آموزش 7 روز 7 یادگیری ماشینی و پروژه های پایتون از ابتدا

دانلود 7 Days 7 Machine Learning & Python Projects From Scratch

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: 7 روز 7 یادگیری ماشینی و پروژه های پایتون از ابتدا از ابتدایی تا پیشرفته تجربه عملی با یادگیری ماشین با استفاده از پایتون به دست آورید. فرآیند نهایی ساخت پروژه های یادگیری ماشین را بیاموزید دامنه های متنوعی از جمله NLP، بینایی کامپیوتر، رگرسیون، طبقه بندی را کاوش کنید. یک نمونه کار پروژه بسازید تا مهارت های خود را به کارفرمایان بالقوه نشان دهید. پیش نیازها: پایتون و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین

به دوره آموزشی "7 روز 7 پروژه های یادگیری ماشینی پایتون از ابتدا" خوش آمدید! این برنامه جامع و کاربردی طراحی شده است تا شما را از دانش پایه به پیاده سازی عملی برساند و طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی دنیای واقعی در یادگیری ماشین و پایتون را پوشش دهد. چه یک مبتدی مشتاق کشف یادگیری ماشینی باشید یا یک یادگیرنده متوسط ​​که به دنبال تقویت مجموعه پروژه خود است، این دوره یک تجربه عمیق و جذاب ارائه می دهد.

فقط در هفت روز، روی هفت پروژه متنوع کار خواهید کرد که هرکدام برای آموزش مفاهیم مهم در یادگیری ماشین طراحی شده اند، در حالی که از پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی اولیه استفاده می کنید. این دوره بر یادگیری عملی و عملی تأکید دارد و تضمین می‌کند که نه تنها دانش نظری، بلکه مهارت‌هایی برای ساخت، استقرار و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای سناریوهای مختلف دنیای واقعی به دست می‌آورید.


چرا این دوره؟

یادگیری ماشینی یکی از پرطرفدارترین مهارت‌ها در دنیای فناوری محور امروزی است. این دوره با تمرکز بر کاربردهای عملی، مسیری ساختاریافته برای یادگیری یادگیری ماشین ارائه می دهد. هر پروژه با دقت انتخاب شده است تا مفاهیمی را به شما آموزش دهد که نه تنها تئوری هستند، بلکه مستقیماً در سناریوهای صنعتی قابل استفاده هستند.

چه یک دانشمند مشتاق داده باشید، چه توسعه‌دهنده‌ای که می‌خواهد در هوش مصنوعی غوطه ور شود، یا صرفاً فردی علاقه‌مند به یادگیری فناوری‌های جدید، این دوره شما را با مهارت‌ها و اعتماد به نفس مقابله با چالش‌های یادگیری ماشینی مجهز می‌کند.


>
نتایج دوره

در پایان این دوره، شما:

  • درکی کامل از مفاهیم و تکنیک های یادگیری ماشین داشته باشید.

  • می‌توانید داده‌ها را از قبل پردازش کنید، مدل‌هایی بسازید، و آنها را برای برنامه‌های مختلف ارزیابی کنید.

  • هفت پروژه تکمیل شده را برای افزودن به مجموعه خود داشته باشید که نشان دهنده مهارت شما در یادگیری ماشین است.

  • در اجرای راه‌حل‌های یادگیری ماشین برای حل مشکلات دنیای واقعی مطمئن باشید.




  • اولین قدم را بردارید

این سفر هیجان انگیز را برای تسلط بر یادگیری ماشین و پایتون آغاز کنید. همین امروز ثبت نام کنید و شروع به ساخت پروژه هایی کنید که تفاوت ایجاد می کنند!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه 7 روز و 7 یادگیری ماشین و پروژه های پایتون از ابتدا Introduction To 7 Days 7 Machine Learning & Python Projects From Scratch

  • مقدمه پروژه 1 Introduction To Project 1

  • پروژه 1 کلاس 1: بسته های وارداتی Project 1 class 1 : Import Packages

  • پروژه 1 کلاس 2: وارد کردن مجموعه داده Project 1 class 2 : Import Dataset

  • پروژه 1 کلاس 3: مجموعه داده قطار با استفاده از طبقه بندی جنگل تصادفی Project 1 class 3 : Train Dataset Using Random Forest Classifier

  • پروژه 1 کلاس 4: خروجی و نتیجه Project 1 class 4 : Output & Conclusion

روز دوم پروژه یادگیری ماشین و پایتون دوم 2nd Day 2nd Machine Learning & Python Project

  • مقدمه پروژه 2 Introduction To Project 2

  • پروژه 2 کلاس 1: بسته های وارداتی Project 2 class 1 : Import Packages

  • Project 2 class 2: Import Dataset Project 2 class 2 : Import Dataset

  • Project 2 class 3: Extract Features and Target Variable Project 2 class 3 : Extract Features and Target Variable

  • پروژه 2 کلاس 4: مجموعه داده قطار با استفاده از رگرسیون لجستیک Project 2 class 4 : Train Dataset Using Logistic Regression

  • پروژه 2 کلاس 5: خروجی و نتیجه گیری Project 2 class 5 : Output & Conclusion

روز سوم سومین پروژه یادگیری ماشین و پایتون 3rd Day 3rd Machine Learning & Python Project

  • مقدمه پروژه 3 Introduction To Project 3

  • پروژه 3 کلاس 1: بسته های وارداتی Project 3 class 1 : Import Packages

  • پروژه 3 کلاس 2: وارد کردن مجموعه داده Project 3 class 2 : Import Dataset

  • Project 3 class 3: Extract Features and Target Variable Project 3 class 3 : Extract Features and Target Variable

  • پروژه 3 کلاس 4: مجموعه داده قطار با استفاده از طبقه بندی جنگل تصادفی Project 3 class 4 : Train Dataset Using Random Forest Classifier

  • پروژه 3 کلاس 5: خروجی و نتیجه گیری Project 3 class 5 : Output & Conclusion

روز چهارم چهارمین پروژه یادگیری ماشین و پایتون 4th Day 4th Machine Learning & Python Project

  • مقدمه پروژه 4 Introduction To Project 4

  • پروژه 4 کلاس 1: بسته های وارداتی Project 4 class 1 : Import Packages

  • پروژه 4 کلاس 2: با استفاده از Fernet کلید تولید کنید Project 4 class 2 : Generate Key Using Fernet

  • پروژه 4 کلاس 3: کلید بارگذاری Project 4 class 3 : Load Key

  • پروژه 4 کلاس 4: رمزگذاری با استفاده از Fernet Project 4 class 4 : Encryption Using Fernet

  • پروژه 4 کلاس 5: رمزگشایی با استفاده از Fernet Project 4 class 5 : Decryption Using Fernet

  • پروژه 4 کلاس 6: خروجی و نتیجه گیری Project 4 class 6 : Output & Conclusion

3 پروژه پایتون را از ابتدا کامل کنید Complete 3 Python Projects From Scratch

  • ربات سوالات متداول تجارت الکترونیک را با استفاده از پایتون از ابتدا کامل کنید Complete Ecommerce FAQ Bot Using Python From Scratch

  • انتقال فایل را با استفاده از پروژه پایتون کامل کنید Complete File Transfer Using Python Project

  • پروژه تشخیص اخبار جعلی را با استفاده از Streamlit Python کامل کنید Complete Fake News Detection Project Using Streamlit Python

  • طبقه‌بندی‌کننده ایمیل هرزنامه با استفاده از طبقه‌بندی کننده ساده‌لوح Bayes Spam Email Classifier Using Naive Bayes Classifier

نمایش نظرات

آموزش 7 روز 7 یادگیری ماشینی و پروژه های پایتون از ابتدا
جزییات دوره
2 hours
27
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,203
4.7 از 5
دارد
ندارد
ندارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN

دانشجوی علوم کامپیوتر