صفر تا صد هوش مصنوعی
مقدمه
دوره "صفر تا صد هوش مصنوعی" شما را از مبانی اولیه هوش مصنوعی تا پیشرفته‌ترین مفاهیم آن راهنمایی می‌کند. در این دوره، شما با انواع الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد و می‌توانید این مفاهیم را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید. با یادگیری این دوره، توانایی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی را به دست خواهید آورد که می‌توانند در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش تصویر، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین کاربرد داشته باشند.
معرفی مدرس
محمدعلی دهقان، برنامه‌نویس فول استک وب و موبایل و متخصص هوش مصنوعی است که بیش از ۱۰ سال تجربه در زمینه‌های مختلف توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی دارد. ایشان تاکنون با بیش از ۵۰۰ مجموعه و استارتاپ همکاری کرده‌اند و دوره‌های آموزشی متعددی در زمینه‌های مختلف از جمله هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برگزار کرده‌اند. مهارت‌های ایشان شامل طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت سیستم‌های خودآموز است.
لیست سرفصل‌ها
مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
یادگیری ماشین: مبانی و الگوریتم‌ها
پردازش زبان طبیعی (NLP)
یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
یادگیری تقویتی
پردازش تصویر و بینایی ماشین
پیاده‌سازی پروژه‌های عملی هوش مصنوعی
استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های رایج در هوش مصنوعی (TensorFlow, Keras, PyTorch)
مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی
توضیحات هر فصل
فصل 1: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
در این فصل، شما با تاریخچه و تعاریف اولیه هوش مصنوعی آشنا خواهید شد و کاربردهای مختلف آن در زندگی روزمره و صنایع مختلف را بررسی خواهید کرد. این فصل مقدمه‌ای است برای درک مفاهیم پیچیده‌تر.
فصل 2: یادگیری ماشین: مبانی و الگوریتم‌ها
در این فصل به بررسی مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مختلف مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، KNN و ماشین بردار پشتیبان (SVM) پرداخته می‌شود. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را برای مدل‌های یادگیری ماشین آماده کنید.
فصل 3: پردازش زبان طبیعی (NLP)
این فصل به بررسی تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی اختصاص دارد که به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا با داده‌های زبانی انسان‌ها تعامل کنند. شما با الگوریتم‌های مختلف پردازش زبان و کاربردهای آن‌ها آشنا خواهید شد.
فصل 4: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
این فصل به شبکه‌های عصبی و مفاهیم یادگیری عمیق پرداخته می‌شود. شما با انواع شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) آشنا خواهید شد.
فصل 5: یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی، یکی از روش‌های پیشرفته در هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از تجربه خود یاد بگیرند. در این فصل، شما به طور کامل با این روش آشنا خواهید شد.
فصل 6: پردازش تصویر و بینایی ماشین
در این فصل، شما با تکنیک‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین آشنا خواهید شد که به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را تحلیل کنند.
فصل 7: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی هوش مصنوعی
در این فصل، شما به طور عملی پروژه‌های هوش مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی خواهید کرد و یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌ها را بهبود داده و نتایج بهتری کسب کنید.
فصل 8: استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های رایج در هوش مصنوعی
این فصل به معرفی ابزارها و کتابخانه‌های محبوب در هوش مصنوعی می‌پردازد. شما با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، Keras و PyTorch آشنا خواهید شد و نحوه استفاده از آن‌ها را یاد خواهید گرفت.
فصل 9: مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی
در این فصل، به مباحث پیشرفته‌تر مانند یادگیری انتقالی، مدل‌های Generative، و تکنیک‌های پیچیده‌تر در یادگیری ماشین پرداخته می‌شود.
ضمانت بازگشت وجه ۷ روزه
ما به کیفیت دوره‌های آموزشی خود ایمان داریم. به همین دلیل، در صورتی که در ۷ روز اول پس از خرید، از دوره راضی نبودید، می‌توانید مبلغ پرداختی خود را به طور کامل بازگشت دهید. هدف ما ارائه بهترین تجربه یادگیری برای شماست.
نظر دانشجویان دیگر
"این دوره یکی از بهترین دوره‌های آموزشی‌ای بود که تا به حال گذرانده‌ام. مدرس دوره، محمدعلی دهقان، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را به گونه‌ای ساده و قابل درک توضیح دادند. این دوره نه تنها به من در یادگیری مفاهیم جدید کمک کرد، بلکه توانستم آن‌ها را در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی کنم." – حسین
"دوره فوق‌العاده‌ای بود! مطالب جامع و کامل بود و من به راحتی توانستم با استفاده از منابع داده‌شده، پروژه‌های هوش مصنوعی خودم را شروع کنم. محمدعلی دهقان استاد بی‌نظیری هستند." – یاسین کاویانی
امیدوارم این متن برای شما مناسب باشد. اگر به تغییرات بیشتری نیاز دارید، خوشحال می‌شوم کمک کنم!
