
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
دوره های مرتبط
آموزش پیشرفته React Native حضوری 2025
آموزش پیشرفته React Native: دورهای تخصصی برای یادگیری تکنیکهای حرفهای و بهینهسازی عملکرد در ساخت اپلیکیشنهای موبایل با React Native. مناسب برای توسعه دهندگانی که میخواهند مهارتهای خود را به سطح بالاتری ارتقا دهند و اپلیکیشنهای کارآمدتر و قدرتمندتری ایجاد کنند.
آموزش مقدماتی GitHub حضوری 2025
آموزش مقدماتی GitHub: دورهای کامل برای یادگیری اصول مدیریت نسخه و همکاری تیمی؛ مناسب برای مبتدیان و برنامهنویسانی که میخواهند پروژههای خود را بهصورت حرفهای مدیریت کنند.
آموزش صفر تا صد MySQL حضوری 2025
دوره آموزش صفر تا صد MySQL: یادگیری کامل مدیریت پایگاه داده، کوئرینویسی و تحلیل دادهها؛ مناسب برای مبتدیان و افرادی که میخواهند مهارتهای حرفهای کسب کنند.
آموزش پیشرفته یونیتی سه بعدی (Unity 3D) حضوری 2025
آموزش پیشرفته یونیتی سه بعدی (Unity 3D) دوره حضوری 2025 آموزش پیشرفته یونیتی سه بعدی (Unity 3D) به طور جامع…
نظرات
4,800,000 تومان

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