آموزش مقدمهای بر یادگیری ماشین و مهندسی هوش مصنوعی - آخرین آپدیت
دانلود Introduction to Machine Learning and AI Engineering
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
طراحی پرامپتها و گردشکارهای مؤثر برای برنامههای مبتنی بر LLM
ایجاد پروژههای نمونهکار (پورتفولیو) برای اثبات تسلط بر مدلهای یادگیری ماشین
مهندسی ویژگیها و ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از منحنیهای یادگیری
ساخت مدلهای رگرسیون و طبقهبندی با استفاده از PyTorch و TensorFlow
بهکارگیری گرادیان کاهشی، پسانتشار (Backpropagation) و ریاضیات تنسور در آموزش مدل
ساخت برنامههای RAG قدرت گرفته از LangChain برای پاسخ به سوالات اسناد
آیا یادگیری یادگیری ماشین و مهندسی هوش مصنوعی ارزشمند است؟
بله، بهویژه در حال حاضر. مهارتهای AI و یادگیری ماشین بهسرعت در هر حرفهای، و نه فقط در مهندسی ML، ضروری میشوند. توسعهدهندگان Full-stack باید بدانند چگونه ویژگیهای AI را در محصولات بگنجانند، تحلیلگران داده باید مدلهای پیشبینی و پشتیبانی تصمیمگیری را درک کنند و تیمهای DevOps باید از گردشکارهای استنتاج و پایگاههای داده برداری پشتیبانی کنند. ارزش این دوره «تبدیل شدن به یک دانشمند AI» نیست، بلکه یادگیری نحوه استفاده از مدلهای موجود، پرامپتها، گردشکارها و تکنیکهای ارزیابی برای حل مشکلات واقعی کسبوکار است.
بهترین منابع آنلاین برای یادگیری سریع AI و یادگیری ماشین چیست؟
سریعترین راه یادگیری AI و یادگیری ماشین، آموزشهای پروژه-محور و مهارت-محور است که از مبانی به سمت ساختهای واقعی حرکت میکنند. مهمترین مواردی که باید در ابتدا بیاموزید، مفاهیم پایه مدل مانند رگرسیون، گرادیان کاهشی و تنسورها و سپس چارچوبها و گردشکارهای مورد استفاده در پروژههای واقعی است. دورهای مانند این به دلیل قرار دادن این ایدهها در یک مسیر هدایتشده بسیار مؤثر است: شما مدلهای ML کوچک میسازید، نحوه عملکرد LLMها را میآموزید و سپس پروژههای آماده پورتفولیو مانند چتباتها و برنامههای RAG خلق میکنید. از آنجا، سایر دورههای AI و ابری CBT Nuggets میتوانند به شما کمک کنند تا در زمینههایی مانند سرویسهای AI در AWS یا Azure، مهندسی داده یا گردشکارهای DevOps عمیقتر شوید. مزیت یادگیری آنلاین و اختیاری این است که میتوانید مهارتها را به ترتیبی که پروژهها و مسیر شغلیتان نیاز دارد، توسعه دهید.
چه دانش فنی باید قبل از یادگیری مهندسی AI و ML داشته باشم؟
پیشنیاز اصلی برای دورهای مانند این، دانش برنامهنویسی پایه، بهویژه پایتون، به همراه توانایی خواندن کد، کار با دادهها و عیبیابی مشکلات ساده است. شما به ریاضیات پیشرفته نیاز ندارید، اما آشنایی با جبر، توابع و نحوه نمایش دادهها در جداول یا آرایهها، درک مفاهیمی مانند رگرسیون، تنسورها و گرادیان کاهشی را بسیار آسانتر میکند. همچنین درک APIها، JSON و مفاهیم پایه انتقال داده بین سرویسها در برنامهها مفید است. این دوره برای ساختن مسیرهای عملی AI بر اساس چنین پایهای طراحی شده است. سایر دورههای CBT Nuggets در زمینه برنامهنویسی، پایتون، ابری و DevOps میتوانند به تقویت این پیشنیازها به صورت منعطف و با سرعت شخصی شما کمک کنند.
بهترین آموزشهای مبتدی برای یادگیری PyTorch چیست؟
بهترین آموزش PyTorch برای مبتدیان، آموزشی است که این چارچوب را در بستر گردشکارهای واقعی یادگیری ماشین تدریس کند، نه به عنوان یک ابزار کدنویسی مجزا. PyTorch زمانی بیشترین معنا را دارد که از آن برای ساخت چیزی واقعی مانند مدل رگرسیون، یک طبقهبندیکننده یا یک شبکه عصبی کوچک استفاده کنید. وقتی ببینید تنسورها، حلقههای آموزشی، تابع زیان (Loss) و پسانتشار چگونه با هم کار میکنند، سریعتر یاد میگیرید. دوره مقدماتی یادگیری ماشین CBT Nuggets، پایتورچ را در سطح پایه معرفی میکند و این بنیاد را به گردشکارهای واقعی AI، مدلهای LLM و پروژههای پورتفولیو گسترش میدهد. اینها در کنار هم یک مسیر یادگیری ایدهآل و شخصیسازی شده برای درک PyTorch در محیط واقعی ایجاد میکنند، به جای اینکه فقط سینتکسها را حفظ کنید.
بهترین گواهینامه مهندسی AI چیست؟
در حال حاضر، هیچ گواهینامه واحدی وجود ندارد که بهطور جهانی به عنوان «بهترین» گواهینامه مهندسی AI شناخته شود. این حوزه بسیار سریع تغییر میکند و نشانهای شرکتهای مختلف بهسرعت قدیمی میشوند. آنچه این دوره را منحصر به فرد میکند، ترکیب یادگیری ماشین و مهندسی AI در یک مسیر واحد است. شما ابتدا درک میکنید که مدلها واقعاً چگونه کار میکنند، سپس یاد میگیرید که با استفاده از RAG، ارزیابیهای دقیق، کاهش توهمات، مدیریت تأخیر و طراحی خط لوله، گردشکارهای قابل اعتمادی پیرامون آنها بسازید. این رویکرد یکپارچه به شما مهارتهای بادوام و قابل انتقالی میدهد که بسیار ارزشمندتر از هر گواهینامه تکبعدی است و علاوه بر آن، گواهینامه اتمام دوره را برای نمایش در رزومه و لینکدین دریافت میکنید.
این دوره یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، یک دوره مقدماتی و مهارت-محور است که برنامهنویسان، توسعهدهندگان، تحلیلگران داده، متخصصان IT و مهندسان DevOps با تجربه برنامهنویسی پایه و آشنایی با گردشکارهای اصلی کدنویسی و منطق برنامهنویسی را هدف قرار داده است. این دوره میتواند شما را برای مشاغلی مانند توسعهدهنده برنامههای AI، مهندس ML، مهندس پرامپت یا مهندس راهکارهای AI آماده کند.
سرفصل ها و درس ها
https://donyad.com/d/334691
Jonathan Barrios
"کمک به متخصصان داده در مورد داده ها و دیدن موفقیت آنها یکی از بزرگترین علایق من به عنوان یک مربی است. من دوست دارم یاد بگیرم، دانش خود را به اشتراک بگذارم و به دیگران کمک کنم تا موفق شوند - به همین دلیل است که من مشتاق هستم که یک مربی در CBT Nuggets باشم. " جاناتان کار خود را به عنوان یک توسعه دهنده کامل شروع کرد و به سرعت علاقه مند شد تا تجربه آموزش آنلاین خود را با علم داده و دانش یادگیری ماشین خود ترکیب کند. جاناتان یک برنامه نویس، مربی تجزیه و تحلیل داده ها، و نویسنده برنامه درسی برای چندین پلتفرم آموزش آنلاین پیشرو بوده است و هیجان زده است که مهارت ها و تجربه آموزشی خود را با پزشکان مشتاق داده در CBT Nuggets به اشتراک بگذارد.
ارتباط با جاناتان:
نمایش نظرات