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 جلسات آمادگی برای مصاحبه
resumewritingIcon جلسات رزومه نویسی
panelIcon پنل تخصصی دانشجویی
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.

این پروژه ها ماحصل تمامی سر فصل ها و مباحثی است که در هر ترم تدریس شده است. در کنار این پروژه ها، 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 تخصصی 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 تخصصی 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
  • شماره تلفن درسمن: 91301757-021
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 هرموقعیتی که باشد، جلسه ای تعیین کننده است مخصوصا اگر با کارفرما یا مدیری باشد که قصد استخدام شما را دارد. تصویری که از شما در ذهن این افراد می ماند بسیار مهم است و باید خود را شایسته آن موقعیت شغلی نشان دهید.

مصاحبه شغلی موفق وابسته به عوامل زیادی است. شما باید در مدت زمان محدود مصاحبه کننده را قانع کنید که دانش و مهارت کافی را دارید و می توانید نیازکارفرما را برطرف کنید.
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 ها استخدام شوید.

resumewritingIcon

رزومه نویسی اصولی یکی از مهم ترین و دشوار ترین چالش های پیش روی تمامی افرادی است که جویای کار هستند. تدوین رزومه اصولی نیز کار راحتی نیست و نیاز به تجربه و مهارت دارد. در پایان دوره استادی پایتون به شما آموزش می دهیم رزومه ای استاندارد چیست و چگونه همچین رزومه ای را تدوین کنید.

تمامی پروژه هایی که در طی دوره نیز انجام داده اید به رزومه شما اضافه می شود. یک رزومه حرفه ای می تواند شانس دیده شدن شدن شما در بین متقاضیان موقعیت شغلی را افزایش و در نهایت شانس دعوت به مصاحبه و دعوت به کار شدنتان را بالا ببرد .

panelIcon

یکی از ویژگی های استثنایی دوره استادی هوش مصنوعی اختصاص یک پنل تخصصی به شرکت کنندگان است. این پنل تخصصی برای درج و ارسال تمارین، دریافت ویدیو های حل تمرین، برگزاری جلسات آنلاین و آزمون و ارزشیابی دانشجویان دوره است. هدف از اختصاص این پنل تخصصی به دانشجویان این است که به صورت متمرکز به محتوای دوره دسترسی داشته باشید و بتوانید فرآیند یادگیری خود را مدیریت کنید.

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: darsmancom
  • شماره تلفن درسمن: 91301757-021

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))

  • مقدمه ای بر یادگیری ماشین وکاربردهای آن
    • یادگیری ماشین
    • یادگیری با ناظر
    • یادگیری بدون ناظر
  • آشنایی اولیه با دسته بندی الگوریتم های یادگیری ماشین (ML)
    • تحت نظارت (supervised)
    • نیمه نظارتی (semi-supervised)
    • بدون نظارت (unsupervised)
    • تقویتی (reinforcement)
  • پیش پردازش داده ها (Data Preprocessing)
    • بررسی یکپارچگی داده‌ها (Data Integrity)
    • نرمال کردن داده‌ها (Data Normalization) و انواع آن
    • تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
    • داده‌های گم‌شده (Missing Values)
    • تشخیص داده‌های پرت و دارای نویز (Noise)
    • انتخاب ویژگی (Feature Section) و کاهش ابعاد
    • انتخاب نمونه (Instance Selection)
    • بخش بندی داده‌ها (Train , Test , Split)
    • آشنایی با روش‌های مدیریت داده‌های کیفی
    • آشنایی با feature generation
    • ایجاد Dummy برای ویژگی‌های کیفی
    • معرفی Concatenating
    • معرفی Cross Tabulation
    • معرفی Pivot Table
    • معرفی Dummy variables
  • معرفی کامل انواع مسائل رگرسیون (Regression) و پیاده سازی آنها در پایتون
    • معرفی رگرسیون خطی
    • معرفی رگرسیون غیر خطی
    • معرفی رگرسیون چند متغیره
    • معرفی رگرسیون چندجمله‌ای
    • الگوریتم Decision Tree
    • الگوریتمRandom Forest
    • الگوریتم SVR
    • الگوریتم Lasso Regressionhg
    • الگوریتم Gradient Boosting
    • الگوریتم XGBoost
    • الگوریتم adaboost
    • الگوریتم CatBoost
    • الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی
    • بررسی کیفیت مدل رگرسیون
    • آشنایی با رگرسیون لجستیک
    • معیارهای ارزیابی مدل در مسائل رگرسیون
  • آموزش کامل طبقه بندی (classification)و معرفی الگوریتم های پرکاربرد آن
    • آشنایی کاهش ابعاد
    • معرفی الگوریتم های کاهش ابعاد از جمله PCA، Kernel، Analysis ،ICA و ....
    • الگوریتم Logistic
    • الگوریتم KNN
    • الگوریتم Decision Tree
    • الگوریتمRandom Forest
    • الگوریتم SVM
    • الگوریتم Naive Bayes
    • الگوریتم Gradient Boosting
    • الگوریتم XGBoost
    • آشنایی با Imbalanced Data Classification
    • معرفی مفاهیم Overfitting , Underfitting
    • معرفی مفاهیم Bias , Variance
    • آشنایی با روش های طبقه‌بندی دودویی، چند کلاسه و چند برچسبه
    • معرفی مدل های قطعی و احتمالی در طبقه بندی
    • آموزش روشهای مختلف سنجش و ارزیابی مدل
    • تحلیل و پیش‌بینی سری زمانی با SARIMAX
    • پیش‌بینی سری‌های زمانی با کتابخانه Prophet
  • آموزش کامل خوشه بندی (Clustering) و معرفی الگوریتم های پرکاربرد آن
    • معرفی مسائل خوشه‌بندی
    • الگوریتم K-means
    • الگوریتم DBSCAN
    • الگوریتم خوشه‌بندی MeanShift
    • الگوریتم خوشه‌بندی طیفی Spectral Clustering
    • الگوریتم خوشه‌بندی Gaussian Mixture Model
    • الگوریتم خوشه‌بندی سلسله ‌مراتبی
    • بررسی متد Elbow و مقدار WCSS
    • بررسی Method Silhouetteدر خوشه بندی

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

  • مقدمه ای بر یادگیری عمیق وکاربردهای آن
    • آشنایی با مفاهیم اولیه در یادگیری عمیق
    • مروری بر ریاضیات و ارتباط آن با یادگیری عمیق
    • تعریف اولیه از شبکه‌های عصبی
  • شبکه عصبی و یادگیری عمیق
    • آشنایی با شبکه‌های عصبی و پرسپترون
    • معرفی محبوبترین کتابخانه های هوش مصنوعی در پایتون ( TensorFlowو Keras)
    • آشنایی با پرسپترون‌ و پرسپترون‌های چندلایه (MLP)
  • معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
    • معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشن(CNN) و پیاده سازی آن در پایتون
    • آشنایی با متدهایactivation functions
    • استفاده از Big Data در یادگیری عمیق
    • آشنایی با مدل‌های معروف یادگیری عمیق کانولوشنی در حل مسائل
    • آشنایی با مدل Resnetدر Deep Learning
    • معرفی مدل پیش یادگیری شده در Deep Learning
    • پیاده‌سازی Resnet برای تشخیص تصاویر
  • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
    • معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و پیاده سازی آن در پایتون
    • آشنایی با شبکه‌های عصبی LSTM و GRU
  • یادگیری بازنمایی نظارت شده و بدون ناظر
    • آشنایی با معماری و کاربردهای خود رمزنگارها
    • معرفی مدلهای مولد عمیق
    • آشنایی با شبکه مولد-متخاصم (GAN)
    • آشنایی با ماشین بولترمن (RBM)
  • یادگیری انتقال Transfer Learning
    • ریاضی و Transfer Learning
    • پیاده سازی یادگیری انتقال با Keras

ترم هفتم استادی هوش مصنوعی (آموزش کامل بینایی ماشین (Machine Vision) )

  • آشنایی با مفاهیم بینایی کامپیوتر و شروع کار با OpenCV
  • آشنایی با پردازش تصویر در پایتون بوسیله OpenCV
  • آشنایی با Contour و Image Segmentation
  • آشنایی با تشخیص اشیاء (Object Detection) در بینایی ماشین
  • آموزش کامل HAAR Cascade Classifier

ترم هشتم استادی هوش مصنوعی (آموزش کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) )

  • معرفی کامل NLP
  • پیش پردازش متون
  • استخراج ویژگی‌های متون
  • خلاصه سازی متون
  • تشخیص کپی بودن متون
  • خوشه بندی متون
  • پیاده سازی سیستم توصیه دهنده
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 مبلغ 1,740,000 تومان را به عنوان پیش پرداخت واریز می کنید، مابقی را نیز در بازه چهار ماهه و در چهار قسط 1,725,000 تومان پرداخت می کنید

برای کسب اطلاعات بیشتر می توانید از راه های زیر اقدام کنید:

  • اینستاگرام درسمن: darsmancom
  • شماره تلفن درسمن: 91301757-021


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 شما یک برنامه نویس پایتون هستید، و قصد دارید در حوزه هوش مصنوعی به یک برنامه نویس خبره تبدیل شوید، دوره استادی هوش بهترین انتخاب برای شماست، با تبدیل شدن به متخصص هوش مصنوعی درآمد خود را تا حد 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 6 ماه پنل کاربری برای شما باز است و به فیلم های آموزشی دسترسی خواهید داشت و در صورت نیاز می توانید محتوای آموزشی را مرور کنید. پس از پایان دوره 6 ماهه 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
  • شماره تلفن درسمن: 91301757-021

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

30% تخفیف

10,800,000 تومان

7,560,000 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 کامل بینایی ماشین
آموزش کامل پردازش زبان طبیعی
آموزش آمادگی مصاحبه موفق
دوره آموزش جامع git
دوره آموزش الگوریتم در برنامه نویسی 3
آموزش رزومه نویسی حرفه‌ای
ثبت نام
پکیج اقساطی

20% تخفیف

10,800,000 تومان

8,640,000 تومان

پیش پرداخت 1,740,000 تومان و مابقی در چهار قسط، به مبلغ 1,725,000 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 کامل بینایی ماشین
آموزش کامل پردازش زبان طبیعی
آموزش آمادگی مصاحبه موفق
دوره آموزش جامع git
دوره آموزش الگوریتم در برنامه نویسی 3
آموزش رزومه نویسی حرفه‌ای
ثبت نام
ثبت نام مجزای تک ترم‌ها
پایتون مقدماتی

رایگان

پیش نیاز
پایتون پیشرفته

2,450,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
مفاهیم بنیادی در هوش مصنوعی

1,000,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
تجزیه و تحلیل داده‌ها

750,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
آمار و احتمالات

650,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
یادگیری ماشین

2,100,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
یادگیری عمیق

2,450,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
بینایی ماشین

650,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام
پردازش زبان طبیعی

750,000 تومان

اختصاص پنل دانشجویی
پشتیبانی کامل در طول دوره
عضویت در کانال تخصصی دوره
حل تمرین توسط مدرس
برگزاری جلسات آنلاین رفع اشکال با مدرس
ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجو در طول دوره
ثبت نام


درخواست مشاوره

برای مشاوره با تیم پشتیبانی درسمن تماس بگیرید.

یا درخواست خود را ثبت کنید تا مشاوران ما با شما تماس بگیرند.

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.
نظرات
کاربر درسمن
علی دلفانی

سلام.بنده ترم 3 کارشناسی مهندسی کامپیوتر هستم. و دارم الان دوره مقدماتی و متوسط پایتون رو از سایتتون اموزش میبینم میخواستم ببینم بنده هم میتونم تو دوره دیپ لرنینگ ثبت نام کنم و اینکه نوشتید دیپ لرنینگ هم شامل دوره استادی میشه، اموزش کاملش هست؟ و یکی هم اینکه دوره استادی هوش مصنوعی (۶ ترمش) چقدر طول میکشه ؟ ممنون میشم پاسخ بدید

پشتیبانی 1
پشتیبانی 1

سلام علی جان، خیلی هم عالی، اتفاقا در راهی که انتخاب کرده اید بسیار فوق العاده است و آینده درخشانی دارد.

این دوره حدودا 14 ماه زمان خواهد برد اگر بخواهید کل استادی هوش را بگذرانید، اما زمان ترم شیشم هنوز مشخص نیست.

بله این دوره به بسیار کامل است و هر آنچه که نیاز دارید برای استاد شدن در این حوزه به شما آموزش داده می شود.

 

 

کاربر درسمن
علی محمودی

سلام وقتتون بخیر قبل از این که سوالم بپرسم لازم دونستم حتما ازتون تشکر کنم به خاطر سایت خوبتون و انرژی که می زارید محتوا صفحه رو مطالعه کردم وبینار رایگان که توی یوتیوب گذاشته بودین هم دیدم ولی متوجه نشدم طول دوره به چقدره چون ماشالله جامع و کاملا می خواستم ببینم می تونم توی برنامم بگنجونم و شروع کنم از ماه اینده یا ن ممنون می شم به ایمیلم پاسخ رو ارسال کنین

پشتیبانی 1
پشتیبانی 1

سلام علی جان، وقتتون بخیر، باشه حتما.