دوره جامع یادگیری ماشین Machine Learning Fundamentals

دوره جامع یادگیری ماشین در مؤسسه کادوس رشت با هدف آموزش اصول علمی یادگیری ماشین و آماده‌سازی دانش‌پذیران برای ورود به دنیای هوش مصنوعی طراحی شده است.

دوره جامع یادگیری ماشین Machine Learning Fundamentals در مؤسسه فنی و آموزشی کادوس رشت با هدف آموزش اصول علمی یادگیری ماشین و آماده‌سازی دانش‌پذیران برای ورود به دنیای هوش مصنوعی طراحی شده است. امروزه یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین فناوری‌های مورد استفاده در صنایع مختلف به شمار می‌رود و در حوزه‌هایی مانند پزشکی، بانکداری، تجارت الکترونیک، بازاریابی، حمل‌ونقل، تولید، بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی نقش اساسی ایفا می‌کند. با این حال، توسعه یک مدل یادگیری ماشین تنها به استفاده از چند کتابخانه نرم‌افزاری یا اجرای چند خط کد محدود نمی‌شود؛ بلکه نیازمند درک صحیح مسئله، شناخت داده‌ها، انتخاب الگوریتم مناسب، ارزیابی علمی عملکرد مدل و تفسیر نتایج به دست آمده است.

 

دوره آموزش Machine Learning به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌پذیران علاوه بر یادگیری نحوه استفاده از ابزارهای رایج، منطق و فلسفه الگوریتم‌های یادگیری ماشین را نیز درک کنند. در این دوره تلاش می‌شود تا شرکت‌کنندگان بدانند هر الگوریتم در چه شرایطی عملکرد مناسبی دارد، چگونه باید داده‌ها را برای آموزش مدل آماده کرد، چه عواملی موجب کاهش دقت مدل می‌شوند و چگونه می‌توان کیفیت پیش‌بینی‌ها را بهبود بخشید.

 

دوره جامع یادگیری ماشین ۶۰ ساعته، ترکیبی از مباحث نظری، تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی است. در بخش نظری، دانش‌پذیران با مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین، مبانی ریاضی مورد نیاز، روش‌های بهینه‌سازی، الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی، اصول ارزیابی مدل‌ها و فرآیند طراحی یک پروژه یادگیری ماشین آشنا می‌شوند. در بخش عملی نیز تمامی مفاهیم با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه Scikit-learn بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی پیاده‌سازی خواهند شد تا شرکت‌کنندگان علاوه بر یادگیری مفاهیم، تجربه عملی توسعه مدل‌های یادگیری ماشین را نیز به دست آورند.

 

این دوره به عنوان ادامه طبیعی دوره دیتاساینس مقدماتی طراحی شده است و دانش‌پذیران را برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر یادگیری ماشین، مهندسی ویژگی Feature Engineering، مدل‌های Ensemble، یادگیری عمیق Deep Learning و سایر شاخه‌های هوش مصنوعی آماده می‌کند.

 

 

دوره جامع یادگیری ماشین برای چه کسانی مناسب است؟

دوره Machine Learning Fundamentals برای افرادی مناسب است که قصد دارند به صورت اصولی وارد حوزه هوش مصنوعی شوند و پیش از ورود به مباحث پیشرفته، درک عمیقی از مفاهیم، الگوریتم‌ها و فرآیند طراحی مدل‌های یادگیری ماشین به دست آورند.

 

این دوره به ویژه برای گروه‌های زیر توصیه می‌شود:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار، علوم پایه و سایر رشته‌های علاقه‌مند به هوش مصنوعی
  • افرادی که قصد ورود به حوزه‌های تخصصی یادگیری عمیق Deep Learning، پردازش تصویر یا پردازش زبان طبیعی را دارند
  • تحلیلگران داده و دانشمندان داده که قصد توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را دارند
  • برنامه‌نویسان Python که علاقه‌مند به ورود به حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند
  • تمامی علاقه‌مندان به آموزش Machine Learning که به دنبال دوره‌ای ساختاریافته، علمی و پروژه‌محور هستند.

 

 

پیش‌نیازهای شرکت در کلاس ماشین لرنینگ در رشت

برای شرکت در کلاس آموزش ماشین لرنینگ، آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی Python، کتابخانه‌های NumPy و Pandas، مفاهیم پایه آمار و احتمال و تحلیل داده توصیه می‌شود. گذراندن دوره دیتاساینس مقدماتی مؤسسه کادوس یا داشتن دانش معادل آن، آمادگی مناسبی برای ورود به این دوره ایجاد خواهد کرد.

 

از آنجا که این دوره با هدف ایجاد بنیان‌های علمی یادگیری ماشین طراحی شده است، تمرکز اصلی آن بر درک مفاهیم، طراحی مدل، ارزیابی عملکرد مدل‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک Machine Learning است و وارد مباحث تخصصی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق نخواهد شد.

 

 

سرفصل‌های دوره آموزش Machine Learning در مؤسسه کادوس

در دوره آموزش ماشین لرنینگ تلاش شده است تا میان مبانی نظری، مفاهیم ریاضی، پیاده‌سازی عملی و تحلیل نتایج تعادل برقرار شود. دانش‌پذیران ضمن آشنایی با اصول یادگیری ماشین، تمامی مفاهیم را بر روی داده‌های واقعی تمرین خواهند کرد.

 

آشنایی با یادگیری ماشین

  • یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟
  • انواع روش‌های یادگیری ماشین (Supervised، Unsupervised و Reinforcement Learning)
  • مراحل انجام یک پروژه یادگیری ماشین
  • انتخاب رویکرد مناسب برای حل مسائل واقعی

 

 

مبانی ریاضی و بهینه‌سازی

  • مفاهیم پایه جبر خطی مورد نیاز
  • مفهوم تابع، مشتق و گرادیان
  • تابع هزینه Loss Function
  • الگوریتم Gradient Descent
  • نقش بهینه‌سازی در آموزش مدل‌ها

 

 

آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی

  • انتخاب و ساخت ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • تقسیم داده به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • جلوگیری از نشت اطلاعات (Data Leakage)
  • آماده‌سازی داده برای آموزش مدل

 

 

مدل‌های رگرسیون

  • Linear Regression
  • Multiple Linear Regression
  • Logistic Regression
  • Regularization (Ridge، Lasso و Elastic Net)
  • تحلیل و مقایسه مدل‌های رگرسیون

 

 

الگوریتم‌های طبقه‌بندی

  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Decision Tree
  • Naive Bayes
  • مقدمه‌ای بر Support Vector Machine (SVM)
  • انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل طبقه‌بندی

 

 

ارزیابی عملکرد مدل‌ها

  • خطای آموزش و خطای آزمون
  • Bias و Variance و نقش آن‌ها در عملکرد مدل
  • Overfitting و Underfitting و روش‌های جلوگیری از آن‌ها
  • Cross Validation
  • معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • Confusion Matrix
  • Precision، Recall و F1 Score
  • ROC Curve و AUC
  • تحلیل و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف

 

 

انتخاب و بهینه‌سازی مدل

  • انتخاب مدل مناسب برای هر مسئله
  • تنظیم Hyperparameterها
  • Grid Search
  • Random Search
  • طراحی Pipelineهای ماشین لرنینگ

 

 

پروژه‌های عملی

  • پیش‌بینی قیمت مسکن
  • طبقه‌بندی داده‌های پزشکی
  • پیش‌بینی ریزش مشتریان (Customer Churn Prediction)
  • تحلیل و مدل‌سازی مجموعه‌داده‌های واقعی

 

 

خروجی دوره جامع یادگیری ماشین برای دانش‌پذیران چه خواهد بود؟

در پایان دوره، دانش‌پذیران خواهند توانست:

  • مفهوم یادگیری ماشین و جایگاه آن در حل مسائل واقعی را درک کنند.
  • داده‌ها را برای آموزش مدل‌های ماشین لرنینگ آماده‌سازی و پیش‌پردازش کنند.
  • الگوریتم مناسب را متناسب با نوع مسئله انتخاب کنند.
  • مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی را با استفاده از Python و Scikit-learn پیاده‌سازی کنند.
  • عملکرد مدل‌ها را با استفاده از معیارهای استاندارد مانند Precision، Recall، F1 Score و ROC Curve ارزیابی و مقایسه نمایند.
  • با استفاده از Cross Validation و روش‌های تنظیم Hyperparameterها، کیفیت مدل‌های خود را بهبود دهند.
  • فرآیند کامل طراحی، آموزش و ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی اجرا کنند.
  • آمادگی لازم برای ورود به دوره ماشین لرنینگ پیشرفته، یادگیری عمیق و سایر شاخه‌های تخصصی هوش مصنوعی را کسب کنند.

 

دوره جامع یادگیری ماشین در مؤسسه فنی و آموزشی کادوس، فرصتی مناسب برای افرادی است که می‌خواهند فراتر از یادگیری چند الگوریتم یا کتابخانه نرم‌افزاری حرکت کنند و درک عمیق‌تری از منطق ماشین لرنینگ، طراحی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و فرآیند حل مسائل مبتنی بر داده به دست آورند. ترکیب آموزش مفهومی، تمرین‌های عملی و اجرای پروژه‌های واقعی، به دانش‌پذیران کمک می‌کند تا با دیدگاهی علمی و کاربردی، مسیر خود را در حوزه هوش مصنوعی آغاز کرده و آمادگی لازم برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر را کسب کنند.

 

 

مشاوره و ثبت‌نام

جهت مشاوره تخصصی و ثبت‌نام در دوره ماشین لرنینگ در رشت با  یکی از شعب مؤسسه کادوس تماس حاصل بفرمایید:

شعبه لاکانی رشت (مرکزی)

۰۱۳-۹۱۰۰۲۳۴۳

۰۱۳-۳۳۲۳۲۳۲۳

شعبه مسکن مهر رشت

۰۱۳-۹۱۰۰۲۳۲۳

دوره جامع یادگیری ماشین در رشت

۱۶,۰۰۰,۰۰۰ تومان

مقدماتی
40 جلسه
۱/۵ ساعت
حضوری، آنلاین

ثبت نام تنها با پرداخت نیمی از مبلغ انجام می‌شود.