آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حضوری 2025 - دانشگاه متاورس | آموزشگاه متاورس | University Metaverse
جستجو برای:
  • صفحه نخست
  • لیست آموزش ها
    • ابزارهای هوش مصنوعی
      • ChatGPT
    • برنامه نویسی و توسعه وب
      • HTML و CSS
      • JavaScript
      • Progressive Web Apps
      • React.js
      • Three.js
    • تکسچر سازی و انیمیشن
      • انیمیشن
      • تکسچر سازی
    • توسعه بازی
      • Unity
    • زبان‌های برنامه‌نویسی
      • C++
      • پایتون
    • سئو و بهینه سازی وب
      • Google Analytics
      • Google Search Console
      • SEO
    • سوشیال مارکتینگ
    • سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی
      • ArcGIS
      • GIS
      • QGIS
    • طراحی سایت
      • وردپرس
      • ووکامرس
    • طراحی و گرافیک
      • Blender
      • Character Creator
      • Cinema 4D
      • Figma
      • Marvelous Designer
      • Photoshop
    • مدیریت داده‌ها و پایگاه داده
      • MySQL
    • مدیریت شبکه‌های اجتماعی
      • اینستاگرام
    • مدیریت نسخه و همکاری تیمی
      • GitHub
    • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
      • بهینه‌سازی مدل‌های AI
      • پردازش زبان طبیعی (NLP)
      • پیاده‌سازی در فضای ابری
      • تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی
      • سیستم‌های توصیه‌گر
      • شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
      • هوش مصنوعی
      • یادگیری تقویتی
      • یادگیری عمیق
      • یادگیری ماشین
    • یوتیوب
  • آموزشگاه
    • مدرسین
    • مقالات
    • مناسبات
  • فروشگاه
    • پکیج های غیر حضوری
 
  • 09228083740
  • hq@irpsc.com
  • بلاگ
  • تماس با ما
  • درباره ما
دانشگاه متاورس | آموزشگاه متاورس | University Metaverse
دسترسی سریع
  • ابزارهای هوش مصنوعی
    • ChatGPT
  • برنامه نویسی و توسعه وب
    • HTML و CSS
    • JavaScript
    • Progressive Web Apps
    • React.js
    • Three.js
  • تکسچر سازی و انیمیشن
    • انیمیشن
    • تکسچر سازی
  • توسعه بازی
    • Unity
  • زبان‌های برنامه‌نویسی
    • C++
    • پایتون
  • سئو و بهینه سازی وب
    • Google Analytics
    • Google Search Console
    • SEO
  • سوشیال مارکتینگ
  • سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی
    • ArcGIS
    • GIS
    • QGIS
  • طراحی سایت
    • وردپرس
    • ووکامرس
  • طراحی و گرافیک
    • Blender
    • Character Creator
    • Cinema 4D
    • Figma
    • Marvelous Designer
    • Photoshop
  • مدیریت داده‌ها و پایگاه داده
    • MySQL
  • مدیریت شبکه‌های اجتماعی
    • اینستاگرام
  • مدیریت نسخه و همکاری تیمی
    • GitHub
  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
    • بهینه‌سازی مدل‌های AI
    • پردازش زبان طبیعی (NLP)
    • پیاده‌سازی در فضای ابری
    • تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی
    • سیستم‌های توصیه‌گر
    • شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
    • هوش مصنوعی
    • یادگیری تقویتی
    • یادگیری عمیق
    • یادگیری ماشین
  • یوتیوب
0

ورود و ثبت نام

  • صفحه نخست
  • لیست آموزش ها
    • ابزارهای هوش مصنوعی
      • ChatGPT
    • برنامه نویسی و توسعه وب
      • HTML و CSS
      • JavaScript
      • Progressive Web Apps
      • React.js
      • Three.js
    • تکسچر سازی و انیمیشن
      • انیمیشن
      • تکسچر سازی
    • توسعه بازی
      • Unity
    • زبان‌های برنامه‌نویسی
      • C++
      • پایتون
    • سئو و بهینه سازی وب
      • Google Analytics
      • Google Search Console
      • SEO
    • سوشیال مارکتینگ
    • سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی
      • ArcGIS
      • GIS
      • QGIS
    • طراحی سایت
      • وردپرس
      • ووکامرس
    • طراحی و گرافیک
      • Blender
      • Character Creator
      • Cinema 4D
      • Figma
      • Marvelous Designer
      • Photoshop
    • مدیریت داده‌ها و پایگاه داده
      • MySQL
    • مدیریت شبکه‌های اجتماعی
      • اینستاگرام
    • مدیریت نسخه و همکاری تیمی
      • GitHub
    • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
      • بهینه‌سازی مدل‌های AI
      • پردازش زبان طبیعی (NLP)
      • پیاده‌سازی در فضای ابری
      • تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی
      • سیستم‌های توصیه‌گر
      • شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
      • هوش مصنوعی
      • یادگیری تقویتی
      • یادگیری عمیق
      • یادگیری ماشین
    • یوتیوب
  • آموزشگاه
    • مدرسین
    • مقالات
    • مناسبات
  • فروشگاه
    • پکیج های غیر حضوری

آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حضوری 2025

خانههوش مصنوعی و یادگیری ماشینیادگیری ماشینآموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حضوری 2025
آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
حالت مطالعه

آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دوره حضوری 2025

آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفاهیم پایه و ضروری را به شما آموزش می‌دهد و شما را برای ورود به دنیای گسترده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آماده می‌کند. با استفاده از پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی، شما می‌توانید مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین تقویت کنید و آماده ادامه مسیر در دوره‌های پیشرفته‌تر 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 مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین :

  • آموزش پایه‌ای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از سطح مبتدی
  • مناسب برای افرادی که می‌خواهند با مفاهیم اولیه AI و Machine Learning آشنا شوند و پروژه‌های ساده را پیاده‌سازی کنند
  • آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مفاهیم اساسی AI و کاربردهای آن در دنیای واقعی
  • پروژه‌محور با تمرکز بر حل مسائل ساده AI و یادگیری ماشین
  • استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه‌های معروف مانند scikit-learn
  • درک عمیق از فرآیندهای پردازش داده‌ها، یادگیری ماشین و اصول مدل‌سازی

پیش‌نیازها:

  • برنامه‌ نویسی پایه با Python
  • آشنایی ابتدایی با ریاضیات پایه مانند جبر خطی و آمار (درک مفهوم ماتریس‌ها و احتمال ساده)

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 مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین :

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

اولین هفته: آشنایی با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

  • جلسه اول (2 ساعت):
    • معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
    • بررسی تفاوت‌ها بین AI، Machine Learning و Deep Learning
    • آشنایی با کاربردهای واقعی AI در صنایع مختلف
    • پروژه عملی: پیاده‌سازی اولین مدل ساده یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های دسته‌بندی ساده
  • جلسه دوم (2 ساعت):
    • مفاهیم پایه یادگیری ماشین: داده‌ها، ویژگی‌ها و مدل‌ها
    • معرفی یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده
    • بررسی روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
    • پروژه عملی: جمع‌آوری و تمیز کردن مجموعه داده‌ها برای اولین مدل یادگیری ماشین

دومین هفته: آشنایی با الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین

  • جلسه سوم (2 ساعت):
    • معرفی الگوریتم رگرسیون خطی (Linear Regression)
    • مفاهیم پیش‌بینی و ارزیابی مدل‌های رگرسیون
    • پروژه عملی: پیاده‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت‌ها
  • جلسه چهارم (2 ساعت):
    • معرفی الگوریتم طبقه‌بندی: K-Nearest Neighbors (KNN)
    • اصول طبقه‌بندی و ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
    • پروژه عملی: پیاده‌سازی KNN برای طبقه‌بندی داده‌ها

سومین هفته: بررسی الگوریتم‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین

  • جلسه پنجم (2 ساعت):
    • آشنایی با درخت تصمیم (Decision Tree) و الگوریتم‌های مبتنی بر درخت
    • پیاده‌سازی مدل‌های درخت تصمیم برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی
    • پروژه عملی: ساخت یک درخت تصمیم برای طبقه‌بندی مشتریان
  • جلسه ششم (2 ساعت):
    • آشنایی با الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest)
    • نحوه ترکیب مدل‌های درخت برای بهبود دقت و کاهش Overfitting
    • پروژه عملی: پیاده‌سازی جنگل تصادفی برای پیش‌بینی دقیق‌تر

چهارمین هفته: مدل‌های یادگیری غیرنظارت‌شده و خوشه‌بندی

  • جلسه هفتم (2 ساعت):
    • معرفی یادگیری غیرنظارت‌شده و الگوریتم‌های خوشه‌بندی
    • آشنایی با الگوریتم K-Means
    • پروژه عملی: خوشه‌بندی مشتریان بر اساس داده‌های فروش با استفاده از K-Means
  • جلسه هشتم (2 ساعت):
    • ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی و تکنیک‌های بهینه‌سازی
    • بررسی متریک‌های ارزیابی مانند Silhouette Score
    • پروژه عملی: بهینه‌سازی مدل K-Means و ارزیابی عملکرد

پنجمین هفته آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: پردازش داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌ها

  • جلسه نهم (2 ساعت):
    • آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین: استانداردسازی، نرمال‌سازی و تقسیم داده‌ها
    • بررسی Cross-Validation برای ارزیابی مدل‌ها
    • پروژه عملی: پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل‌ها با Cross-Validation
  • جلسه دهم (2 ساعت):
    • نحوه مقابله با Overfitting و Underfitting در مدل‌های یادگیری ماشین
    • پیاده‌سازی Regularization برای جلوگیری از Overfitting
    • پروژه عملی: بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های Regularization

ششمین هفته: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

  • جلسه یازدهم (2 ساعت):
    • انتخاب پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل یک مدل یادگیری ماشین از جمع‌آوری داده‌ها تا ارزیابی نهایی
    • کار بر روی پروژه‌های نهایی با تمرکز بر بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌ها
  • جلسه دوازدهم (2 ساعت):
    • ارائه پروژه نهایی توسط شرکت‌کنندگان
    • جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
    • مسیرهای پیشرفته برای ادامه یادگیری در حوزه AI و Machine Learning

ویژگی‌های جدید 2025:

  • استفاده از نسخه‌های به‌روز scikit-learn: به‌کارگیری آخرین نسخه scikit-learn برای پیاده‌سازی مدل‌ها
  • بهینه‌سازی مدل‌ها: کار با تکنیک‌های جدید Regularization و Cross-Validation برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • تحلیل داده‌های واقعی: استفاده از داده‌های واقعی و پروژه‌های عملی برای بهبود مهارت‌های یادگیری ماشین

location_onمحل برگزاری

برچسب: آشنایی با داده‌ها آشنایی با هوش مصنوعی آموزش AI آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی اصول یادگیری ماشین الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل داده‌ها دوره مقدماتی AI شروع با یادگیری ماشین کاربردهای AI مدل‌های یادگیری ماشین مفاهیم پایه یادگیری ماشین هوش مصنوعی مقدماتی یادگیری ماشین برای مبتدیان یادگیری ماشین مبتدی

دوره های مرتبط

آموزش مقدماتی React.js

آموزش مقدماتی React.js حضوری 2025

آموزش مقدماتی React.js: دوره‌ای جامع برای یادگیری اصول ساخت رابط‌های کاربری پویا با React، شامل مفاهیم پایه، کامپوننت‌سازی و مدیریت وضعیت؛ مناسب برای مبتدیان و علاقه‌مندان به توسعه وب.

آموزش پیشرفته React Native

آموزش پیشرفته React.js حضوری 2025

آموزش پیشرفته React.js: یادگیری عمیق توسعه رابط‌های کاربری مدرن، مدیریت پیشرفته وضعیت، بهینه‌سازی عملکرد و استفاده از هوک‌ها؛ مناسب برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای وب.

آموزش مقدماتی C++

آموزش مقدماتی C++ حضوری 2025

دوره آموزش مقدماتی C++: یک دوره برای یادگیری اصول پایه برنامه‌ نویسی با C++، شامل مبانی زبان، ساختار داده‌ها و مفاهیم شیءگرایی؛ مناسب برای مبتدیان و کسانی که می‌خواهند دنیای برنامه‌نویسی را آغاز کنند.

آموزش مقدماتی Unity 3D

آموزش مقدماتی Unity 3D حضوری 2025

آموزش مقدماتی Unity 3D دوره حضوری 2024 مناسب برای افراد مبتدی و علاقه‌مند به برنامه نویسی.

 

نظرات

لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

قیمت :

4,800,000 تومان

امتیاز
0 از 0 رأی
بدون امتیاز 0 رای
4,800,000 تومان
تعداد دانشجو : 0
نوع دوره: حضوری
سطح دوره: مقدماتی
پیش نیاز: برنامه‌ نویسی پایه با Python
زبان: فارسی
24 ساعت
6 سرفصل
روش پشتیبانی: تلفنی
آموزشگاه متاورس
درصد پیشرفت دوره: %50
185 بازدید 0 دیدگاه
حسین قدیری
حسین قدیری
مدیرعامل هلدینگ تعاونی های زنجیره تامین بهشت

مدیرعامل هلدینگ تعاونی های زنجیره تامین بهشت | مدیرکل دانشگاه متاورس ایران

دسته: لیست آموزش ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، یادگیری ماشین
تبلیغات

دوره مقدماتی متاورس رنگ حضوری و غیر حضوری

وزارت تعاون کار و رفاه اجتماعی اسناد و املاک کشور مرکز آموزش ویدیویی انجمن پرسش و پاسخ فروشگاه ملی تولید کنندگان مدیریت بر مدیران حم رسانه ملی اخبار متا دانشگاه متاورس استخدام | دانش محور فروشگاه مجازی حم تبلیغات ملی بازار NFT متاورس رنگ نقشه ملی سه بعدی متا تونل زمان متاآرت وبرنگ خانه
درباره دانشگاه متاورس

ما در دانشگاه متاورس، آینده آموزش را رقم می‌زنیم. با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین واقعیت مجازی و افزوده، محیطی تعاملی و غنی را برای یادگیری فراهم کرده‌ایم. در دانشگاه متاورس، فراتر از کلاس‌های سنتی قدم می‌گذاریم .

  • قزوین، مرکز قزوین، ملاصدرا، خیابان میرداماد، نبش بن بست پویا، پلاک 45
  • 02833647125 - 09228083740
  • hq@irpsc.com
فهرست سفارشی
  • دانشگاه متاورس
  • بلاگ
  • تماس با ما
  • حساب کاربری من
  • درباره ما
  • سبد خرید
  • فروشگاه

طراحی شده توسط وبرنگ

ورود

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

هنوز عضو نشده اید؟ عضویت در سایت