آموزش جامع یادگیری ماشین با Python حضوری 2025

آموزش جامع یادگیری ماشین با Python دوره حضوری 2025

آموزش جامع یادگیری ماشین با Python شما را با تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین آشنا می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های عملی خود را در این زمینه تقویت کنید. از پیاده‌سازی الگوریتم‌های ساده تا بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده، این دوره به شما کمک می‌کند تا به یک توسعه‌دهنده یادگیری ماشین حرفه‌ای تبدیل شوید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه برنامه نویسی و گرافیک را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با Python:

• آموزش عملی و جامع یادگیری ماشین (Machine Learning) با استفاده از زبان برنامه‌ نویسی Python
• مناسب برای دانشجویان، برنامه‌ نویسان، تحلیلگران داده و افرادی که با مبانی هوش مصنوعی آشنا هستند و قصد پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را دارند
• آموزش بر اساس جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های معروف Python مانند scikit-learn
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• استفاده از داده‌های واقعی برای تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و بررسی نتایج در دنیای واقعی
• تمرکز بر بهینه‌سازی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مثل Cross-Validation و Hyperparameter Tuning

پیش‌نیازها:

• آشنایی با مبانی Python
• مبانی جبر خطی و آمار (تئوری احتمال ساده و ماتریس‌ها)
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۲ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۲۴ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۰۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۴,۸۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با Python :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

اولین هفته: آشنایی با ابزارها و مقدمات یادگیری ماشین

• جلسه اول (2 ساعت):
  • معرفی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • آشنایی با کتابخانه‌های Python برای یادگیری ماشین (scikit-learn, numpy, pandas)
  • نصب و راه‌اندازی ابزارهای Python و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • پروژه عملی: نصب و اجرای اولین پروژه Python برای پیاده‌سازی مدل یادگیری ماشین ساده
• جلسه دوم (2 ساعت):
  • آشنایی با فرآیند یادگیری ماشین: جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش و پیاده‌سازی مدل
  • اصول اولیه آماده‌سازی داده‌ها و تمیز کردن آن‌ها
  • پروژه عملی: آماده‌سازی مجموعه داده‌های اولیه برای پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین

دومین هفته: رگرسیون و الگوریتم‌های پیش‌بینی

• جلسه سوم (2 ساعت):
  • آشنایی با الگوریتم رگرسیون خطی (Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی با scikit-learn
  • ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای MSE و R²
  • پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از رگرسیون خطی
• جلسه چهارم (2 ساعت):
  • معرفی رگرسیون چندگانه (Multiple Linear Regression) و رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون چندگانه برای پیش‌بینی‌های پیچیده‌تر
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی مشتریان

سومین هفته: الگوریتم‌های طبقه‌بندی و خوشه‌بندی

• جلسه پنجم (2 ساعت):
  • آشنایی با الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) و پیاده‌سازی آن‌ها
  • الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN) و Decision Trees
  • پروژه عملی: طبقه‌بندی داده‌های مرتبط با مشتریان با استفاده از KNN
• جلسه ششم (2 ساعت):
  • خوشه‌بندی (Clustering) و الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی داده‌های بدون برچسب
  • پیاده‌سازی خوشه‌بندی و تحلیل نتایج
  • پروژه عملی: خوشه‌بندی داده‌های فروشگاه با استفاده از K-Means

چهارمین هفته: بهینه‌سازی مدل‌ها و ارزیابی آن‌ها

• جلسه هفتم (2 ساعت):
  • اصول ارزیابی مدل‌ها و استفاده از Cross-Validation برای بهبود دقت مدل‌ها
  • بررسی Overfitting و Underfitting در مدل‌های یادگیری ماشین
  • پروژه عملی: ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با Cross-Validation و جلوگیری از Overfitting
• جلسه هشتم (2 ساعت):
  • بهینه‌سازی Hyperparameter‌های مدل‌ها با Grid Search و Random Search
  • بهبود عملکرد مدل‌ها با تنظیم دقیق پارامترها
  • پروژه عملی: بهینه‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون با استفاده از Grid Search

پنجمین هفته آموزش جامع یادگیری ماشین با Python : الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

• جلسه نهم (2 ساعت):
  • معرفی الگوریتم Random Forest و جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی دقیق‌تر
  • نحوه پیاده‌سازی Random Forest با scikit-learn
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی Random Forest برای داده‌های پیچیده‌تر و مقایسه نتایج با الگوریتم‌های ساده‌تر
• جلسه دهم (2 ساعت):
  • معرفی الگوریتم‌های Boosting (مانند AdaBoost و Gradient Boosting)
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های Boosting برای بهبود دقت مدل‌ها
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی AdaBoost و بررسی عملکرد آن بر روی داده‌های فروش

ششمین هفته: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

• جلسه یازدهم (2 ساعت):
  • کار بر روی پروژه نهایی: انتخاب یک مجموعه داده واقعی و طراحی یک مدل یادگیری ماشین
  • راهنمایی و اجرای مراحل مختلف از پیش‌ پردازش داده‌ها تا ارزیابی نهایی مدل
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم پیش‌بینی یا طبقه‌بندی کامل بر اساس داده‌های انتخابی
• جلسه دوازدهم (2 ساعت):
  • ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
  • بررسی پروژه‌ها و جمع‌بندی دوره
  • مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و ارتقاء در زمینه یادگیری ماشین

ویژگی‌های جدید 2025:

• استفاده از آخرین نسخه scikit-learn و به‌روزترین ابزارها برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• کار با داده‌های واقعی و تمرکز بر پروژه‌های عملی برای توسعه مهارت‌های یادگیری ماشین
• بهینه‌سازی مدل‌ها و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مثل Cross-Validation و Grid Search