آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ

قیمت فعلی: ۴۹۹,۰۰۰ ۲۴۹,۵۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آشنایی با دوره آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ

اگه دنبال این هستی که از سطح مقدماتی یادگیری ماشین یه پله بالاتر بری و با الگوریتم‌های واقعی دنیای امروز کار کنی، این دوره همون چیزیه که لازم داری. دوره آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ در واقع دومین بخش از تخصص سه‌گانه یادگیری ...

آشنایی با دوره آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ

اگه دنبال این هستی که از سطح مقدماتی یادگیری ماشین یه پله بالاتر بری و با الگوریتم‌های واقعی دنیای امروز کار کنی، این دوره همون چیزیه که لازم داری. دوره آموزش الگوریتم‌های پیشرفته در ماشین‌لرنینگ در واقع دومین بخش از تخصص سه‌گانه یادگیری ماشین محسوب می‌شه که حاصل همکاری DeepLearning.AI و استنفورد آنلاین هست و اندرو انگ اون رو تدریس می‌کنه.

اندرو انگ از اون آدم‌هاییه که واقعاً تو حوزه هوش مصنوعی رد پا گذاشته — از تحقیقات دانشگاه استنفورد گرفته تا کارهای پیشگامانه‌اش در Google Brain، Baidu و Landing.AI. نسخه اولیه این دوره از سال ۲۰۱۲ تا حالا امتیاز ۴.۹ از ۵ رو گرفته و بیش از ۵ میلیون نفر اون رو گذروندن. نسخه‌ای که الان در دسترسه، به‌روز شده و گسترش پیدا کرده.

📋 مشخصات کلی دوره

تو این دوره چی یاد می‌گیری؟ 🎯

با شرکت در این دوره آموزشی، یه سری مهارت خیلی کاربردی به دست میاری که توی پروژه‌های واقعی و حتی کارهای دانشگاهی به کارت میاد:

• ساختن و آموزش دادن یک شبکه عصبی با TensorFlow برای طبقه‌بندی چند‌طبقه
• یادگیری بهترین شیوه‌های توسعه یادگیری ماشین، طوری که مدل‌هات بتونن روی داده‌ها و وظایف دنیای واقعی خوب عمل کنن
• ساخت و استفاده از درختان تصمیم‌گیری به همراه روش‌های دسته‌بندی مثل random forests و boosted trees

فرض کن می‌خوای یه پروژه تشخیص تصویر برای درس دانشگاهت انجام بدی. با چیزهایی که اینجا یاد می‌گیری، می‌تونی یه شبکه عصبی بسازی که چند کلاس مختلف رو از هم تشخیص بده و بعد عملکردش رو روی داده‌های جدید ارزیابی کنی. این دقیقاً همون مهارتیه که تو مصاحبه‌های شغلی حوزه داده هم ازت می‌پرسن.

این دوره برای چه کسانی مناسبه؟

تقریباً هر کسی که به‌نوعی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سر و کار داره، می‌تونه از این دوره بهره ببره. ولی اگه بخوایم دقیق‌تر بگیم:

• دانشجویان کارشناسی، ارشد و دکتری رشته‌های مهندسی کامپیوتر و علوم داده
• افرادی که در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تحقیق و پژوهش انجام می‌دن
• کسانی که می‌خوان دانش عملی‌شون رو برای حل مسائل چالش‌برانگیز دنیای واقعی قوی‌تر کنن

در انتهای این تخصص، روی مفاهیم کلیدی تسلط پیدا می‌کنی و یه دانش عملی به‌دست میاری که می‌تونی یادگیری ماشین رو سریع و قدرتمند توی مسائل واقعی به کار بگیری.

محتوای دوره به تفکیک فصل

یه نگاه کلی به الگوهای یادگیری پیشرفته

هوش مصنوعی یا همون Artificial Intelligence، این روزها یکی از داغ‌ترین بحث‌های دنیای فناوریه. به زبان ساده، هوش مصنوعی یعنی شبیه‌سازی هوش انسانی توی ماشین‌هایی که قراره مثل آدم‌ها فکر کنن و عمل کنن. پیشرفت‌های اخیر باعث شده ماشین‌ها هم بتونن ویژگی‌هایی مثل حل مسئله و یادگیری از تجربه رو داشته باشن.

خب، حالا بیا کمی عمیق‌تر بشیم. اگه بخوایم هوش مصنوعی رو ریشه‌ای‌تر بشکافیم، باید بگیم که این شاخه از علوم کامپیوتر با کمک الگوریتم‌ها و مجموعه داده‌ها الگوهای مختلف رو شناسایی می‌کنه. کلمه Artificial یعنی چیزی که طبیعی نیست و توسط انسان ساخته شده، و Intelligence هم به توانایی تفکر و یادگیری از تجربه اشاره داره.

یه مثال ساده برای درک بهتر

یادت هست اولین روز کلاس راهنمایی رانندگی چطور بود؟ اول باید علائم رانندگی رو یاد می‌گرفتی، بعد با نحوه کار ماشین آشنا می‌شدی. همه این اطلاعات توی مغزت ذخیره می‌شد و موقع رانندگی ازشون استفاده می‌کردی. کامپیوتر هم دقیقاً همین کار رو می‌کنه — از داده‌ها استفاده می‌کنه و از تجربیات یاد می‌گیره. ماشین‌ها الگوهای موجود در داده‌ها رو درک می‌کنن و شروع به مدل‌سازی می‌کنن.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، چه نسبتی با هم دارن؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning در واقع بخشی از هوش مصنوعیه. به فرآیند استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های ریاضی که براساس داده‌ها ساخته شدن، توسط ماشین، یادگیری ماشین می‌گن. هدفش اینه که سیستمی بسازیم که بدون دستورالعمل‌های خط به خط، خودش یاد بگیره و مدام بهتر بشه.

هوش مصنوعی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنه تا دانش مورد نیازش رو به‌دست بیاره. بعد از اون، از این دانش برای شبیه‌سازی منطق و استدلال انسانی استفاده می‌کنه.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در یک نگاه

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به طور کلی در چند دسته اصلی طبقه‌بندی می‌شن:

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

و اما معروف‌ترین الگوریتم‌های ماشین لرنینگ که حتماً باهاشون برخورد می‌کنی:

• رگرسیون خطی
• رگرسیون لجستیک
• درخت تصمیم (Decision Tree)
• الگوریتم SVM (Support Vector Machine)
• الگوریتم ساده بیز (Naïve Bayes)
• الگوریتم KNN (K-Nearest Neighbors)
• الگوریتم K-Means
• الگوریتم جنگل تصادفی
• الگوریتم کاهش ابعاد
• الگوریتم Deep Learning
• الگوریتم تقویت گرادیان (Gradient Boosting) و AdaBoosting

۱. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

یکی از پرکاربردترین الگوهای یادگیری پیشرفته، یادگیری نظارت‌شده هست که توی اون روی مجموعه داده‌ها برچسب‌گذاری انجام می‌شه. یعنی ویژگی‌های داده‌ها به‌طور واضح مشخص