آموزش هوش مصنوعی و ML آسان شده: راهنمای جامع (2024)

AI & ML Made Easy : A Comprehensive Guide (2024)

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: از درک هوش تا یادگیری عمیق: هوش مصنوعی و ML را در برنامه های کاربردی دنیای واقعی برای حرفه ای اثبات شده در آینده کشف کنید. درک کاملی از هوش مصنوعی و ML، از مفاهیم اولیه تا موضوعات پیشرفته مانند یادگیری عمیق، درک نقش هوش مصنوعی و ML در بخش های مختلف از طریق مثال‌های واقعی و کاربردهای عملی، تسلط بر فرآیند نحوه یادگیری ماشین‌ها، کاوش در یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی کسب مهارت‌های پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی و ML با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی رایج، تضمین استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی پیش نیازها: بدون نیاز به تجربه قبلی

AI ML آسان شده است: راهنمای جامع (2024) کاوش عمیقی در AI و ML ارائه می دهد که از اصول اولیه شروع می شود و به تدریج به سمت مفاهیم پیچیده تر پیشرفت می کند. با مقدمه‌ای بر دوره شروع می‌شود، سپس درک جامعی از هوش و سپس ساده‌سازی تعریف هوش مصنوعی ارائه می‌شود.

شما در سیر تکامل هوش مصنوعی سفر خواهید کرد، فلسفه آن را کشف خواهید کرد و علمی را که در پشت صحنه می گذرد، درک خواهید کرد. این دوره به شما کمک می کند تا محبوبیت فعلی هوش مصنوعی را رمزگشایی کنید و حوزه های مختلف آن را کشف کنید. این فرآیند نحوه یادگیری ماشین‌ها و اینکه چگونه هوش مصنوعی در حال ایجاد یک تغییر پارادایم در دنیای ما است را رفع می‌کند.

این دوره همچنین مروری بر یادگیری ماشین، نظریه بنیادی پشت آن، و نقش علم کامپیوتر آمار در آن ارائه می دهد. شما رویکردهای مختلف یادگیری ماشینی را بررسی خواهید کرد و با مثال‌های عملی به مکانیسم‌های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت خواهید پرداخت.

شما همچنین بینش هایی در مورد یادگیری تقویتی، الگوریتم های آماری و اقتصاد هوش مصنوعی به دست خواهید آورد. این دوره شما را در مورد چگونگی پیمایش در بوم هوش مصنوعی و ML، درک سوگیری در یادگیری ماشین، و کشف زبان های مورد استفاده برای اجرای ML راهنمایی می کند.

در پایان، این دوره شما را با موضوعات پیشرفته ای مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی مولد آشنا می کند.


نتایج یادگیری

- درک کامل مفاهیم هوش مصنوعی و ML.

- توانایی پیاده سازی هوش مصنوعی و ML در سناریوهای دنیای واقعی.

- درک عمیق‌تر از فرآیند هوش مصنوعی و ML، از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت.

- مهارت در اصطلاحات و اصطلاحات مربوط به هوش مصنوعی و ML.

- درک ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و ML.

- یک پایه قوی برای کشف موضوعات پیشرفته مانند یادگیری عمیق، NLP، و بینایی کامپیوتر.


جنبه شغلی

AI و ML از جمله زمینه‌هایی هستند که سریع‌ترین رشد را در صنعت فناوری امروزی دارند. این دوره آموزشی AI ML Made Easy: A Comprehensive Guide (2024) شما را با دانش و مهارت های مورد نیاز برای دنبال کردن شغل در این زمینه ها مجهز می کند. چه دانشجویی باشید که به دنبال شروع حرفه ای در AI و ML هستید، یا حرفه ای هستید که قصد دارید به این زمینه ها تغییر دهید، این دوره پایه محکمی را برای شما فراهم می کند.


گواهینامه

پس از اتمام موفقیت آمیز دوره، گواهی پایان دوره Udemy دریافت خواهید کرد. این گواهینامه مهارت ها و دانش شما را در زمینه هوش مصنوعی و ML تأیید می کند و می تواند برای ارتقای نمایه حرفه ای شما استفاده شود.


اکنون در این دوره جامع ثبت نام کنید و سفر خود را به دنیای شگفت انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آغاز کنید. پتانسیل خود را آزاد کنید و با اعتماد به نفس به آینده قدم بگذارید!


سرفصل ها و درس ها

باز کردن جهان هوش مصنوعی Unfolding the AI Universe

  • Kickstart Your Journey: مقدمه ای بر دوره Kickstart Your Journey: Introduction to the Course

  • قفل رمز و راز: درک هوشمندی Unlock the Mystery: Understanding Intelligence

  • هوش مصنوعی ساده شده: تعریف هوش مصنوعی AI Simplified: Defining Artificial Intelligence

  • سفر در طول زمان: تکامل هوش مصنوعی Travel Through Time: The Evolution of AI

  • هوش مصنوعی و فراتر از آن: کاوش در فلسفه AI and Beyond: Exploring the Philosophy

  • پشت صحنه: علم هوش مصنوعی Behind the Scenes: The Science of AI

  • چرا هوش مصنوعی؟ رمزگشایی محبوبیت فعلی آن Why AI? Decoding its Current Popularity

  • Dive Deeper: کاوش در مناطق مختلف هوش مصنوعی Dive Deeper: Exploring Different Areas of AI

درک و کاربرد یادگیری ماشینی Understanding and Applying Machine Learning

  • ابهام زدایی از فرآیند: ماشین ها چگونه یاد می گیرند Demystifying the Process: How Machines Learn

  • انقلاب هوش مصنوعی: ایجاد یک تغییر پارادایم AI Revolution: Creating a Paradigm Shift

  • یادگیری ماشینی در عمل: نمونه های دنیای واقعی Machine Learning in Action: Real-World Examples

  • هوش مصنوعی روزمره: کاربردهای رایج یادگیری ماشینی Everyday AI: Common Applications of Machine Learning

تسلط بر یادگیری ماشین: از اصول اولیه تا مفاهیم پیشرفته Machine Learning Mastery: From Basics to Advanced Concepts

  • یادگیری ماشینی کشف شده: یک مرور کلی Machine Learning Uncovered: An Overview

  • ستون فقرات: نظریه بنیادی در پشت یادگیری ماشین The Backbone: Fundamental Theory Behind Machine Learning

  • رمزگشایی از اصطلاحات: اصطلاحات یادگیری ماشینی Deciphering the Jargon: Machine Learning Terminology

  • طرح یادگیری ماشین: درک فرآیند The Machine Learning Blueprint: Understanding the Process

  • مسیرهای متنوع: کاوش رویکردهای یادگیری ماشینی Diverse Paths: Exploring Machine Learning Approaches

  • نقش آمار و علوم کامپیوتر در یادگیری ماشینی Role of Statistics & Computer Science in Machine Learning

شیرجه عمیق به یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی Deep Dive into Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning

  • یادگیری هدایت شده: مقدمه ای بر یادگیری تحت نظارت Guided Learning: An Introduction to Supervised Learning

  • رونمایی از مکانیسم: یادگیری ماشینی تحت نظارت چگونه کار می کند Unveiling the Mechanism: How Supervised Machine Learning Works

  • یادگیری تحت نظارت در عمل: یک مثال عملی Supervised Learning in Action: A Practical Example

  • یادگیری مستقل: مروری بر یادگیری ماشین بدون نظارت Autonomous Learning: Unsupervised Machine Learning Overview

  • مکانیسم اساسی: یادگیری ماشینی بدون نظارت چگونه کار می کند The Underlying Mechanism: How Unsupervised Machine Learning Works

  • تمرکز بر یادگیری بدون نظارت: یک مثال عملی Spotlight on Unsupervised Learning: A Practical Example

  • یادگیری از طریق انجام: بینشی به یادگیری تقویتی Learning by Doing: An Insight into Reinforcement Learning

  • Crunching Numbers: کاوش الگوریتم های آماری Crunching Numbers: Exploring Statistical Algorithms

پیمایش در جنبه های تجاری و اقتصادی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی Navigating the Business and Economic Aspects of AI and Machine Learning

  • از برنامه تا راه حل: تبدیل حل مسئله From App to Solution: Transforming Problem Solving

  • درک اقتصاد هوش مصنوعی Understanding the Economics of AI

پیمایش در چشم انداز هوش مصنوعی: از مفاهیم تا پیاده سازی عملی Navigating the AI Landscape: From Concepts to Practical Implementation

  • استاندارد: فرآیند یادگیری ماشین عمومی The Standard: General Machine Learning Process

  • عنصر انسانی: درک تعصب در یادگیری ماشین The Human Element: Understanding Bias in Machine Learning

  • AI Artisans: Who Implements AI The AI Artisans: Who Implements AI

  • کاوش در زبان‌ها برای پیاده‌سازی یادگیری ماشینی Exploring Languages for Implementing Machine Learning

  • استفاده از یادگیری ماشینی برای حل مسائل تجاری Using Machine Learning for Business Problem Solving

یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری Deep Learning, Natural Language Processing, and Computer Vision

  • غواصی عمیق: مقدمه ای بر یادگیری عمیق Diving Deep: An Introduction to Deep Learning

  • درک پردازش زبان طبیعی (NLP) Understanding Natural Language Processing (NLP)

  • ایجاد واقعیت ها: هوش مصنوعی و نمای کلی Creating Realities: Generative AI & Overview

مراحل، انواع و ملاحظات اخلاقی Stages, Types, and Ethical Considerations

  • طیف هوش مصنوعی: بررسی انواع هوش مصنوعی The AI Spectrum: Exploring Types of AI

  • درک مراحل هوش مصنوعی Understanding Stages of AI

  • هوش مصنوعی با وجدان: هوش مصنوعی مسئولیت پذیر و اخلاقی AI with Conscience: Responsible & Ethical AI

نمایش نظرات

آموزش هوش مصنوعی و ML آسان شده: راهنمای جامع (2024)
جزییات دوره
6 hours
39
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
4,950
4.5 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Programming Hub Programming Hub

سازمان آموزش الکترونیکی