✨ به علت تقاضا و استقبال فراوان تکرار شد...

💻پنجمین دوره جامع برنامه نویسی پایتون با رویکرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
📆 پاییز ١۴٠۴

🎯 چرا این دوره؟
🔹اگر به دنیای برنامه‌نویسی، داده و هوش مصنوعی علاقه دارید، این دوره نقطه‌ی شروعی فوق‌العاده برای شماست! در این دوره، از مبانی برنامه‌نویسی پایتون تا مفاهیم پیشرفته‌ی یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) را به‌صورت گام‌به‌گام و کاربردی یاد می‌گیرید. هدف ما این است که شما نه‌تنها تئوری را بفهمید، بلکه بتوانید پروژه‌های واقعی طراحی و پیاده‌سازی کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا در مسیر آینده‌ی شغلی‌تان در حوزه‌ی هوش مصنوعی، تحلیل داده و توسعه‌ی مدل‌های هوشمند گام‌های جدی بردارید. چه دانشجو باشید و چه علاقه‌مند به ورود به بازار کار AI، این دوره شما را برای دنیای فناوری امروز و فردا آماده می‌کند.
🔸امروز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از جمله تکنولوژی‌های کلیدی در صنعت هستند. بسیاری از شرکت‌ها به دنبال افرادی هستند که در این زمینه‌ها تخصص داشته باشند، بنابراین این دوره می‌تواند راهی برای افزایش فرصت‌های شغلی باشد.
🔹از پزشکی و خودروسازی گرفته تا بانکداری و صنعت سرگرمی، هوش مصنوعی در تمامی صنایع کاربرد دارد. شما می‌توانید به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی به راحتی در صنایع مختلف مشغول به کار شوید.
🔸 مهمترین ویژگی دوره، سناریو نوین آموزشی‌ای است که با یک آموزش گام‌به‌گام و پله‌به‌پله، سعی بر آموزش هرچه بهتر دوره را دارد که زمان زیادی فقط برای طراحی این سناریو شده است.
🔹دوره کاملا از صفر آموزش داده میشه و بدون هیچگونه پیش نیاز قبلی ای میباشد.
🔸پشتیبانی دوره نه تنها در زمان برگزاری بلکه حتی بعد از به پایان رسیدن دوره هم، برای ورود به بازار کار، مهارت جویان را حمایت می‌کند و به آنها مشاوره لازم را خواهد داد.
🔹پنل آفلاین مطالب آموزشی دوره مختص هر نفر طراحی شده که به صورت دائمی و آفلاین امکان مشاهده محتوای دوره را مقدور میسازد.
🔸با گذشت زمان، پروژه‌ها و مطالب جدیدتری به دوره اضافه خواهد شد که تمامی شرکت کنندگان بدون پرداخت هزینه، تمامی آپدیت های بعدی دوره را دریافت خواهند کرد.

🔶 سرفصل های دوره:

✅ بخش اول: آموزش پایتون (٢٠ساعت)
🔸 آشنایی با زبان پایتون
🔹مبانی پایتون
🔸اصول پایتون و ساختار داده ها
🔸برنامه نویسی شی گرا و توابع در پایتون
🔹مقدمات تحلیل داده ها با پایتون
🔸کتابخانه های numpy و p
🔹بررسی و بصری ساز ی داده با matplotlib وs
🔸پروژه تمرینی

✅بخش دوم: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (۴٠ساعت)
🔹 مقدمات یادگیری ماشی ن و مفاهیم اولیه
🔸مدل های نظارت شده و الگوریتمهای طبقه بندی
🔹 الگوریتم های خوشهبندی و یادگیری بدون نظارت
🔸مدل های یادگیری عمیق - مقدمات
🔹شبکه های عصبی ساده و پیادهسازی آن
🔸شبکه های عصبی پیچشی (CNN)
🔹شبکه های بازگشتی(RNN)و مدلهای LSTM
🔸تکنیک های بهبود عملکرد و تنظیم شبکه ها
🔹پروژه عملی پایانی