آموزش 25 پروژه در 25 روز Bootcamp توسعه هوش مصنوعی
دانلود 25 Projects in 25 days of AI Development Bootcamp
این بوت کمپ توسعه هوش مصنوعی برای هدایت فراگیران از طریق مجموعه ای از 25 پروژه عملی طراحی شده است که هدف هر کدام ایجاد مهارت های اساسی و درک کامل مفاهیم مختلف هوش مصنوعی و تکنیک های یادگیری ماشین است. این دوره با پروژه های ساده و قابل دسترس شروع می شود و به تدریج به سمت برنامه های کاربردی پیچیده تر می رود. در پایان، شرکت‌کنندگان مجموعه‌ای چشمگیر از پروژه‌ها خواهند داشت که در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، طبقه‌بندی تصویر، سیستم‌های توصیه، مدلسازی پیش‌بینی‌کننده و موارد دیگر را شامل می‌شود. هر پروژه یک تجربه یادگیری عملی ارائه می دهد و بر مفهوم، الگوریتم یا ابزار خاصی برای یادگیری ماشین تمرکز دارد.
سفر با ایجاد یک ماشین حساب اولیه با استفاده از پایتون آغاز می شود. این پروژه شرکت کنندگان را با منطق کدنویسی آشنا می کند و آنها را با سینتکس پایتون آشنا می کند. اگرچه ساده است، اما این پروژه ضروری است زیرا زمینه را برای درک نحوه طراحی برنامه های کاربردی اساسی در پایتون فراهم می کند. از اینجا، زبان آموزان با استفاده از Keras و TensorFlow به یک کار پیچیده تر با طبقه بندی کننده تصویر می روند. این پروژه شامل کار با شبکه های عصبی است که به زبان آموزان امکان می دهد مدلی بسازند که بتواند بین کلاس های مختلف تصاویر تمایز قائل شود. شرکت‌کنندگان با آموزش و اعتبارسنجی یک شبکه عصبی، درک مفاهیم کلیدی مانند توابع فعال‌سازی، لایه‌های کانولوشن و پیش‌پردازش داده‌ها، تجربه کسب خواهند کرد.
یک ربات چت ساده با استفاده از پاسخ های از پیش تعریف شده در مرحله بعدی قرار می گیرد و به زبان آموزان طعم پردازش زبان طبیعی را می دهد. این پروژه مقدمه ای برای ساخت عوامل مکالمه ارائه می دهد، جایی که ربات چت بر اساس قوانین از پیش تعریف شده به پرسش های کاربر پاسخ می دهد. در حالی که ابتدایی است، پایه و اساس پروژه های پیشرفته NLP را بعداً در دوره تشکیل می دهد. با حرکت به سمت آشکارساز ایمیل هرزنامه با استفاده از Scikit-learn، یادگیرندگان با طبقه‌بندی متن با استفاده از یادگیری ماشینی مقابله می‌کنند. این پروژه نحوه پردازش داده های متنی، استخراج ویژگی های مرتبط و طبقه بندی پیام ها به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه را نشان می دهد. شرکت‌کنندگان با تکنیک‌هایی مانند بردارسازی TF-IDF و Naive Bayes، ابزارهای کلیدی در جعبه ابزار NLP کار خواهند کرد.
تشخیص فعالیت های انسانی با استفاده از مجموعه داده های گوشی هوشمند و Random Forest مفهوم یادگیری تحت نظارت را با داده های سری زمانی معرفی می کند. در اینجا، شرکت کنندگان از داده های شتاب سنج و ژیروسکوپ برای طبقه بندی فعالیت های بدنی مختلف استفاده خواهند کرد. این پروژه تطبیق پذیری یادگیری ماشین را در مدیریت داده های پیچیده و دنیای واقعی به نمایش می گذارد. پس از این، تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از NLTK به یادگیرندگان اجازه می دهد تا با تعیین احساسات پشت داده های متنی عمیق تر به NLP شیرجه بزنند. این پروژه شامل تمیز کردن و نشانه گذاری متن، و همچنین استفاده از واژگان احساسات از پیش ساخته شده برای تجزیه و تحلیل زیر و بم عاطفی در پست های رسانه های اجتماعی، بررسی ها، یا نظرات است.
ساخت یک سیستم توصیه فیلم با استفاده از شباهت کسینوس یکی دیگر از پروژه های هیجان انگیز است. در اینجا، شرکت کنندگان یاد می گیرند که سیستم های فیلتر مشترک ایجاد کنند، که برای شخصی سازی تجربیات کاربر در برنامه ها ضروری است. شرکت‌کنندگان با مقایسه ترجیحات کاربر و پیشنهاد فیلم‌های مشابه با آنچه قبلاً دوست داشته‌اند، بینشی در مورد نحوه عملکرد موتورهای توصیه در پلتفرم‌های محبوب به دست می‌آورند. پیش‌بینی قیمت مسکن با رگرسیون خطی، تمرکز را به یادگیری تحت نظارت بازمی‌گرداند. با استفاده از داده های تاریخی، یادگیرندگان مدلی برای پیش بینی قیمت خانه می سازند و آنها را با اصول رگرسیون، تمیز کردن داده ها و انتخاب ویژگی آشنا می کنند.
پیش‌بینی آب‌وهوا با استفاده از داده‌های تاریخی، یادگیرندگان را به پیش‌بینی سری‌های زمانی می‌برد، که یک مهارت ضروری برای مدیریت داده‌های متوالی است. شرکت‌کنندگان روش‌های مدلسازی مختلف را برای پیش‌بینی روند آب و هوا بررسی خواهند کرد. پس از این، بوت کمپ ساخت یک شبکه عصبی پایه را از ابتدا پوشش می دهد. در اینجا، شرکت‌کنندگان پیاده‌سازی خود را از یک شبکه عصبی می‌نویسند و در مورد پیچیدگی‌های انتشار به جلو و عقب، به‌روزرسانی وزن و تکنیک‌های بهینه‌سازی می‌آموزند. این پروژه یک رویکرد عملی برای درک شبکه های عصبی در سطح دانه ای ارائه می دهد.
سپس این دوره به پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از رگرسیون خطی پیش می‌رود. این پروژه به یادگیرندگان می‌آموزد که چگونه تکنیک‌های مدلسازی پیش‌بینی‌کننده را در داده‌های مالی، بررسی روندها و الگوهای قیمت سهام به کار ببرند. پیش‌بینی دیابت با استفاده از رگرسیون لجستیک، طبقه‌بندی باینری را پوشش می‌دهد، جایی که یادگیرندگان بر اساس داده‌های پزشکی احتمال ابتلا به دیابت را در بیماران پیش‌بینی می‌کنند. این پروژه بر اهمیت تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی تاکید می کند و به شرکت کنندگان تجربه عملی در ساخت مدل های رگرسیون لجستیک می دهد.
پروژه طبقه‌بندی‌کننده سگ در برابر گربه با CNN شبکه‌های عصبی کانولوشنال را معرفی می‌کند. این یک پروژه کلیدی در طبقه بندی تصاویر است، زیرا شرکت کنندگان روی ایجاد مدلی کار می کنند که بین تصاویر گربه ها و سگ ها تفاوت قائل شود. با این پروژه، فراگیران به درک عملی از نحوه عملکرد CNN برای وظایف تشخیص تصویر دست می یابند. در مرحله بعد، هوش مصنوعی Tic-Tac-Toe با استفاده از الگوریتم Minimax مفهوم تئوری بازی و تصمیم گیری را معرفی می کند. هوش مصنوعی بازی بهینه را یاد می‌گیرد و به شرکت‌کنندگان پایه‌ای برای توسعه هوش مصنوعی بازی می‌دهد.
در تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری با استفاده از Scikit-learn، شرکت‌کنندگان روی ساخت مدلی کار می‌کنند که می‌تواند تراکنش‌های جعلی را شناسایی کند، با تمرکز بر تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری. این پروژه در خدمات مالی بسیار کاربردی است و اهمیت سیستم های کشف تقلب مبتنی بر داده را نشان می دهد. برای طبقه‌بندی گل زنبق، یادگیرندگان از درخت‌های تصمیم، یکی از قابل تفسیرترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. این پروژه بینشی در مورد چگونگی شکل گیری مرزهای تصمیم گیری و نحوه عملکرد الگوریتم های طبقه بندی ساده ارائه می دهد.
ساخت یک دستیار شخصی ساده با استفاده از کتابخانه های گفتار پایتون به زبان آموزان اجازه می دهد تا ویژگی های تشخیص گفتار و تبدیل متن به گفتار را ادغام کنند. این پروژه مهارت های برنامه نویسی را در ایجاد برنامه های کاربردی با صدا افزایش می دهد. خلاصه‌کننده متن با استفاده از NLTK به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تکنیک‌های خلاصه‌سازی متن را کشف کنند، که در برنامه‌هایی که به اطلاعات فشرده از اسناد یا مقالات بزرگ نیاز دارند، مفید هستند. در تشخیص بازبینی محصول جعلی، شرکت‌کنندگان برای شناسایی نظرات فریبنده و ایجاد مهارت‌هایی که در حفظ یکپارچگی در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک حیاتی هستند، به NLP می‌پردازند.
تشخیص احساسات در متن با استفاده از NLTK، تجزیه و تحلیل احساسات را معرفی می‌کند، جایی که شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند متن را به دسته‌هایی مانند شادی، غم، عصبانیت و غیره طبقه‌بندی کنند. این پروژه برای برنامه هایی که نیاز به تشخیص احساسات و احساسات دارند بسیار مرتبط است. سیستم توصیه کتاب با استفاده از فیلتر مشارکتی، توسعه عملی تکنیک‌های توصیه قبلی است که به شرکت‌کنندگان اجازه می‌دهد روش‌های پیشرفته‌تری را برای شخصی‌سازی کاربر کشف کنند. پیش‌بینی قیمت خودرو با Random Forest مهارت‌های رگرسیون و طبقه‌بندی را بیشتر تقویت می‌کند. شرکت‌کنندگان روی مدلسازی قیمت‌گذاری خودرو کار می‌کنند، که در کاربردهای صنعت خودرو مرتبط است.
این دوره همچنین شامل شناسایی اخبار جعلی با استفاده از Naive Bayes است که یک مهارت حیاتی در چشم انداز اطلاعات امروزی است. شرکت‌کنندگان تکنیک‌هایی را برای شناسایی اطلاعات نادرست، تجهیز آنها به مهارت‌هایی برای کار بر روی پروژه‌های یکپارچگی داده‌ها یاد خواهند گرفت. در اسکنر رزومه با استفاده از استخراج کلمات کلیدی، زبان آموزان ابزاری را برای تجزیه و تحلیل رزومه و شناسایی مهارت های مرتبط بر اساس شرح شغل ایجاد می کنند. این پروژه بینش هایی را در مورد نحوه استفاده از تطبیق متن در برنامه های HR ارائه می دهد. در نهایت، پروژه پیش بینی ریزش مشتری به شرکت کنندگان می آموزد که چگونه رفتار مشتری را مدل کنند و ریزش را پیش بینی کنند، که برای استراتژی های حفظ مشتری در بسیاری از صنایع بسیار مهم است.
در طول دوره، هر پروژه بر اساس مفاهیم آموخته شده در پروژه های قبلی استوار است و یک مسیر یادگیری جامع ایجاد می کند. با کار بر روی این پروژه ها، شرکت کنندگان مهارت های قوی در پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها، آموزش مدل، ارزیابی و استقرار خواهند داشت. آنها همچنین کار با انواع مختلف داده، از متن و تصویر گرفته تا سری زمانی و داده های جدولی را یاد خواهند گرفت. این بوت کمپ به گونه‌ای طراحی شده است که هم مبتدیان و هم کسانی که تجربه برنامه‌نویسی دارند، منحنی یادگیری تدریجی را ارائه می‌کند که منجر به برنامه‌های کاربردی پیچیده‌تر می‌شود.
با هر پروژه، یادگیرندگان نه تنها مهارت های فنی را ایجاد می کنند، بلکه توانایی حل مسئله را نیز بهبود می بخشند. این دوره بر کاربردهای دنیای واقعی تاکید دارد و به شرکت کنندگان کمک می کند تا ببینند چگونه تکنیک های هوش مصنوعی در صنایعی مانند مالی، مراقبت های بهداشتی، تجارت الکترونیک، سرگرمی و غیره استفاده می شود. رویکرد عملی، خلاقیت و آزمایش را تشویق می‌کند و به یادگیرندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را بر اساس نیازهای پروژه تطبیق داده و بهبود بخشند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان مجموعه متنوعی از پروژه‌ها را تکمیل خواهند کرد که مهارت آنها را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نشان می‌دهد و به آنها اعتماد به نفس می‌دهد تا به طور مستقل با چالش‌های هوش مصنوعی مقابله کنند.
قالب بوت کمپ فشرده اما بسیار پرارزش است و برای حفظ انگیزه و درگیر بودن یادگیرندگان طراحی شده است. با اختصاص یک روز به هر پروژه، شرکت کنندگان بدون پیچیدگی زیاد، خود را در یادگیری غوطه ور می کنند و از پیشرفت ثابت اطمینان حاصل می کنند. این پروژه‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که تکنیک‌های اصلی هوش مصنوعی را به صورت تدریجی معرفی می‌کنند و به یادگیرندگان کمک می‌کنند تا قبل از رفتن به مفهوم بعدی، هر مفهوم را به طور کامل درک کنند. این بوت کمپ فرصتی منحصر به فرد برای کسب مهارت های مرتبط با صنعت در مدت زمان کوتاه است، و آن را برای هر کسی که علاقه مند به ورود به حوزه هوش مصنوعی یا افزایش توانایی های فنی خود است ایده آل می کند.
هفته 1 Week 1
-
ماشین حساب پایه با استفاده از پایتون Basic Calculator using Python
-
طبقه بندی تصویر با استفاده از Keras و TensorFlow Image Classifier using Keras and TensorFlow
-
چت بات ساده با استفاده از پاسخ های از پیش تعریف شده Simple Chatbot using predefined responses
-
آشکارساز ایمیل هرزنامه با استفاده از Scikit-learn Spam Email Detector using Scikit-learn
-
تشخیص رقم دست نویس با مجموعه داده MNIST Handwritten Digit Recognition with MNIST dataset
هفته 2 Week 2
-
تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های متنی با استفاده از NLTK Sentiment Analysis on text data using NLTK
-
سیستم توصیه فیلم با استفاده از شباهت کسینوس Movie Recommendation System using cosine similarity
-
پیش بینی قیمت خانه با رگرسیون خطی Predict House Prices with Linear Regression
-
پیش بینی آب و هوا با استفاده از داده های تاریخی Weather Forecasting using historical data
-
شبکه عصبی پایه از ابتدا Basic Neural Network from scratch
هفته 3 Week 3
-
پیش بینی قیمت سهام با استفاده از داده های تاریخی با یک رگرسیون خطی ساده Stock Price Prediction using historical data with a simple Linear Regression
-
پیش بینی دیابت با استفاده از رگرسیون لجستیک Predict Diabetes using logistic regression
-
دسته بندی سگ در مقابل گربه با CNN Dog vs. Cat Classifier with CNN
-
هوش مصنوعی Tic-Tac-Toe با استفاده از الگوریتم Minimax Tic-Tac-Toe AI using Minimax Algorithm
-
تشخیص تقلب در کارت اعتباری با استفاده از Scikit-learn Credit Card Fraud Detection using Scikit-learn
هفته 4 Week 4
-
طبقه بندی گل زنبق با استفاده از درختان تصمیم Iris Flower Classification using decision trees
-
دستیار شخصی ساده با استفاده از کتابخانه های گفتاری پایتون Simple Personal Assistant using Python speech libraries
-
خلاصه ساز متن با استفاده از Gensim Text Summarizer using Gensim
-
تشخیص بررسی محصولات جعلی با استفاده از تکنیک های NLP Fake Product Review Detection using NLP techniques
-
تشخیص احساسات در متن با استفاده از جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK) Detect Emotion in Text using Natural Language Toolkit (NLTK)
هفته 5 Week 5
-
سیستم توصیه کتاب با استفاده از فیلتر مشارکتی Book Recommendation System using collaborative filtering
-
پیش بینی قیمت خودرو با استفاده از جنگل تصادفی Predict Car Prices using Random Forest
-
با استفاده از Naive Bayes اخبار جعلی را شناسایی کنید Identify Fake News using Naive Bayes
-
با استفاده از استخراج کلمات کلیدی یک اسکنر رزومه ایجاد کنید Create a Resume Scanner using keyword extraction
-
پیش‌بینی ریزش مشتری با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی Customer Churn Prediction using classification algorithms
https://donyad.com/d/e3efb3
Vivian Aranha
معمار راه حل های موبایل و مربی حرفه ای
نمایش نظرات