دوره آموزش Machine Learning with Python

🎉 به مناسبت روز مهندس: تخفیف 20% روی این محصول (تا سقف 1,000,000 تومان) در نظر گرفته شده و در سبد خرید اعمال میشود.

نام دوره	مدت دوره	روز	ساعت	نوع دوره	تاریخ پیش بینی	مبلغ	عملیات
Machine Learning with Python	50	شنبه	17:00-21:00	حضوری	1404/11/25	~~۸,۴۰۰,۰۰۰ تومان~~ ۷,۴۰۰,۰۰۰ تومان	توضیحات ثبت نام
Machine Learning with Python	50	شنبه	17:00-21:00	آنلاین	1404/11/25	~~۶,۷۰۰,۰۰۰ تومان~~ ۵,۷۰۰,۰۰۰ تومان	توضیحات ثبت نام

SKU N/A دسته بندی فناوری اطلاعات

مروری بر آنالیز داده	مروری بر جبر خطی مروری بر آنالیز داده بیان بخش های مختلف هوش مصنوعی و تمرکز بر مواردی که در این دوره بررسی خواهد شد
بررسی روشهای گوناگون آماده سازی مجموعه دادگان	معرفی چالش های موجود در آماده سازی مجموعه دادگان معرفی روش K FOLD به همراه جداسازی بخشهای مختلف مجموعه داده جهت آموزش و ارزیابی مدل هوشمند
بررسی رویکردهای گوناگون دسته بندی داده ها	بررسی رویکردهای مختلف دسته بندی اطلاعات Binary class classification Multi class classification Multi label classification Multi class Multi label classification بررسی روش های گوناگون ارزیابی مدلهای مبتنی بر طبقه بندی
بررسی رویکرد نزدیکترین همسایه	معرفی رویکرد KNNImputer و استفاده از آن برای پیش پردازش داده ها معرفی رویکرد KNN در دسته بندی اطلاعات بیان مزایا و معایب آن
بررسی رویکردهای گوناگون رگرسیون خطی	پیاده سازی رگرسیون خطی به صورت ریاضیاتی و بررسی چالش های آن بیان مفهوم گرادیان و تابع خطا معرفی انواع توابع خطا مرسوم در رگرسیون خطی بیان انواع گرادیان و پیاده سازی دستی آن برای آموزش یک مدل هوشمند بررسی Polynomial Regression بررسی مفهوم underfitting و overfitting بررسی مفهوم Early Stopping و پیاده سازی آن بررسی انواع مختلف Regularization بررسی و پیاده سازی Logistic Regression بیان مفهوم Softmax
بررسی رویکرد Support Vector Machine	معرفی SVM و عملکرد آن در دسته بندی اطلاعات معرفی SVR و عملکرد آن در رگرسیون خطی بیان مزایا و معایب آن
بررسی رویکرد درخت تصمیم	معرفی رویکرد Decision Tree در دسته بندی اطلاعات بیان نحوه ی کارکرد آن و پیمایش درخت تصمیم بیان مفاهیم آنتروپی، cut off point , ضریب جینی معرفی رویکرد Decision Tree در رگرسیون خطی بیان مزایا و معایب این رویکرد
بررسی رویکردهای گوناگون خوشه بندی اطلاعات	معرفی رویکردهای مبتنی بر یادگیری بدون ناظر معرفی رویکرد KMeans نحوه عملکرد آن نحوه ی ارزیابی آن چالش های این رویکرد و نحوه ی حل آنان معرفی نسخه های ارتقا یافته آن معرفی رویکرد DBSCAN نحوه عملکرد آن نحوه ارزیابی آن
بررسی رویکردهای مختلف کاهش بعد	بررسی لزوم کاهش بعد در آموزش یک مدل بررسی کاهش بعد با دیدگاه Projection بررسی رویکرد PCA بررسی کاهش بعد با دیدگاه Manifold بررسی رویکرد LLE
بررسی رویکردهای ترکیبی Ensemble Methods	بررسی رویکرد Random Forest بررسی رویکرد Adaptive Boost بررسی مزایا و معایب آن
بررسی ساختارهای گوناگون شبکه های عصبی – مقدماتی	معرفی Tensorflow بیان نحوه ی کارکرد Tensorflow انواع مختلف متغیر در Tensorflow مفهوم Session و عملکرد آن در Tensorflow مدیریت گراف ها پیاده سازی یک مثال برای دسته بندی اطلاعات پیاده سازی یک مثال برای رگرسیون خطی ذخیره و بازیابی مجدد مدل نمایش گراف و روال آموزش با Tensorboard بررسی کارکرد شبکه های عصبی بیان ساختار نورون و عملکرد آن در مغز بیان انواع توابع آتش در نورون ها و بررسی آن بررسی روال Back Propagation پیاده سازی ساختار های مختلف یک شبکه عصبی جهت دسته بندی اطلاعات توسط numpy پیاده سازی ساختار های مختلف یک شبکه عصبی جهت رگرسیون خطی توسط numpy
بررسی ساختارهای گوناگون شبکه های عصبی – پیشرفته	معرفی KERAS ساخت یک مدل هوشمند مبتنی بر شبکه عصبی برای دسته بندی اطلاعات در KERAS ساخت یک مدل هوشمند مبتنی بر شبکه عصبی برای رگرسیون خطی در KERAS نمایش گرافیکی یک مدل طراحی شده در KERAS ذخیره و بازیابی یک مدل در KERAS نحوه ی ارزیابی عملکرد یک مدل در KERAS

دوره آموزش Machine Learning with Python – مجتمع فنی تهران (نمایندگی ونک)

آدرس: خیابان ولیعصر، پایین‌تر از میدان ونک، خیابان 16 گاندی، پلاک 16

تلفن تماس: 021-88889796

دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) با سرعتی شگفت‌انگیز در حال تغییر آینده شغل‌ها و صنایع است. اگر می‌خواهید با استفاده از زبان پایتون داده‌ها را تحلیل کنید، مدل‌های پیش‌بینی بسازید و سیستم‌های هوشمند خلق کنید، دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران نمایندگی ونک بهترین انتخاب برای شماست. این کلاس با رویکردی عملی و پروژه‌محور، شما را از مفاهیم پایه تا اجرای مدل‌های پیشرفته هدایت می‌کند.

اهمیت دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران

یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی، هم‌اکنون در قلب فناوری‌های پیشرفته مانند خودروهای خودران، سیستم‌های پیشنهاد محتوا و تحلیل‌های پیش‌بینی قرار دارد. اهمیت این دوره شامل:

آماده‌سازی شما برای مشاغل پرتقاضا و پردرآمد در حوزه دیتا ساینس و AI.
توانایی ساخت مدل‌های هوشمند که مشکلات واقعی را حل می‌کنند.
استفاده از پایتون به‌عنوان ابزاری قدرتمند و استاندارد جهانی برای یادگیری ماشین.

پیش‌نیازهای دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران نمایندگی ونک

برای ثبت‌نام در این دوره بهتر است:

آشنایی اولیه با زبان پایتون داشته باشید. (مبانی برنامه‌نویسی، کتابخانه‌ها)
تجربه کار با داده‌ها یا آمار مقدماتی داشته باشید (اختیاری).
علاقه به حل مسئله و تحلیل داده‌ها.

اگر تازه‌کار هستید، مقدمات پایتون در مجتمع فنی تهران قابل گذراندن است تا با آمادگی کامل وارد این کلاس شوید.

مخاطبان کلاس آموزش Machine Learning with Python

این دوره برای گروه‌های مختلف مفید است:

دانشجویان رشته‌های مهندسی و علوم کامپیوتر.
متخصصان دیتا ساینس، BI و تحلیل داده.
برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد حوزه AI شوند.
افرادی که به ‌کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار علاقه دارند.

مهارت‌هایی که در دوره آموزش Machine Learning with Python خواهید آموخت

پس از گذراندن دوره Machine Learning with Python، شما خواهید توانست:

کار با کتابخانه‌های تخصصی پایتون مانند Pandas، NumPy، Scikit-learn و Matplotlib.
آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی.
ساخت مدل‌های طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression).
ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌ها با تکنیک‌های مختلف.
پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت.
انجام پروژه‌های واقعی و کاربردی در دنیای کسب‌وکار.

سرفصل‌های دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران

مقدمه‌ای بر Machine Learning و هوش مصنوعی
نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
کار با داده‌ها: Pandas، NumPy، Matplotlib
مبانی آمار و احتمالات در یادگیری ماشین
الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (Linear Regression, Decision Trees, Random Forest)
الگوریتم‌های یادگیری بدون‌نظارت (K-Means, PCA)
ارزیابی مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
بهینه‌سازی و انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection & Engineering)
پروژه عملی – ساخت یک مدل پیش‌بینی واقعی

بازار کار دوره آموزش Machine Learning with Python

یادگیری ماشین یکی از سریع‌ترین حوزه‌های رشد در جهان است و موقعیت‌های شغلی آن روز به روز بیشتر می‌شود:

متخصص Machine Learning در شرکت‌های فناوری.
تحلیل‌گر داده و دیتا ساینتیست.
توسعه‌دهنده سیستم‌های هوشمند و پیشنهاددهنده محتوا.
مشاغل مرتبط با FinTech، سلامت دیجیتال و بازاریابی دیجیتال.

در ایران نیز شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌های نوپا به‌طور مداوم به نیروهای متخصص ML نیاز دارند.

مزایای شرکت در این دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران – نمایندگی ونک

آموزش توسط اساتید متخصص در حوزه AI و پایتون.
کارگاه مجهز و محیط آموزشی حرفه‌ای.
ارائه مدرک معتبر مجتمع فنی تهران قابل ترجمه رسمی.
پروژه‌محور بودن آموزش و آماده‌سازی برای بازار کار واقعی.
موقعیت مکانی عالی و دسترسی آسان در خیابان ولیعصر.
پشتیبانی آموزشی حتی پس از پایان دوره.

سوالات متداول درباره دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران

آیا بدون تجربه برنامه‌نویسی می‌توانم در این دوره شرکت کنم؟

آشنایی اولیه با پایتون توصیه می‌شود، اما پیش‌نیاز رسمی ندارد.

آیا مدرک رسمی ارائه می‌شود؟

بله، مدرک مجتمع فنی تهران پس از گذراندن دوره و پروژه پایانی اعطا می‌شود.

چقدر طول می‌کشد تا دوره کامل شود؟

معمولاً بین 40 تا 60 ساعت آموزشی، بسته به تقویم کلاس‌ها.

آیا پروژه عملی انجام می‌شود؟

بله، در پایان دوره پروژه‌ای واقعی انجام خواهید داد که توانایی‌های شما را به نمایش می‌گذارد.

نتیجه‌گیری

دوره آموزش Machine Learning with Python در مجتمع فنی تهران نمایندگی ونک، پلی میان شما و آینده‌ای است که فناوری و هوش مصنوعی بر آن حکمرانی می‌کند. همین حالا با شماره 021-88889796 تماس بگیرید یا به آدرس خیابان ولیعصر، پایین‌تر از میدان ونک، خیابان 16 گاندی، پلاک 16 مراجعه کنید و مسیر حرفه‌ای خود را آغاز کنید.

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “دوره آموزش Machine Learning with Python”