آموزش یادگیری ماشین کاربردی

قیمت فعلی: ۲,۳۹۹,۰۰۰ ۹۵۹,۶۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آموزش یادگیری ماشین کاربردی — از تئوری تا محصول واقعی 🚀

اگه جزو اون دسته‌ای هستی که کلی دوره یادگیری ماشین (Machine Learning) گذروندی ولی وقتی می‌خوای روی یه دیتاست واقعی کار کنی، دستت می‌لرزه... این دوره دقیقاً برای توئه. اینجا قرار نیست فقط تئوری بشنوی؛ قراره با هم دست به کد بشیم و مسائل واقعی...

آموزش یادگیری ماشین کاربردی — از تئوری تا محصول واقعی 🚀

اگه جزو اون دسته‌ای هستی که کلی دوره یادگیری ماشین (Machine Learning) گذروندی ولی وقتی می‌خوای روی یه دیتاست واقعی کار کنی، دستت می‌لرزه... این دوره دقیقاً برای توئه. اینجا قرار نیست فقط تئوری بشنوی؛ قراره با هم دست به کد بشیم و مسائل واقعی رو حل کنیم.

مشخصات کلی دوره

چرا این دوره؟ 🤔

خب، واقعیت اینه که خیلی از افراد بعد از تموم کردن دوره‌های مقدماتی یادگیری ماشین، توی مرحله اجرا روی داده‌های واقعی گیر می‌کنن. فرق بین کسی که «ML بلده» و کسی که «با ML کار می‌کنه» همینه. این دوره پل بین این دو حالته.

ما توی این آموزش، از همون اول تا آخر حل مسئله رو با هم تجربه می‌کنیم؛ یعنی نه فقط مدل می‌سازیم، بلکه در نهایت محصولمون رو به صورت وب سرویس هم راه‌اندازی می‌کنیم. همین مهارت می‌تونه توی مصاحبه‌های شغلی، برگ برنده‌ات باشه.

یادگیری ماشین بدون شک یکی از داغ‌ترین حوزه‌های فناوری این روزهاست. توی عصر کلان‌داده‌ها (Big Data)، نیاز به خودکارسازی کارهای تکراری و استخراج دانش از حجم عظیم اطلاعات، روز به روز بیشتر می‌شه. برای همینم شاهد رشد نمایی فرصت‌های شغلی در حوزه دیتاساینس و ماشین لرنینگ هستیم — چه داخل ایران، چه خارج از کشور.

توی این دوره چی یاد می‌گیری؟ 📚

• تسلط حرفه‌ای روی کتابخانه Pandas (۳۰ نکته کاربردی)
• تسلط روی Scikit-Learn (۲۰ نکته کاربردی)
• مراحل پیش‌پردازش داده (Preprocessing) قبل از آموزش مدل
• آشنایی با ابزارهای جدید مثل HuggingFace و WandB
• بصری‌سازی داده‌ها (Visualization)
• ساخت Web App با Streamlit و Gradio
• نحوه Deploy کردن مدل نهایی
• حل بیش از ۱۰ مسئله واقعی از حوزه‌های مختلف

این دوره مناسب چه کسانیه؟

• اگه الگوریتم‌های یادگیری ماشین رو یاد گرفتی ولی نمی‌دونی چطور روی داده واقعی پیاده‌شون کنی
• اگه می‌خوای مراحل ساخت یه مدل ML رو از صفر تا صد مسلط بشی
• اگه بنیان‌گذار استارتاپی و می‌خوای از ML توی ایده‌ات استفاده کنی
• اگه قصد داری با پروژه‌های متنوع، پروفایل شغلی جذابی برای خودت بسازی
• اگه هدفت گرفتن پوزیشن‌هایی مثل Machine Learning Engineer یا Data Scientist هست

پروژه‌های واقعی که انجام می‌دیم 🛠️

تنوع پروژه‌ها توی این دوره واقعاً بالاست. از پیش‌بینی قیمت خونه در تهران با داده‌های دیوار گرفته تا پیش‌بینی Churn، تحلیل تراکنش‌های اتریوم برای Fraud Detection، پیش‌بینی قیمت سهام Nvidia و Apple، ساخت Recommender System با Word2Vec، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی با Transfer Learning و حتی پیش‌بینی کلاس داده صوتی UrbanSound 8k.

مثلاً فرض کن می‌خوای برای پروژه پایانی دانشگاهت یه سیستم پیش‌بینی قیمت ملک بسازی. توی همین دوره یاد می‌گیری چطور داده‌های خام رو از یه سایت واقعی مثل دیوار استخراج کنی، پاکسازی‌شون کنی، فیچرهای مناسب بسازی و در نهایت مدل رو به یه وب‌اپ قابل ارائه تبدیل کنی. این یعنی یه پروژه تمام‌عیار که می‌تونی توی رزومه‌ات بذاری.

سرفصل‌های دوره

فصل‌ها:

• فصل اول: مقدمه — ۵ جلسه (۴۰ دقیقه)
• فصل دوم: ۳۰ نکته کاربردی Pandas — ۳۱ جلسه (۳ ساعت)
• فصل سوم: ۲۰ نکته کاربردی Scikit-Learn — ۴۱ جلسه (۲ ساعت)
• فصل چهارم: اقدامات قبل از آموزش مدل — ۱۶ جلسه (۱.۵ ساعت)
• فصل پنجم: بصری‌سازی — ۳ جلسه (۲۰ دقیقه)
• فصل ششم: ابزارهای مهم و جانبی ML — ۳۸ جلسه (۴ ساعت)
• فصل هفتم: ساخت Web App — ۱۰ جلسه (۱.۵ ساعت)

پروژه‌ها:

• پیش‌بینی قیمت خانه‌ها در تهران با داده‌های Divar
• پیش‌بینی Churn
• پیش‌بینی حقوق برنامه‌نویسان بر اساس Stackoverflow
• پیش‌بینی Fraud Detection در تراکنش‌های اتریوم
• پیش‌بینی تأثیر توییت‌ها بر قیمت سهام Nvidia
• ساخت Recommender System با Word2Vec
• تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی با Transfer Learning
• پیش‌بینی قیمت سهام Apple
• پیش‌بینی کلاس داده صوتی UrbanSound 8k
• پیش‌بینی میزان مصرف انرژی

یادگیری ماشین اصلاً چیه و چطور کار می‌کنه؟ 🧠

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعیه که به کامپیوترها این توانایی رو می‌ده تا از داده‌ها یاد بگیرن و بدون برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌های هوشمندانه بگیرن. توی این فرایند، از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی و بهبود عملکرد استفاده می‌شه.

فرایندش رو می‌شه توی چند مرحله خلاصه کرد:

1. جمع‌آوری داده — اولین قدم، گردآوری حجم زیادی از داده‌های مرتبط با مسئله‌ست. متن، تصویر، صدا، هر چیزی که به کار بیاد.
2. آماده‌سازی داده — داده خام معمولاً آماده نیست. باید پاکسازی بشه، نواقصش برطرف بشه و به فرمت قابل استفاده تبدیل بشه.
3. انتخاب مدل — بسته به نوع مسئله، مدل مناسب انتخاب می‌شه. شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، SVM و...
4. آموزش مدل — داده‌ها در اختیار مدل قرار می‌گیرن و مدل روابط پنهان بین داده‌ها رو کشف می‌کنه.
5. ارزیابی مدل — عملکرد مدل روی داده‌های جدید سنجیده می‌شه و در صورت نیاز بهینه‌سازی می‌شه.
6. پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری — در نهایت مدل برای پیش‌بینی روی داده‌های جدید استفاده می‌شه.

بازار کار و درآمدش چطوره؟ 💰

این روزها هوش مصنوعی همه‌جا هست و کسب‌وکارها، از بزرگ تا کوچیک، دنبال استفاده ازش توی محصولاتشون هستن. همین موضوع