آموزش مقدماتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حضوری 2025

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