمار در مرکز آموزش علم داده قرار دارد. یک دسته محکم در آمار می تواند به شما کمک کند تا هوش بیشتری را استخراج کرده و نتایج معنادار بیشتری را به دست آورید.

  4. برنامه نویسی (Programming)

    برای اجرای موفقیت آمیز پروژه علم داده به سطحی خاصی از برنامه نویسی نیاز است. رایج ترین ومناسب ترین و در نهایت محبوب ترین زبان برنامه نویسی که برای آموزش علم داده به آن نیاز دارید، زبان برنامه نویسی پایتون می باشد. این زبان برنامه نویسی یادگیری آسانی دارد و از کتابخانه های قدرتمندی پشتیبانی می کند که این کتابخانه ها برای علم داده و یادگیری ماشین بسیار مناسب هستند.

  5. پایگاه داده ها (Data bases)

    برای آن که پس از اموزش علم داده به یک دانشمند داده توانمند تبدیل شوید باید بدانید که پایگاه داده ها چگونه کار می کنند؟ چگونه این پایگاه داده ها را مدیریت کنید؟ و این که چگونه داده ها را از آن ها استخراج کنید؟

متخصص علم داده کیست و چه کاری انجام می دهد؟

تا کنون متوجه شدید که علم داده چیست و برای آموزش علم داده به چه پیش نیاز هایی احتیاج دارید. حتما این سوال برایتان پیش آمده است متخصص داده کیست و دقیقا چه کاری انجام می دهد.
پاسخ این است که یک دانشمند داده، داده های کسب و کار را برای استخراج بینش معنادار تجزیه و تحلیل می کند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می کند. این مراحل به صورت زیر می باشد:

در مرحله اول دانشمند داده قبل از جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل آن ها، با پرسیدن سوالات درست به درک مناسبی دست پیدا می کند و مشکل را مشخص می کند.
در مرحله دوم متخصص داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده ها را تعیین می کند. یک دانشمند داده، داده های ساختار یافته و بدون ساختار را از تعداد بسیاری منابع مختلف جمع آوری می کند. این داده ها شامل داده های سازمانی، داده های عمومی و ... می باشد.

در مرحله سوم پس از جمع آوری داده، دانشمند داده موظف است داده های خام را پردازش کرده و آن را به شکلی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل کند. این شامل اعتبار سنجی داده ها برای تضمین یکنواختی و میزان دقت و کامل بودن است.
در مرحله بعد پس از اینکه داده ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، به سیستم تحلیلی الگوریتم یادگیری ماشین یا یک مدل آماری وارد می شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می کنند.

هنگامی که داده ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمند داده ها را برای یافتن فرصت ها و راه حل ها تفسیر می کند. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان مربوطه و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.
اکنون باید از برخی الگوریتم‌های یادگیری ماشین آگاه باشید که این الگوریتم ها در درک واضح علم داده مفید هستند.

اصطلاحات تخصصی علم داده

آموزش علم داده به صورت تئوری-عملی است و به تحولات مبتنی بر داده که امروزه در صنعت و جامعه شاهد آن هستیم، نیرو می دهد. از هوش مصنوعی گرفته تا خودروهای خودران و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی ‌کننده ها، تنها از معدود پیشرفت‌ هایی هستند که به لطف توانایی روزافزون ما در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها انجام شده است.

درست مانند کلان داده ها و هوش مصنوعی، حوزه علم داده نیز واژگان خاص خود را دارد. درک اصطلاحات اولیه و اصطلاحات پرکاربرد برای هرکسی که به نحوی با فناوری ها سر و کار دارد ضروری است. بنابراین در اینجا به بررسی برخی از عبارات و کلمات کلیدی که احتمالاً با آنها برخورد خواهید کرد، پرداخته ایم.

  • الگوریتم (Algorithm)

    در آموزش علم داده، الگوریتم مجموعه ای از دستور العمل های غیر قابل تکرار است که افراد و ماشین ها می توانند از آن ها برای پردازش داده ها استفاده کنند. به طور معمول الگوریتم ها با وارد کردن داده ها و تنظیم متغیرها تا رسیدن به یک نتیجه دلخواه فعالیت خود را ادامه می دهند.
    به لطف پیشرفت هایی که در هوش مصنوعی شده است، امروزه ماشین ها این کار را انجام می دهند، زیرا می توانندآن را سریع تر از هر انسانی انجام دهند.

  • هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

    امروزه هوش مصنوعی را بر اساس مفاهیم توسعه یافته و از طریق مطالعه و کاربرد علم داده می سازند. به وسیله آموزش هوش مصنوعی و آموزش علم داده می توانید هر نوع رایانه یا رباتی را کنترل کنید. به طور مثال؛ آخرین موج ماشین های هوشمند، ماشین هایی است که قادر به استفاده از علم داده برای خودشان هستند.
    این ماشین ها به جای پردازش ساده داده هایی که به آن ها داده می شود، به روشی که به آن ها گفته می شود عمل می کنند.این ماشین ها با استفاده از آموزش علم داده یاد می گیرند که چگونه پردازش بهتری داشته باشند.

  • داده های عظیم (Big Data)

    Big Data اصطلاحی است که بیانگر افزایش وسیع حجم داده‌هایی است که در سال‌های اخیر در دسترس قرار گرفته ‌اند، به خصوص زمانی که جهان به طور گسترده ای آنلاین شده است. این داده ها نه تنها از نظر اندازه، بلکه به دلیل سرعت بالای تولید و تغییرات زیادی که می توانند ایجاد کنند، از داده‌هایی که قبلاً در دسترس بودند متمایز می‌شوند.

    این امر پتانسیل آنچه را که می توان با آموزش علم داده به دست آورد، که قبلاً با سرعت کم پردازش سیستم های رایانه ای و دشواری ثبت اطلاعات دقیق در حجم زیاد، قبل از دیجیتالی شدن گسترده، با مشکل مواجه می شد، به شدت بالا می برد.

  • پایتون (Python)

    پایتون یکی از زبان های برنامه نویسی است که در سال های اخیر به دلیل سهولت در یادگیری و استفاده بسیار مورد استقبال قرار گرفته است. برای آموزش علم داده نیز باید سطح مناسبی از پایتون را نیز بلد باشید. کاربرد پایتون در علم داده به این صورت است که می توان با روش های پیچیده ای که وجود دارد را در کار با مجموعه های بزرگ و کوچک استفاده کرد.

    یکی از دلایلی که توصیه می شود برای آموزش علم داده و کار در این حوزه پایتون را یاد بگیرید، منبع باز بودن این زبان است؛ چرا که این ویژگی باعث ارتقا این زبان می شود. در آموزش علم داده برای فهم ساده رابطه پایتون و علم داده، آن ها را به دو قلو های بهم چسبیده تشبیه می کنند. چرا که این دو در کنار هم کامل ترین هستند و نمی توان آن ها را از یکدیگر جدا کرد.

  • ناشناس سازی (Anonymization)

    هنگام تجزیه و تحلیل داده های علمی با استفاده از داده هایی که یک فرد شناسایی می کند، ناشناس سازی به فرآیند حذف یا مبهم کردن شاخص هایی در داده ها اشاره دارد که نشان می دهد به طور خاص به چه کسی اشاره دارد. این مورد همیشه آن طور که به نظر می رسد ساده نیست زیرا افراد را می توان با چیزی بیش از نامشان شناسایی کرد.

  • طبقه بندی (Classification)

    توانایی استفاده از داده ها پیرامون یک شی، برای تعیین این که یک آیتم به کدام یک از گروه های از پیش تعیین شده تعلق دارد. به عنوان مثال می توان به تحلیل یک تصویر و تشخیص تمامی چهار ضلعی ها با ابعاد یکسان را که به عنوان مربع طبقه بندی می کند، اشاره کرد.

  • داده کاوی (Data Mining)

    فرآیند بررسی مجموعه ای از داده ها برای تعیین روابط بین متغیرهایی که می توانند بر نتایج تأثیر بگذارند که به طور کلی در مقیاس بزرگ و توسط ماشین ها صورت می گیرد. داده کاوی در تجارت برای توصیف عملکرد اساسی یک دانشمند داده یا یک ابتکار علم داده استفاده می شود. داده کاوی یکی از مباحث بسیار مهم و کاربردی در آموزش علم داده می باشد.

  • مجموعه داده ها (Data Set)

    کل مجموعه داده هایی که در یک پروژه علم داده استفاده می شود. در پروژه های پیچیده و مدرن، Big Data مجموعه ای از انواع مختلف داده ها می باشد که از منابع متفاوتی به دست آمده است.

  • دانشمند داده (Data Scientist)

    دانشمند داده فردی است که روش علمی مشاهده، ثبت، تجزیه و تحلیل گزارش ها را انجام می دهد و نتایج آن ها را برای درک اطلاعات استفاده می کند. در آخر نیز همه این موارد را برای حل مسائل به کار می گیرد. آموزش علم داده توانسته در بسیاری از حوزه ها وارد شود و مشکلات بسیاری را حل کند.

  • فرا داده (Metadata)

    مجموعه ای از داده ها که اطلاعاتی درباره دیگر داده ها را توصیف می کند و اطلاعاتی متفاوت در مورد آن ها ارائه می دهد، متا دیتا می گویند. اما محتوای داده ها مانند متن یا همان پیام اولیه نیست. به عنوان مثال با یک فایل تصویری می توانیم اطلاعات مربوط به اندازه آن، زمان ایجاد عکس، دوربینی که برای عکاسی استفاده شده است و حتی نسخه ای از نرم افزاری که به وسیله آن ایجاد شده است. همه این اطلاعات را می توان با آموزش علم داده به دست آورد.

  • داده های خارج از محدوده یا داده های پرت (Outlier)

    اگر بخواهیم ساده و روان این ویژگی را توضیح دهیم باید بگوییم؛یک نقطه داده در یک نمودار یا در مجموعه ای از نتایج که بسیار بزرگتر یا کوچکتر از نزدیکترین نقطه داده بعدی است. این داده های پرت می توانند نشانگر رویداد های نادر یا غیره منتطره و یا داده های غیر قابل اعتماد باشند. داده های پرت یکی از مبحث مهم در آموزش علم داده است.

  • Quantile

    گروهی از اشیاء که بر اساس ویژگی های مشابه طبقه بندی شده اند و سپس به طور مساوی بین تعدادی از این گروه ها توزیع شده اند. اگر چهار گروه از این مدل داشته باشیم، به هر قسمت چارک گفته می شود. چارک اول، یک چهارم به بالای ورودی های فهرستی اشاره دارد که به چهار گروه مساوی تقسیم شده است. درک این مبحث آموزش علم داده، می تواند بسیاری از سختی ها را برایتان آسان کند.

  • ابعاد (Dimension)

    داده ها را می توان در پایگاه داده یک بعدی مثل لیست یا دو بعدی که متشکل از سطر ها و ستون ها است، ذخیره کرد. همچنین می ‌توان آن را در پایگاه‌های داده چند بعدی ذخیره کرد که می‌توانند به شکل یک شبکه، با سه محور، یا حتی جایگشت‌های پیچیده ‌تر ذخیره شود. ساختارهای ابعادی پیچیده تر معمولاً اجازه می دهند تا ارتباطات بیشتری بین اشیاء داده ای که در حال تجزیه و تحلیل هستند مشاهده شود.

  • پایگاه داده درون حافظه (in-Memory Database)

    پایگاه داده ای که در حافظه رم کامپیوتر نگهداری می شود و می توان به آن دسترسی پیدا کرد و با سرعت بیشتری نسبت به خواندن داده ها از روی دیسک عمل کند. این چیزی است که در سال های اخیر امکان پذیر شده است، در حالی که انجام آن با مجموعه داده های بزرگ در گذشته بسیار دشوار بوده است که دلیل آن افزایش اندازه حافظه موجود، و کاهش هزینه تراشه های رم فیزیکی می باشد.

تفاوت علم داده و داده کاوی

گاهی اوقات ممکن است تشخیص تفاوت علم داده و داده‌کاوی برای برخی افراد گیج‌ کننده باشد. پس ابتدا با تعریف هر یک از این دو شروع می کنیم.

داده کاوی (Data mining):

داده کاوی فرآیندی برای کشف الگوها در مجموعه داده های بزرگ است که شامل روش هایی بین یادگیری ماشین، آمار و سیستم های پایگاه داده است. داده کاوی یک زیرشاخه بین رشته ای علوم کامپیوتر و آمار با هدف کلی استخراج اطلاعات است.
در سال 1989 اصطلاح «کشف دانش در پایگاه های داده» توسط گریگوری پیا تتسکی ابداع شد. در ادامه او اولین کارگاه با نام KDD را تاسیس کرد. در دهه 1990 اصطلاح "داده کاوی" در جامعه پایگاه داده ظاهر شد. شرکت‌های خرده‌ فروشی و جامعه مالی از داده‌ کاوی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی روندها برای افزایش مشتری، پیش‌ بینی نوسانات نرخ بهره، قیمت سهام و تقاضای مشتری استفاده می‌کردند.

علم داده (Data Science):

علم داده یک حوزه بین رشته ای است که از روش ها، فرآیندها، الگوریتم ها و سیستم های علمی برای استخراج دانش و بینش از بسیاری از داده های ساختاری و بدون ساختار استفاده می کند. علم داده با داده کاوی، یادگیری عمیق و کلان داده مرتبط است.
در سال 1962، جان توکی زمینه ای را توصیف کرد که او آن را «تحلیل داده» نامید، که شباهت بسیاری به علم داده مدرن داشت.

اصطلاح "علم داده" در سال 1974 مطرح شد، زمانی که پیتر ناور آن را به عنوان نامی جایگزین برای علوم کامپیوتر پیشنهاد داد. در سال 1996، فدراسیون بین‌المللی انجمن‌های طبقه‌ بندی اولین کنفرانسی بود که به طور خاص علم داده را به عنوان یک موضوع معرفی کرد. با این حال، تعریف هنوز در جریان بود.

در سال 1997 جف وو پیشنهاد کرد که آمار باید به علم داده تغییر نام دهد. او استدلال کرد که یک نام جدید به آمار کمک می کند تا کلیشه های نادرست مانند مترادف بودن با حسابداری یا محدود به توصیف داده ها را از بین ببرد. در سال 1998، چیکیو هایاشی برای علم داده به عنوان یک مفهوم جدید و میان رشته ای با سه جنبه: طراحی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها بحث کرد.

تفاوت های اساسی بین علم داده و داده کاوی

بزرگترین تفاوت بین علم داده و داده کاوی در شرایط بین آن ها است. علم داده حوزه وسیعی است که شامل فرآیندهای جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل و به دست آوردن بینش از آن است. و در سمت دیگر، داده کاوی عمدتاً در مورد یافتن اطلاعات مفید در یک مجموعه داده و استفاده از آن اطلاعات برای کشف الگوهای پنهان است.

یکی دیگر از تفاوت های عمده ای که بین علم داده و داده کاوی وجود دارد این است که علم داده یک زمینه چند رشته ای است که شامل آمار، علوم اجتماعی، تجسم داده ها، پردازش زبان طبیعی، داده کاوی و غیره است در حالی که داده کاوی زیرمجموعه ای از علم داده است. برای آموزش علم داده و تخصص در این حوزه شما ملزم به یادگیری داده کاوی هستید.

نقش یک متخصص علم داده را می توان تا حدی ترکیبی از یک محقق هوش مصنوعی، یک مهندس یادگیری عمیق، یک مهندس یادگیری ماشین یا یک تحلیلگر داده در نظر گرفت. ممکن است فرد بتواند نقش یک مهندس داده را نیز ایفا کند. برعکس، یک متخصص داده کاوی لزوماً مجبور نیست که بتواند همه این نقش ها را انجام دهد.

تفاوت قابل توجه دیگری که بین علم داده و داده کاوی وجود دارد در نوع داده استفاده شده توسط این متخصصان این دو حوزه نهفته است. معمولاً علم داده با هر نوع داده اعم از ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار سروکار دارد. از سوی دیگر، داده کاوی بیشتر با داده های ساخت یافته سر و کار دارد.

در علم داده، شما نه تنها الگوهایی را پیدا می کنید و آنها را تجزیه و تحلیل می کنید که اجزای کلیدی داده کاوی هستند، بلکه با کمک ابزارها و فناوری های علم داده، انتظار می رود که بتوانید رویدادهای آینده را با اعمال نفوذ در زمان حال و زمان حال پیش بینی هم کنید.

چرا علم داده اهمیت دارد؟

پاسخ به این سوال میلیاردی!

اهمیت علم داده، پیدا کردن تخصص در حوزه برنامه نویسی، ریاضیات و آمار است که از همه این موارد برای ایجاد بینش و درک بهتر داده ها استفاده می کنیم. هنگامی که به این موارد فکر می کنیم متوجه اهمیت فراوان علم داده می شویم. با آموزش علم داده متوجه می شویم که ارزش داده ها در حال افزایش است.

یکی از بهترین مثال هایی که در باب اهمیت آموزش علم داده و استفاده از آن می توان زد؛ خطوط هوایی Southwest است که با کمک علم داده توانست 100 میلیون دلار صرفه جویی کند. آن ها با استفاده از علم داده توانستند میزان توقف و بیکاری هواپیما های خود را به شدت کاهش دهند و تغییر اساسی در منابع خود ایجاد کنند. امروزه کسب و کار ها بدون آموزش علم داده عملا رو به افول می روند و نمی توانند به عنوان یک رقیب جدی دیده شوند.

آموزش علم داده و کار در این حوزه تقاضای زیادی دارد. با استفاده از علم داده متوجه می شوید که چگونه داده های دیجیتال می توانند کسب و کار شما را متحول کنند. همچنین با آموزش علم داده می توانید تصمیم های مهم تر و دقیق تر را به راحتی انجام دهید.
سازمان ها و کسب کار ها با آموزش علم داده و استفاده از آن توانستند بر وحشت ناشی از عدم قطعیت پیروز بشوند. هر چند علم داده هنوز در مراحل ابتدایی خودش قرار دارد اما باز هم متخصصان معتقد هستند علم داده یک تابع است که با سرعت زیادی در حال رشد است.

در سال 2003، آیتونز 100 ماه طول کشید تا به 100 میلیون کاربر برسد، در حالی که برای Pokemon در سال 2016، چند روز طول کشید تا به مرز میلیون ها برسد. این تکامل به دلیل دیجیتالی شدن گسترده پلتفرم های تبلیغاتی که بر اساس بینش داده اجرا می شوند، اتفاق افتاد. اینجاست که ارزش آموزش علم داده مشخص می شود.

گزارش Deloitte Access Economics نشان می دهد که 76 درصد از کسب و کارها هزینه های تجزیه و تحلیل داده های خود را افزایش داده اند. به عنوان مثال، در بخش بانکداری، بانک آمریکا از NLP (پردازش زبان طبیعی) استفاده می کند.
در این نظام بانکی از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای داشتن یک دستیار مجازی استفاده می کند که بتوانند مشتریان را به کارهای مهمی که نیاز به توجه دارند، مانند صورتحساب های آینده و غیره هدایت کنند. مزیت های آموزش علم داده بی شمارند و می توان ساعت های زیادی را در مورد شرکت ها و ارگان هایی که از آن استفاده می کنند، صحبت کرد.

چشم انداز شغلی علم داده

شرکت ها در طیف گسترده ای از صنایع شروع به پذیرش علم داده به عنوان ابزاری برای جمع آوری داده و استفاده از هوش تجاری هوشمندانه کرده اند. سازمان‌هایی که نتوانند به این روند ادامه دهند، در آینده نمی‌ توانند رقابت کنند و دیگر فرصتی برای دیده شدن و پیشرفت نیز ندارند.

رونالد ون لون، یکی از رهبران داده و تجزیه و تحلیل، در یکی ازوبینارهایی که برگزار کرده است، در مورد مزیت آموزش علم داده، میزان رشد علم داده و فرصت های شغلی فراوان آن صحبت کرد. او در مورد روند های مربوطه، پیش‌ بینی ‌های آینده، و اینکه چگونه می‌توانید شغلی به‌ عنوان یک دانشمند داده پیدا کنید، بحث کرده است.

ما دائماً با موقعیت ‌های غیرقابل پیش بینی مواجه هستیم که یکی از این موقعیت ها که می توان مثال زد همه‌ گیری کووید است که از کسب ‌و کارها خواسته است تا آنچه را که می ‌توانند برای به حداقل رساندن تماس انسان با انسان انجام دهند. آموزش علم داده و فناوری و کاربرد آن به سرعت در حال تغییر است و در اصل آموزش علم داده به ایجاد این تغییرات کمک کرده و ثابت می کند که آینده ای روشن وجود دارد. با این حال، این به کیفیت و میزان داده‌ هایی که سازمان‌ها می‌توانند به دست آورند بستگی دارد.

از آن جایی که تاکید بیشتری بر داده های رفتاری مصرف کننده وجود دارد، سازمان ها دائماً به دنبال بهترین راه برای جمع آوری این اطلاعات هستند. این امر نیاز به آموزش علم داده و استفاده از علم داده را افزایش می دهد و اطمینان حاصل می کند که داده های به دست آمده ایمن هستند و ایمن نیز ذخیره می شوند. رازداری نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.

میزان تقاضا برای متخصصان علم داده بسیار زیاد است. به نحوی که کشور توسعه یافته ای مثل آمریکا با کمبود 190 هزار متخصص علم داده مواجه است.تعداد متخصصان ماهر برای تصاب این موقعیت های شغلی به شدت کم است و این یعنی برای افرادی که هر چه سریعتر آموزش علم داده را شروع می کنند، جایگاه شغلی منسبی وجود دارد و می توانند بدون معطلی به سر کار بروند.

در حال حاضر دانشمند علم داده یکی از پر درآمد ترین مشاغل دنیا را دارند. البته میزان دستمزد این افراد به نسبت مباحثی که در آموزش علم داده گذرانده اند و مسلط هستند، محل کار، سابقه فعالیت و بسیاری موارد دیگر بستی دارد. البته میزان تسلط یکی از عوامل اساسی است چرا که ممکن است فردی تازه کار تسلط ویژه ای در این حوزه داشته باشد که همه این ها به کیفیت آموزش علم داده ای که گذرانده است بر می گردد.

شاخه های فعالیت در علم داده بسیار گسترده است. برخی از این مشاغل که می توان نام برد عبارتند از : تحلیلگر داده، دانشمند داده، تحلیلگر کسب و کار، مدیر پایگاه داده و مدیر تجزیه و تحلیل می باشد.
علم داده آینده بسیار روشنی دارد. افرادی که مهارت های تحلیل داده ها را داشته باشند می توانند در این شغل بسیار موفق باشند و عملکرد فوق العاده ای نیز داشته باشند. اکنون بهترن فرصت برای آموزش علم داده است و نباید این فرصت طلایی را از دست داد. آموزش علم داده پلی به سمت افق های روشن کسب و کار است. آموزش علم داده می تواند به راحتی آینده افرادی را که در این مسیر قدم گذاشته اند، تضمین کند.

آموزش ماشین لرنینگ و انجام غیر ممکن‌ها

مقدمه:

ماشن لرنینگ که به اختصار به صورت (ML) نمایش داده می شود، شاخه ای از هوش مصنوعی است و به برنامه های نرم افزاری این امکان را می دهد که بدون هیچ برنامه ریزی در پیش بینی ها با دقت بالاتری عمل کنند و نتایج دقیق تری را در اختیار کاربرانشان قرار دهند. به عبارتی دیگر آموزش ماشین لرنینگ به شما این امکان را می دهد روش های تحقیقاتی خاصی را که یادگیرنده هستند؛ بسازید و این یعنی ایجاد روش هایی که داده را برای بهبود عملکرد در بخش خاصی به کار بگیرد.

الگوریتم های ماشین لرنینگ از داده های تاریخی به عنوان ورودی استفاده کرده تا بتوانند مقادیری را پیش بینی کنند و آن ها را در خروجی نمایش دهند. همه این مزایا تنها با آموزش ماشین لرنینگ قابل استفاده است. سایر کاربرد های ماشین لرنینگ شامل مواردی چون تشخیص تقلب، فیلتر کردن هرزنامه، پزشکی، بینایی کامپیوتر، شناسایی تهیه بد افزار ها، فیلتر کردن ایمیل، اتوماسیون فرآیند کسب و کار و موارد بسیار دیگری است.

اگر بخواهیم به طور کلی بگوییم الگوریتم های ماشین لرنینگ در جایی استفاده می شوند که استفاده از الگوریتم های معمولی دشوار یا غیر ممکن باشد. ماشین لرنینگ ارتباط نزدیکی با آمار و احتمالات دارد. به طور کلی مباحث ریاضی که باید پیرامون ماشین لرنینگ بدانید شامل بهینه سازی در ریاضی هم به صورت تئوری و هم به صورت عملی است.

انواع رویکرد در ماشین لرنینگ

در ماشین لرنینگ چهار رویکرد اساسی وجود دارد که شامل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی است. استفاده از این رویکرد ها بر اساس نوع داده و نتیجی که می خواهید به دست بیاورید؛ است. در ادامه به بررسی این چهار مورد می پردازیم.

یادگیری با نظارت (Supervised Algorithms)

در این نوع از رویکرد ماشین لرنینگ، دانشمندان الگوریتم هایی را با داده های برچسب گذاری شده ارائه می کنند. ورودی و خروجی در یادگیری با نظارت تعریف شده است و در طول یادگیری ماشین بر اساس این اطلاعات مدلی خاص ایجاد می شود.

بهترین موارد مصرف رویکرد های با نظارت در کار هایی مانند طبقه بندی باینری (تقسیم داده ها به دو دسته)، طبقه بندی چند طبقه ای ( انتخاب بیش از دو جواب)، مدل سازی رگرسیون (پیش بینی مقادیر پیوسته) است.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Algorithms)

این نوع از الگوریتم های یادگیری ماشین شامل داده های بدون برچسب گذاری است. در الگوریتم های بدون نظارت خروجی نداریم و آن چیزی که اهمیت دارد؛ دسته بندی داده ها به گروه های مختلف است. اکثر الگوریتم هایی که در یادگیری عمیق و شبکه عصبی استفاده می شود از این نوع هستند.

کاربرد عمده الگوریتم های یادگیری بدون نظارت در مواردی مانند خوشه بندی ( تقسیم بندی دادهای مشابه در یک گروه)، تشخیص ناهنجاری ( شناسایی داده های پرت در یک دیتاست)، کاهش ابعاد (کاهش تعداد متغیر ها بر اساس شرایط خاص) و پیدا کردن ارتباط بین دادهای مختلف است.

یادگیری نیمه نظارتی (Semi-supervised learning)

کاربرد الگوریتم نیمه نظارتی در ماشین لرنینگ ترکیبی از یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت است. عملکرد این نوع الگوریتم نیز به صورت ترکیبی است. دانشمندان داده ممکن است در فرایند یک الگوریتم داده ای برچسب گذاری شده را ارائه کنند و این در حالی باشد که مدل یادگیرنده بتواند عملکردی آزادانه داشته باشد و به درک و کشف روابط بپردازد.

عملکرد یادگیری نیمه نظارتی مطابق با مفاهیم آموزش ماشین لرنینگ بدین صورت است که دانشمندادن داده مقدار کمی از داده ها را برچسب گذاری می کنند تا از یک الگوریتم خاص استفاده کنند. با این روش الگوریتم ابعاد داده تمامی داده ها را می آموزد و می تواند داده هایی را که برچسب گذاری نشده بودند نیز برچسب بزند. مهم ترین کاربرد های آن شامل تشخیص تقلب، ترجمه ماشینی و برچسب گذاری داده ها می باشد.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Algorithms)

عملکرد یادگیری تقویتی در آموزش ماشین لرنینگ به این صورت است که ماشین برای تکمیل یک فرآیند چند مرحله ای با قوانین مشخص مورد استفاده قرار می گیرد و بر اساس تصمیم گیری آموزش دیده است. دانشمندان داده الگوریتمی را برای تکمیل یک کار برنامه‌ریزی می‌کنند و به آن نشانه‌های مثبت یا منفی می‌دهند تا بتواند کارش را تکمیل کند. اما در بیشتر موارد، الگوریتم به تنهایی تصمیم می گیرد که چه مراحلی را در طول مسیر طی کند.

طبق قوانین در آموزش ماشین لرنینگ؛ یادگیری تقویتی بر اساس پاداش و مجازات فعالیت می کند. این الگوریتم می کوشد به بهترین شکل ممکن فعالیت خود را انجام دهد تا تشویق شود و از مجازات دور بماند و این روش برای رسیدن به هدف بسیار مفید است. بیشترین کاربرد یادگیری تقویتی در مواردی چون رباتیک، بازی های رایانه ای و مدیریت منابع و تخصیص منابع می باشد.

آموزش ماشین لرنینگ و سایر حوزه‌ها

اصطلاح ماشین لرنینگ در سال 1959 توسط آرتور ساموئل که از فعالان بازی های کامپیوتری و هوش مصنوعی بود؛ ابداع شد و این شروعی برای حرکت به سمت آموزش ماشین لرنینگ بود. امروزه آموزش ماشین لرنینگ با دو هدف دنبال می شود. اولین هدف طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس مدل‌های توسعه‌یافته، و هدف دیگر نیز پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس این مدل‌ها است. در ادامه به بررسی رابطه ماشین لرنینگ با سایر حوزه ها می پردازیم بیشتر متوجه کاربرد و اهمیت آن شوید.

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

آموزش ماشین لرنینگ به عنوان بخشی از آموزش هوش مصنوعی ارائه می شود و از زیر شاخه های آن است. اینجا بود که آموزش ماشین لرنینگ هدف خود را از دستیابی به هوش مصنوعی به مقابله با مسائل قابل حل با ماهیت عملی تغییر داد. این روش تمرکز را از رویکردهای نمادینی که از هوش مصنوعی به ارث برده بود، تغییر داد و به روش‌ها و مدل‌هایی که از آمار، منطق فازی و نظریه احتمال گرفته شده بود، رفت.

تفاوت بین ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی اغلب به اشتباه درک می شود. ML بر اساس مشاهدات غیرفعال می‌آموزد و پیش‌بینی می‌کند، در حالی که هوش مصنوعی دلالت بر تعامل عاملی با محیط برای یادگیری و انجام اقداماتی دارد که شانس آن را برای دستیابی موفقیت‌آمیز به اهدافش به حداکثر می‌رساند.

ماشین لرنینگ و علم داده

علم داده نیز مانند ماشین لرنینگ از حوزه های وابسته به هوش مصنوعی است. تمرکز اصلی علم داده روی تجسم داده ها، مهندسی و ارائه بهتر آن ها است. اما ماشین لرنینگ تمرکز خود را روی الگوریتم های یادگیری و یادگیری از طریق تجربه گذاشته است. همانطور که از نام این دو حوزه مشخص است، داده ها هدف اصلی علم داده است و از فرآیند ها و سیستم ها برای استخراج داده ها استفاده می کند. متقابلا؛ درباره ماشین لرنینگ نیز می توان گفت رشته‌ای است که به رایانه ‌ها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی را می‌دهد و یادگیری هدف اصلی آن است.

اگر بخواهیم تصمیم بگیریم که به سراغ ماشین لرنینگ برویم یا علم داده و انتخاب کنیم که کدام یک بهتر است؛ باید بگوییم ماشین‌ها نمی ‌توانند بدون داده ها فرآیند یادگیری را پیش ببرند و علم داده بهتر است با ماشین لرنینگ همراه باشد. در آینده، دانشمندان داده برای مدل‌سازی و تفسیر کلان داده ‌هایی که تولید می‌شوند، حداقل به یک درک اولیه از یادگیری ماشین نیاز دارند.

ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

بسیاری از افراد معتقد هستند که ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ یکی هستند و می توان آنها را به جای یکدیگر استفاده کرد. البته این تصور بعضی از افراد است و کاملا غلط است. به طورکلی می توان گفت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ از شاخه های هوش مصنوعی هستند. در حقیقت دیپ لرنینگ نیز زیر مجموعه ماشین لرنینگ به حساب می آید.

یادگیری عمیق از ساختار پیچیده ای از الگوریتم های مدل سازی شده بر روی مغز انسان استفاده می کند. عملکرد دیپ لرنینگ به گونه ای است که امکان پردازش داده های بدون ساختار مانند اسناد، تصاویر و متن را فراهم می کند. ماشین لرنینگ نیز به معنای یادگیری از داده ها با استفاده از الگوریتم ها برای انجام یک کار بدون برنامه ریزی است.

یکی از معروف ترین کمپانی هایی که از هوش مصنوعی و به طور ویژه دیپ لرنینگ استفاده می کند؛ کمپانی نتفلیکس است. نتفلیکس از یک الگوریتم یادگیری عمیق استفاده می کند تا متوجه شود که کاربران کدام محتوا را دوست دارند و کدام محتوا را نمی پسندند. سپس از این داده ها استفاده می کند و محتوایی را که کاربر ممکن است دوست داشته باشد را ارزیابی کرده و آن را نمایش می دهد.

آموزش ماشین لرنینگ مناسب چه افرادی است؟

امروزه اهمیت استفاده از ماشین لرنینگ بیش از پیش احساس می شود و شرکت های بزرگ دنیا به سمت آموزش ماشین لرنینگ در حرکت هستند. چرا که می دانند هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ جهشی به سمت آینده تکنولوژی است. معروف ترین ابر کمپانی که سال ها است از ماشین لرنینگ استفاده می کند؛ کمپانی متا است. این کمپانی پرطرفدار ترین اپلیکیشن های دنیا؛ یعنی فیسبوک و اینستاگرام را مدیریت می کند. محتوای موتور توصیه های خبری فیسبوک توسط ماشین لرنینگ تامین می شود.

فیس بوک از یادگیری ماشینی برای شخصی سازی ارائه محتوای موتور جستجو هر کاربر استفاده می کند. اگر کاربری برای خواندن پست‌های یک گروه خاص توقف کند و این کار را مکررا انجام دهد، موتور توصیه شروع به نمایش بیشتر فعالیت آن گروه می‌کند. در پشت صحنه، موتور در حال تلاش برای تقویت الگوهای شناخته شده در رفتار آنلاین اعضا است. اگر کاربر الگو های خود را تغییر دهد و نتواند پست ‌های آن گروه را در هفته‌ های آینده بخواند، فید اخبار مطابق با آن تنظیم می‌شود.

کاربرد ماشین لرنینگ در دنیای واقعی

بسیاری از فعالیت ها نیز وابسته به آموزش ماشین لرنینگ و استفاده از آن است که در ادامه به معرفی آن ها می پردازیم.

  • مدیریت ارتباط با مشتری

    نرم‌افزار CRM از الگوریتم های ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل ایمیل استفاده می کند و اعضای تیم فروش را وادار می کند که پیام ها را مدیریت کنند و ابتدا به مهم‌ترین پیام‌ها پاسخ دهند. سیستم های پیشرفته تر حتی می توانند پاسخ های بالقوه و موثر را توصیه کنند.

  • هوش تجاری

    مدیران هوش تجاری و تجزیه و تحلیل از با استفاده از آموزش ماشین لرنینگ و پیاده سازی الگوریتم های آن در نرم افزار خود برای شناسایی داده های بسیار مهم، الگوهای رفتار و مکان داده و ناهنجاری ها در داده های پرت استفاده می کنند.

  • سیستم های مدیریت منابع انسانی

    سیستم‌های HRIS می‌توانند از الگوریتم ها و مدل های ماشین لرنینگ برای فیلتر کردن برنامه ‌ها و شناسایی بهترین گزینه ها برای یک موقعیت کاری خالی استفاده کنند.

  • ماشین های خودران

    آموزش ماشین لرنینگ و الگوریتم های آن، این امکان را برای یک خودروی نیمه‌خودران فراهم می کنند که یک شی را که به طور کامل در معرض دید نیست؛ تشخیص داده و به راننده هشدار دهد.

  • دستیاران مجازی

    دستیارهای مجازی نیز کاملا هوشمندانه عمل می کنند و مدل‌ها و الگوریتم های ماشین لرنینگ با نظارت و بدون نظارت را برای تفسیر گفتار طبیعی و زمینه عرضه ترکیب می‌کنند.

اهمیت آموزش ماشین لرنینگ

توضیح اینکه چگونه یک الگوریتم خاص ماشین لرنینگ کار می کند آسان نیست. زمانی که مدل پیچیده شود به یک چالش بزرگ تبدیل می شود. در برخی مشاغل متخصصان داده باید روند کار یک الگوریتم یا مدل را به دیگران توضیح دهند و برای این کار باید از الگوریتم های ساده استفاده کنند تا بتوانند دلیل تمامی تصمیم های گرفته شده را توضیح دهند.

حال تصور کنید به عنوان یک متخصص داده در بانک یا بیمه مشغول به کار هستید و قرار است حجم عظیمی از داده های پیچیده را با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ توضیح دهید. مدل‌های پیچیده می‌توانند پیش‌بینی‌ های دقیقی ایجاد کنند، اما توضیح دادن به یک فرد غیرمتخصص می‌تواند دشوار باشد.

انتخاب بهترین مدل ماشین لرنینگ

برای حل یک مشکل به وسیله ماشین لرنینگ؛ باید مناسب ترین راه حل را پیدا کنیم. فرایند انتخاب مدل مناسب برای حل مسئله اگر به درستی انتخاب نشود؛ می تواند زمان بر باشد. به صورت کلی برای انتخاب بهترین روش می توانید مراحل زیر را طی کنید.

مرحله 1: در مرحله اول و برای شروع؛ مشکل را با داده های ورودی تراز کنید. برای انجام این مرحله باید کار را به دست متخصصان امر یعنی؛ دانشمندان داده و کارشناسان این حوزه بسپارید چرا که درک عمیقی از این مشکل دارند.

مرحله2: طبق مفاهیم آموزش ماشین لرنینگ داده ها را جمع آوری کرده و قالب بندی می کنیم. در صورت لزوم می توان این داده ها را برچسب گذاری کرد. انجام این مرحله نیز بر عهده دانشمندان داده است.

مرحله3: الگوریتم های مناسب را انتخاب می کنیم و آن ها را مورد آزمایش قرار می دهیم تا میزان عملکرد دقیق آن ها را به دست آوریم. این مرحله نیز به دست دانشمندان داده انجام می شود.

مرحله 4: در این مرحله خروجی ها را به گونه ای تنظیم می کنیم که بالاترین میزان دقت را به دست آوریم. برای انجام این مرحله باید درک عمیقی از مشکل به وجود آمده داشته باشیم.

آینده ماشین لرنینگ

آموزش ماشین لرنینگ هر روزه طرفداران زیادی را جذب خود می کند، چرا که پیشرفته ترین با ستفاده از ماشین لرنینگ می توان پیشرفته ترین برنامه های هوش مصنوعی را تقویت کرد. پلتفرم هایی که از ماشین لرنینگ استفاده می کنند؛ بی رقیب ترین پلتفرم ها در حوزه های فناوری هستند.

از جمله پلتفرم هایی که از ماشین لرنینگ استفاده می کنند؛ می توان به آمازون، گوگل، مایکروسافت و IBM اشاره کنیم. کاربرد اصلی ماشین لرنینگ در این پلتفرم ها در ثبت نام مشتریان برای خدمات است. در اصل مواردی چون جمع‌آوری داده ‌ها، آماده‌ سازی داده ‌ها، طبقه بندی داده ها، ساخت مدل، آموزش و استقرار برنامه به وسیله ماشین لرنینگ انجام می شود. همه این موارد نشان دهنده اهمیت آموزش ماشین لرنینگ است که در بسیاری از موارد کاربرد دارد و صنعت و تجارت بیش از پیش به آن وابسته می شود.

نظرات کاربران

نظر بدهید

نظر شما در تصمیم دیگران اثرگذار است. لطفا برای ما و همراهان درسمن نظر خود را بنویسید.
برای ارسال نظر نیاز است وارد سایت شوید. در صورت نداشتن حساب کاربری عضو شوید.