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 - مهارتهای نرم
- 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 - پایتون
- آشنایی اولیه با زبان برنامهنویسی پایتون، کاربردها، و محیط اجرا
- معرفی variables و روش تعریف آنها
- آشنایی با نوع داده string، نحوه تعریف و مقداردهی
- معرفی ساختار داده list برای نگهداری مجموعهای از دادهها
- آشنایی با dictionary
- توضیح حلقهها (loop) شامل for loop و while loop
- بررسی عبارات شرطی شامل if, elif, else
- تعریف function، نحوه ایجاد، دریافت پارامترها
- آشنایی با module و package
- مروری کامل بر مبانی برنامهنویسی شیءگرا
- آشنایی با مفهوم مدیریت خطاها با error handling
- نحوه کار با فایلها
- معرفی regular expressions
- آشنایی با ساختارهای داده (data structures)
- مقدمهای بر algorithm و آشنایی با concurrency
هوش مصنوعی با پایتون
- آشنایی اولیه با زبان Python و کاربردهای آن
- معرفی Jupyter Notebook به عنوان محیط تعاملی جهت نوشتن، اجرا و مستندسازی کدها
- معرفی ساختارهای داده داخلی پایتون، تعریف و استفاده از function (توابع) و کار با فایلها
- آشنایی با کتابخانه NumPy و اهمیت آن در هوش مصنوعی
- معرفی array به عنوان ساختار داده و نحوه کار با آن
- آشنایی با مفهوم vectorized computation
- مروری بر اصول شمارش (counting)
- آشنایی با کتابخانه Pandas و ساختار دادههای اصلی
- descriptive analytics و تحلیل توصیفی
- آشنایی با فرآیند data loading، مدیریت data storage و انواع فرمتهای فایل با استفاده از کتابخانه Pandas
- بررسی فرآیند پاکسازی داده و آمادهسازی داده برای تحلیل (data preparation)
- data wrangling: روشهای join ، combine و reshape
- رسم نمودار و تصویرسازی دادهها
- آموزش روشهای data aggregation و کار با توابع گروهبندی (group operation)
- آشنایی با estimation و برآورد پارامترهای جامعه آماری و بررسی hypothesis testing
Machine Learning مقدماتی
- تعریف machine learning و تفاوت آن با برنامهنویسی سنتی
- آشنایی با الگوریتم linear regression (رگرسیون خطی)
- مبانی logistic regression برای دستهبندی دادهها
- معرفی scikit
- learn کتابخانه قدرتمند و محبوب پایتون برای پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین
- توضیح اجزای اصلی کتابخانه Scikit
- learn
- آموزش hyperparameter و تفاوتش با parameter
- معرفی روشهای model validation (ارزیابی/اعتبارسنجی مدل)
- آشنایی با feature engineering فرآیند ساخت، انتخاب یا تغییر ویژگیهای داده جهت افزایش دقت مدل
Machine Learning پیشرفته
- آشنایی با مفهوم Anomaly Detection و تشخیص ناهنجاری
- معرفی الگوریتم Isolation Forest
- آشنایی با LOF و فاکتور ناهنجاری محلی
- تعریف Feature Selection بهعنوان فرآیند انتخاب زیرمجموعهای از ویژگیها
- Filter Methods یا روشهای فیلتر
- Wrapper Methods و ارزیابی زیرمجموعههای مختلف ویژگی با یک مدل و انتخاب بهترین زیرمجموعه بر اساس عملکرد
- آشنایی با Embedded Methods
- آشنایی با Univariate Feature Selection و Recursive Feature Selection
- معرفی الگوریتم Sequential Feature Selection
Git - گیت
- مقدمات گیت
- برنچها و مدیریت شاخهها
- ادغام (Merge) و مدیریت کانفلیکت
- مدیریت تغییرات موقت (Stash)
- بررسی و مقایسه تغییرات
- سفر در زمان و بازگردانی تغییرات
- گیتهاب و کار با ریپازیتوری ریموت
- مستندسازی
Deep Learning
- مقدمات شبکه عصبی و اشنایی با Feedforward Neural Networks یا NNs
- شبکه عصبی یا همان Neural Network چیست؟
- آشنایی با Perceptron بهعنوان سادهترین نورون و MLP (پرسپترون چندلایه)
- آشنایی با Activation Function یا تابع فعالسازی
- Forward و Backward Propagation
- آشنایی با حلقه آموزش (training loop)
- Epochs, Batches و Learning Rate
- Evaluation Metrics: Accuracy, precision, recall, F1
- آشنایی با Normalization (نرمالسازی) و Standardization (استانداردسازی)
- چرا از GPUs استفاده میکنیم؟
- آشنایی با مشکلات Vanishing Gradient و Exploding Gradient
- شناخت کامل معماری MLP
- پیادهسازی عملی مدلهای MLP در PyTorch
- طراحی یک training pipeline
- آزمایش و تحلیل تأثیر Hyperparameter ها
- Visualize training progress
- Evaluate trained models
Linear algebra
- آشنایی با Vector و عملیات برداری
- تعریف Matrix و بررسی عملیات ماتریسها
- معرفی ماتریسهای ترانهاده، معکوس و دترمینان
- آشنایی با دستگاه معادلات خطی و نقش Rank و رتبه ماتریس
- درک Eigenvalues (مقادیر ویژه) و Eigenvectors (بردارهای ویژه) در ماتریس ها
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 - پردازش زبان طبیعی
- آشنایی با Natural Language Processing – پردازش زبان طبیعی
- مروری بر گامهای اصلی Text Preprocessing
- NLTK, spaCy: معرفی دو کتابخانه مهم و کاربردی NLP
- آشنایی با ابزارهای pdfplumber و PyMuPDF برای خواندن و استخراج صفحات PDF
- استفاده از [BeautifulSoup] برای حذف تگها، اسکریپتها و نویز صفحات وب
- مرور روشهای نمایش متن بهصورت عددی Text Representation
- معرفی Language Models و مفهوم Contextual Embeddings
- آشنایی با مفهوم (Recurrent Neural Networks (RNN
- Generative NLP با استفاده از LLM در تولید متن
- تعریف وظایف Sequence Labeling و Named Entity Recognition
- آشنایی با [Semantic Parsing] و [Paraphrase Detection]
- کاربردهای پیشرفته NLP و Multimodal Processing
Linkedin-لینکدین
- آشنایی با LinkedIn به عنوان بزرگترین شبکه اجتماعی حرفهای در دنیا
- راهنمای شروع ساخت پروفایل بر اساس تخصص و اهداف شخصی برای حرفه ای تر دیدهشدن
- تکمیل بخشهای رزومه مانند About (درباره من)، Experience (سوابق کاری)، Education (تحصیلات) و Skills (مهارتها)
- افزودن بخشهای Certifications، Projects، Recommendations و …
- آشنایی با اصول شبکهسازی و روشهای برقراری ارتباط حرفهای در لنیکدین
- مروری بر بخش Jobs (بخش مشاغل)؛ آموزش جستجوی فرصتهای شغلی
- انتخاب ایده محتوایی مناسب برای انتشار در لینکدین
- ابزارهای analytics بررسی آمارههای بازدید، نرخ تعامل و … محتوای منتشرشده
- یادگیری در لینکدین با LinkedIn Learning، پلتفرم آموزش آنلاین وابسته به لینکدین
- تعامل حرفهای در لینکدین: comment ، like ،اشتراکگذاری و انتشار post
- ساخت و مدیریت Business Page
- آشنایی با بخش Home (خانه) لینکدین؛ مرور تایملاین اختصاصی
مبانی Generative AI
- آشنایی با معماری Transformer بهعنوان هسته مرکزی
- آشنایی با LLMهای Multilingual و Multimodal Models
- معرفی تکنیکهای [Model Compression] و اصول [Deployment]
- معرفی مدلهای محبوب و اکوسیستم آنها
- آشنایی با نحوه Evaluation & Benchmarking در LLMها
- معرفی Stable Diffusion بهعنوان مدل مولد تصویر
- مرور الگوهای طراحی (Design Patterns) کاربردی برای GenAI
Computer Vision - بینایی ماشین
- آشنایی با Computer Vision
- بینایی ماشین
- از MLP تا CNN
- Image Classification با کمک CNN
- بهکارگیری Data Augmentation برای افزایش تنوع داده تصویری
- آشنایی با Pretrained CNNs معروف مانند ResNet، VGG و EfficientNet
- آشنایی با Fine
- tuning و Image Segmentation
MLOPS
- آشنایی با MLOps Machine Learning Operations
- مروری بر توسعه ML استفاده از Version Control
- Environment Management و Dependencies
- مدیریت محیطها و وابستگیها
- استفاده از ابزارهای Data Management و Experiment Tracking
- بهکارگیری بهترین شیوهها در توسعه مدل و تست TEST
- آشنایی با بستهبندی مدلها Model Packaging و مفاهیم استقرار
- تمرکز بر Monitoring داده و مدل در محیط پروداکشن
- بهکارگیری CI/CD مناسب ML جهت خودکارسازی
recommender systems - سیستمهای توصیهگر
- 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)
پنل انتقال تجربه
- در این بخش با تجربیات و دانش حرفهای افراد موفق در حوزهی دیتا همراه خواهید شد.(هر جلسه ۱.۵ ساعت)
- رضا جعفری(مهندس هوش مصنوعی Ai ahura)
- حمیدرضا کشاورز(متخصص هوش مصنوعی UNZER)
مدرسان دوره هوش مصنوعی (AI) با پایتون
چرا این دوره؟
مزایای این دوره
.png&w=128&q=75)
مسیرآموزشی در دانشکار
جدول زمانبندی
برنامه هفتگی
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