هوش مصنوعی (AI) با پایتون
دوره هوش مصنوعی (AI) با پایتون: بوت کمپ آموزشی پروژهمحور
در دوره هوش مصنوعی با پایتون دانشکار، شما سفری جامع به دنیای هوش مصنوعی را آغاز میکنید؛ سفری که قرار است دیدگاهی تازه به فناوری، داده و آینده شغلیتان بدهد. هوش مصنوعی دیگر یک مهارت لوکس نیست، بلکه ضرورتی برای رشد و پیشرفت حرفهای است. از تحلیل داده و اتوماسیون فرآیندها گرفته تا پیشبینی آینده و بهبود تجربه مشتری، آموزش هوش مصنوعی به شما کمک میکند تا درک کنید چگونه این فناوری در حال متحول کردن همه صنایع است و چرا یادگیری آن، سرمایهگذاری بر آینده شغلی محسوب میشود.
بوتکمپ هوش مصنوعی با پایتون دانشکار از سطح مقدماتی آغاز میشود و هیچ پیشنیازی ندارد. تمامی مفاهیم پایهای بهصورت گامبهگام آموزش داده میشوند تا افراد بدون تجربه نیز بتوانند مسیر یادگیری خود را با اطمینان شروع کنند. البته آشنایی با پایتون میتواند سرعت پیشرفت شما را در این مسیر افزایش دهد.
در طول این دوره آموزش هوش مصنوعی که شامل بیش از ۱۷۰ ساعت محتوای تعاملی و پروژهمحور است، با کاربردهای واقعی AI در موقعیتهای شغلی مختلف آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه عملکرد خود را بهبود دهید و بهرهوریتان را چند برابر کنید.
پس از پایان بوتکمپ، مهارتهای لازم برای ورود به بازار کار به عنوان یک AI Generalist یا کارشناس هوش مصنوعی را خواهید داشت؛ مهارتی که امروز یک مزیت رقابتی و فردا یک ضرورت جدی در بازار کار است.
کمک به استخدام در شرکتهای منتخب
شما با استفاده از آموزشهای بوتکمپ و انجام تمرین و پروژه به سطحی میرسید که به عنوان جونیور در شرکتها مشغول به کار بشید. به شما نحوه ارسال رزومه، مصاحبه شغلی و ارتباط با شرکتها رو آموزش میدیم تا خودتون هم رزومه بفرستید. برای افرادی که با حضور فعالانه، دوره را با موفقیت به آخر میرسونن، فرایند کاریابی شامل ارزیابی رزومه، شبیهسازی مصاحبه شغلی و معرفیشون به شرکتهای منتخب براشون انجام میشه.
سرفصل های دوره هوش مصنوعی (AI) با پایتون
Soft Skills
- شخصیت شناسی (ابزارهای معتبر شخصیت شناسی تست NEO، سنجش رغبت شغلی با تست HOLLAND) و تحلیل آن
- کارتیمی (پنج دشمن کار تیمی، بازیکن تیمی ایده آل)
- پرورش مهارت یادگیری (مدیریت زمان، مدیریت توجه، برنامه ریزی، سطوح یادگیری)
Python
- Introduction & Setup
- Variables and DataTypes
- Strings
- Lists
- Dictionary
- Loops
- Conditions
- Functions
- Modules and Packages
- Object Oriented Programming
- Error handling
- Files
- Regular expressions
- Advanced topics
- Data Structures
- Algorithm
- Concurrency
ai with python
- Python Language Basics, Python, and Jupyter Notebooks
- Built In Data Structures, Functions, and Files
- NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation
- Counting, Probability, and Probability Distributions
- Sampling Distributions
- Getting Started with Pandas
- Descriptive Analytics
- Importance of Data Analytics
- Data Loading, Storage, and File Formats
- Data Cleaning and Preparation
- Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
- Plotting and Visualization
- Data Aggregation and Group Operation
- Estimation and Hypothesis Testing
Machine Learning
- What Is Machine Learning?
- Introducing Scikit Learn
- Hyperparameters and Model Validation
- Feature Engineering
- In Depth: Naive Bayes Classification
- In Depth: Linear Regression
- In Depth: Support Vector Machines
- In Depth: Decision Trees and Random Forests
- In Depth: Principal Component Analysis
- In Depth: Manifold Learning
- In Depth: k Means Clustering
- In Depth: Gaussian Mixture Models
- Introduction to Probability
Advanced Machine Learning
- Anomaly Detection
- Isolation Forest
- Local Outlier Factor
- Feature Selection
- Univariate Feature Selection
- Recursive Feature Selection
- Sequential Feature Selection
Git
- Introduction
- Browsing History
- Branching
- Rewriting History
- Collaboration
- Git in Real Project
Deep Learning
- Intro to Neural Networks (Feedforward NNs)
- What is a Neural Network?
- Perceptron & Multi
- layer Perceptron (MLP)
- Activation Functions: ReLU, sigmoid, tanh
- Forward and Backward Propagation Training Loop: Epochs, batches, learning rate
- Evaluation Metrics: Accuracy, precision, recall, F1
- Data Normalization & Standardization
- Why Use GPUs?
- Vanishing/Exploding Gradients Understand the architecture of Multi
- Layer Perceptrons (MLPs)
- Implement MLP models in PyTorch
- Construct and manage training pipelines
- Explore the impact of model hyperparameters
- Visualize training progress
- Evaluate trained models
Linear algebra
- ●Vectors & Vector Operations
- Matrices & Matrix Operations
- Transpose, Inverse & Determinant
- Linear Systems & Rank
- Eigenvalues & Eigenvectors
signal
- مبانی سیگنالها در یادگیری ماشین
- مقدمهای بر سیگنال و اهمیت آن در دادهکاوی
- انواع سیگنالها (گسسته، پیوسته، تکبعدی، چندبعدی)
- ویژگیهای مهم سیگنال (زمان، فرکانس، انرژی و توان)
- پیشپردازش سیگنال (فیلترگذاری، حذف نویز، نرمالسازی)
- استخراج ویژگی از سیگنالها (Fourier, Wavelet, آماری)
- کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش سیگنال (EEG، صوت، حسگرها)
time serise
- یادگیری ماشین روی دادههای سری زمانی
- مقدمهای بر دادههای سری زمانی و تفاوتشان با دادههای جدولی
- مفاهیم کلیدی: ایستایی، روند، فصلی بودن، نویز
- پیشپردازش دادههای زمانی (Lag features، sliding windows، تفاوتگیری)
- مدلهای کلاسیک سری زمانی (AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA)
- یادگیری ماشین برای سری زمانی (RF, SVM, XGBoost)
- یادگیری عمیق برای سری زمانی (RNN, LSTM, GRU, CNN)
- کاربردها: پیشبینی مالی، تحلیل حسگر، سلامت، IoT
NLP
- Introduction to Natural Language Processing
- Fundamentals of text preprocessing
- Introduction to essential NLP libraries: NLTK, spaCy
- Extracting text from PDFs using pdfplumber and PyMuPDF
- IParsing and cleanig HTML content using BeautifulSoup
- Text Representation Techniques
- Language Models and Contextual Embeddings
- Recurrent Neural Networks for NLP
- Generative NLP with Large Language Models
- Sequence Labeling and Named Entity Recognition
- ISemantic Parsing and Paraphrase Detection
- Advanced NLP Applications and Multimodal Processing
Foundations of Generative AI
- Transformers: The Core of GenAI
- Training Paradigms
- Multilingual and Multimodal LLMs
- Model Compression & Deployment
- Popular Models and Ecosystem
- Evaluation & Benchmarking
- Image Generation (Stable Diffusion)
- Use Cases and Design Patterns
Computer Vision
- ●Introduction to Computer Vision
- From MLP to CNN
- Image Classification with CNNs
- Data Augmentation
- Using pretrained models like ResNet/VGG/EfficientNet
- fine
- tuning
- Image Segmentation
MLOPS
- ●Introduction to MLOps
- ML Development Workflow & Version Control
- Environment Management & Dependencies
- Data Management & Experiment Tracking
- Model Development & Testing
- Model Packaging & Deployment Concepts
- Production Operations & Monitoring
- CI/CD & MLOps Best Practices
recommender systems
- سیستمهای توصیهگر (Recommender Systems)
- مقدمهای بر سیستمهای توصیهگر و کاربردهایشان
- نمایش دادهها در سیستمهای توصیهگر (User
- Item Matrix, Embeddings)
- متریکهای ارزیابی توصیهگرها (Precision, Recall, MAP, NDCG)
- الگوریتمهای کلاسیک (KNN, SVD, Matrix Factorization)
- یادگیری عمیق در سیستمهای توصیهگر (Autoencoder, Neural CF, Seq2Seq)
- چالشها و روندهای آینده (مقیاسپذیری، سرد بودن داده، دادههای زمانی و تعاملی)
- رویکردهای اصلی: مبتنی بر محتوا (Content
- Based)
- فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
- ترکیبی (Hybrid)
- کارگاه آموزش کار با Linkedin
Experience Transfer
- در این بخش با تجربیات و دانش حرفهای افراد موفق در حوزهی دیتا همراه خواهید شد.
Experience Transfer
- در این بخش با تجربیات و دانش حرفهای افراد موفق در حوزهی دیتا همراه خواهید شد.
مدرسان دوره هوش مصنوعی (AI) با پایتون
چرا این دوره؟
مزایای این دوره
.png&w=128&q=75)
مسیرآموزشی در دانشکار
جدول زمانبندی
هزینه دوره و ثبتنام اولیه
سوالات متداول
سوالات شما پاسخ داده نشد؟
هوش مصنوعی چرا اهمیت زیادی پیدا کرده است؟
با ورود هوش مصنوعی به بخشهای گوناگون زندگی مانند کسبوکار، حوزه پزشکی و مراقبتهای بهداشتی این فناوری به یکی از مهمترین حوزهها تبدیل شده است. با استفاده از هوش مصنوعی میتوانید فرایندها را طوری تنظیم کنید که بهصورت خودکار انجام شوند. تجزیه و تحلیل داده و ارائه راهحلهای مختلف نیز از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی است. با استفاده از هوش مصنوعی میتوان کارایی و بهرهوری تیم را افزایش داد، نوآوری و امکانات جدید را وارد تیم کرد، به برطرف کردن چالشهای مختلف روز جهان مانند گرمای هوا کمک کرد و باعث بهتر شدن کیفیت زندگی روزمره افراد شد.
برای شروع یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، چه پیشنیازهایی لازم است؟
برای شروع مسیر یادگیری هوش مصنوعی، نیازی به داشتن دانش پیشرفته برنامهنویسی یا تجربه تخصصی قبلی ندارید. دوره هوش مصنوعی با پایتون از مبانی آغاز میشود و مهارتهای لازم را مرحلهبهمرحله خواهید آموخت. اما علاوهبر علاقه و پشتکار برای انجام پروژههای عملی و تمرین مستمر، آشنایی مقدماتی با این مفاهیم کمک میکند درسها را سریعتر بیاموزید: منطق پایه ریاضی، بهویژه جبر و آمار، تفکر الگوریتمی و حل مسئله. اما نیاز نیست پایتون را بیاموزید چون در این دوره بهطور کامل پایتون را آموزش خواهید دید.
چطور مسیر شغلی خود را در حوزه هوش مصنوعی پیدا کنیم؟
برای پیدا کردن مسیر شغلی خود پس از گذراندن آموزش هوش مصنوعی با پایتون از مبتدی تا پیشرفته لازم است با حوزههای مختلف این فناوری آشنا شوید. سپس فهرستی از دانش و مهارتهای خود در این زمینه بنویسید. بعد از بررسی علایق خود و نیازهای بازار میتوانید مسیر شغلی خود در حوزه هوش مصنوعی را پیدا کنید.
فرصتهای شغلی، بازار کار و درآمد هوش مصنوعی در ایران و جهان چه وضعیتی دارد؟
در تمامی کشورهای دنیا، شرکتهای بزرگ و استارتاپها به متخصصین حوزه هوش مصنوعی نیاز دارند. از جذابترین موقعیتهای شغلی برای متخصصین هوش مصنوعی میتوان به مهندسی ماشین لرنینگ، دیتا ساینس و مدیر پروژه AI اشاره کرد. درآمد این افراد بسته به سابقه و حوزه فعالیتشان جزو درآمدهای بالا است. در ایران نیز صنایع مختلف مانند مخابرات و بانکداری متخصصین هوش مصنوعی را استخدام میکنند. میانگین درآمد ماهانه یک کارشناس هوش مصنوعی در ایران نیز قابل توجه است.
شرکت در دورههای هوش مصنوعی با پایتون به چه کسانی توصیه میشود؟
شرکت در بوتکمپ هوش مصنوعی با پایتون به کسانی که پیشینه فنی دارند و از علاقهمندان به توسعه این فناوری هستند توصیه میشود. اگر در برنامهنویسی قوی هستید یا هوش ریاضی خوبی دارید میتوانید بهعنوان متخصص یا محقق هوش مصنوعی مشغول به کار شوید. اگر در مشاغل غیرفنی فعالیت میکنید و تحلیلگر کسبوکار یا کارمند سازمانهای دولتی هستید نیز آموزش AI با پایتون مناسب شما خواهد بود. همچنین شرکت در دوره جامع هوش مصنوعی برای افراد زیر مفید خواهد بود:
- مهندسین و محققین هوش مصنوعی
- دانشمندان و تحلیلگران داده
- توسعهدهندگان نرمافزار
دوره جامع هوش مصنوعی به گونهای طراحی شده که از صفر تا صد مفاهیم و مهارتهای لازم را پوشش میدهد و میتواند برای افراد با پیشینههای مختلف مفید باشد.
اگر پیشینه فنی دارید و به توسعه فناوری علاقهمندید، این بوت کمپ به شما کمک میکند مسیر خود را به سمت تخصص یا تحقیق در حوزه AI هموار کنید. برنامهنویسان با مهارتهای قوی یا کسانی که هوش ریاضی خوبی دارند میتوانند با گذراندن این دوره بهعنوان متخصص یا محقق هوش مصنوعی وارد بازار کار شوند.
حتی اگر در حوزههای غیرفنی مانند تحلیلگری کسبوکار یا فعالیت در سازمانهای دولتی مشغولید، آموزش AI با پایتون میتواند ابزارهای ارزشمندی برای بهبود عملکرد و تصمیمگیری به شما بدهد.
این دوره بهویژه برای گروههای زیر توصیه میشود:
- مهندسان و محققان هوش مصنوعی
- دانشمندان و تحلیلگران داده
- توسعهدهندگان نرمافزار
- مدیران پروژه و تحلیلگران کسبوکار
- علاقهمندان به یادگیری و ورود به حوزههای نوین فناوری
بهترین دوره هوش مصنوعی با پایتون چه ویژگیهایی باید داشته باشد؟
بهترین دوره هوش مصنوعی باید ترکیبی از مبانی نظری و پروژههای عملی باشد. در این دوره شما باید یادگیری ماشین را بیاموزید و با ابزارهای هوش مصنوعی آشنا شوید. در ادامه به مهمترین ویژگیهای دوره تخصصی هوش مصنوعی با پایتون اشاره کردهایم:
- آموزش مفاهیم پایه هوش مصنوعی
- یادگیری ماشین (Machine Learning)
- یادگیری عمیق (Deep Learning)
- پردازش زبانی طبیعی (NLP)
- تسلط به برنامهنویسی
- انجام پروژههای عملی
- آموزش مبانی علوم داده
- آموزش مبانی رایانش ابری
- آموزش پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی
- معرفی مسیر شغلی و آموزش ساخت حساب کاربری در لینکدین
برای ورود به دنیای هوش مصنوعی به چه ابزارهایی نیاز داریم؟
برای ورود به دنیای هوش مصنوعی ابزارهای مختلفی وجود دارد. هر یک از این ابزارها کاربرد متفاوتی دارند که در دوره آموزشی AI کار با آنها را میآموزید. مهمترین ابزارها عبارتاند از:
- زبانهای برنامهنویسی مانند پایتون و R
- کتابخانهها و فریمورکهای مختلف مانند TensorFlow, PyTorch, scikit-learn و Keras
- ابزارهای تحلیل داده مانند Pandas, NumPy و Seaborn و Matplotlib
- محیطهای توسعه و نوتبوکها مانند Jupyter Notebook و PyCharm
- پلتفرمهای ابری و زیرساختها مانند Google Colab
- ابزارهای مدیریت پروژه مانند Git و GitHub
- ابزارهای یادگیری و ارزیابی مدل مانند TensorBoard
چه روشهایی برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون وجود دارد؟
برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون میتوانید از روشهای مختلفی مانند شرکت در دورههای آنلاین یا بوتکمپها و انجام تمرینهای عملی استفاده کنید. مطالعه کتاب نیز از دیگر روشها برای یادگیری عمیقتر مفاهیم حوزه هوش مصنوعی است. مهمترین نکته در آموزش مصنوعی یادگیری بر مبنای پروژههای عملی است.
چگونه یک رزومه قوی در حوزه هوش مصنوعی بسازیم؟
برای فعالیت در مشاغل حوزه هوش مصنوعی به رزومهای قوی نیاز خواهید داشت. رزومه شما باید برای سیستمهای ردیابی و جستجوی رزومه (ATSها) بهینه شده باشد. لازم است ابتدا قالبهای مناسب ساخت رزومه را بررسی کنید. در بخش درباره من معرفی مختصری درباره خود و مهارتهایتان بنویسید. سپس با استفاده از اعداد و ارقام واقعی مسئولیتهایی که در موقعیتهای شغلی خود داشتید را توضیح دهید. اشاره به توسعه محصول، پیادهسازی استراتژیهای مهم و ... شما را از رقبایتان متمایز خواهد کرد. پس از قسمت سوابق کاری به دوره هوش مصنوعی و بوتکمپهایی که در آنها شرکت کردهاید اشاره کنید.
اگر پیش از این سابقه کار در حوزه هوش مصنوعی را نداشتهاید به سایر تجربههای مفید خود مانند تجزیه و تحلیل داده، حل مسئله و ... اشاره کنید. در نهایت نیز فهرستی از ابزارهای هوش مصنوعی که به آنها مسلط هستید بنویسید. رزومه خود را پیش از ارسال برای سازمانها مجدد بخوانید تا غلط املایی و نگارشی نداشته باشد. با شرکت در دوره هوش مصنوعی رزومه نوشتن را یاد خواهید گرفت.
آکادمی (بوتکمپ)
آکادمی (استارکمپ)
آکادمی (اسکیلکمپ)
می باشد