ماشین لرنینگ، علم داده و مهندسی هوش مصنوعی با پایتون

قیمت فعلی: ۸۹۹,۰۰۰ ۵۳۹,۴۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

ماشین لرنینگ، علم داده و مهندسی هوش مصنوعی با پایتون 🤖

تصور کن قراره یک سیستم بسازی که خودش یاد بگیره، تصمیم بگیره و حتی با کاربر حرف بزنه. این دقیقاً همون چیزیه که توی این دوره یاد می‌گیری — از پایه‌ترین مفاهیم پایتون تا ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی که خودشون فکر می‌کنن.

این دوره برای کیه؟

ا...

ماشین لرنینگ، علم داده و مهندسی هوش مصنوعی با پایتون 🤖

تصور کن قراره یک سیستم بسازی که خودش یاد بگیره، تصمیم بگیره و حتی با کاربر حرف بزنه. این دقیقاً همون چیزیه که توی این دوره یاد می‌گیری — از پایه‌ترین مفاهیم پایتون تا ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی که خودشون فکر می‌کنن.

این دوره برای کیه؟

اگه برنامه‌نویسی بلدی ولی نمی‌دونی از کجا وارد دنیای هوش مصنوعی بشی، این مسیر برات طراحی شده. یا اگه تحلیلگر داده‌ای و می‌خوای به‌جای ابزارهای آماده، خودت کد بزنی و مدل بسازی، اینجا همون جاییه که باید باشی. حتی اگه فقط کنجکاوی بدونی یادگیری عمیق واقعاً چطور کار می‌کنه، جواب سؤالت رو پیدا می‌کنی.

فقط یک نکته: اگه هیچ تجربه‌ای توی کدنویسی یا اسکریپت‌نویسی نداری، بهتره اول یک دوره مقدماتی پایتون بگذرونی و بعد برگردی سراغ این یکی.

چرا این دوره فرق داره؟

• یادگیری با دست‌های کثیف: بیش از ۱۴۵ جلسه و ۲۱+ ساعت محتوا که تقریباً همه‌ش پروژه‌محوره. یعنی به‌جای تماشای صرف، کد می‌زنی و خروجی می‌بینی.
• هم‌راستا با نیاز بازار کار: محتوا بر اساس چیزی که شرکت‌هایی مثل Google، Amazon و OpenAI از متخصص هوش مصنوعی انتظار دارن تدوین شده.
• از صفر شروع می‌شه: لازم نیست ریاضیات سطح بالا یا تجربه قبلی ML داشته باشی. با درس‌های مقدماتی پایتون و آمار شروع می‌کنی.
• مسیر مشخص و پله‌پله: از مبتدی مطلق تا مهندس هوش مصنوعی — یه نقشه راه کامل بدون سردرگمی.

توی این دوره چی یاد می‌گیری؟

۱. مبانی برنامه‌نویسی با پایتون یک مرور فشرده ولی کاربردی از پایتون، مخصوص کسی که می‌خواد وارد داده و هوش مصنوعی بشه.

۲. علم داده و آمار تحلیل داده، مصورسازی، آمار توصیفی و استنباطی، و مهندسی ویژگی — چیزهایی که بدون اون‌ها مدل‌هات روی داده واقعی جواب نمی‌دن.

۳. یادگیری ماشینی کلاسیک از رگرسیون خطی و درخت تصمیم تا SVM، خوشه‌بندی، مدل‌های Ensemble و یادگیری تقویتی.

۴. یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras شبکه‌های عصبی، CNN و RNN با مثال‌های کدنویسی واقعی. اینجا دقیقاً می‌فهمی پشت صحنه چه خبره.

۵. مهندسی پیشرفته هوش مصنوعی و AI مولد اینجا وارد بحث‌های داغ روز می‌شی: - ترنسفورمرها و مکانیزم Self-Attention - GPT، ChatGPT و کار با API شرکت OpenAI - فاین‌تیون مدل‌های پایه - RAG پیشرفته (تولید تقویت‌شده با بازیابی) - LangChain و ایجنت‌های LLM - ساخت سیستم‌های چندعامله با OpenAI Agents SDK - پروژه‌های واقعی AI مولد و استقرار اون‌ها

۶. کلان‌داده و Apache Spark مقیاس‌پذیر کردن یادگیری ماشین برای داده‌های خیلی بزرگ و اجرای تکنیک‌های ML روی خوشه‌های توزیع‌شده.

مشخصات دوره در یک نگاه 📋

محتوای فصل‌به‌فصل

نظر یک دانشجو

«دوره رو شروع کردم و واقعاً نقشی کلیدی داشت در اینکه به موقعیتی برسم که الان باهاش مسائل سازمانی رو با هوش مصنوعی حل می‌کنم. مسیر پژوهش AI سازمانی برام شفاف شد و باید بگم تأثیرگذارترین مدرس یادگیری ماشینی بود که تا حالا دیدم.» — کناد باسو، دکتری

این مهارت‌ها چطور به کارت میان؟

فکر کن بخوای برای پروژه پایان‌نامه‌ات یک مدل پیش‌بینی بسازی، یا توی یک استارتاپ کوچک سیستم پیشنهاددهنده راه بندازی، یا حتی برای یک کسب‌وکار محلی یک چت‌بات هوشمند با RAG بسازی. چیزهایی که اینجا یاد می‌گیری دقیقاً همون ابزارهایی هستن که توی این سناریوها به کارت میان. فرقش با خیلی از دوره‌های دیگه اینه که اینجا از همون فصل اول باید کد بزنی، نه اینکه فقط اسلاید ببینی.

سؤالاتی که ممکنه برات پیش بیاد

آیا باید ریاضیات سنگین بلد باشم؟ نه. مفاهیم آماری و ریاضی موردنیاز در طول دوره و به زبان ساده توضیح داده می‌شن.

چقدر طول می‌کشه تمومش کنم؟ بستگی به سرعت خودت داره، ولی با ~۲۲ ساعت محتوا اگه روزی یک ساعت وقت بذاری، حدود یک ماه زمان می‌بره.

آیا برای ورود به بازار کار کافیه؟ این دوره پایه‌ای محکم و پروژه‌محور می‌سازه. برای موقعیت‌های ش