آموزش یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

#نکته: سوالات جدید هر روز به آزمون اضافه می شود.

به دوره آزمایشی جامع ما در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خوش آمدید! مهارت‌ها و اعتماد به نفس خود را در AI و ML از طریق یک سری تست‌های تمرینی با تفکر طراحی شده بالا ببرید. درک خود را از مفاهیم اساسی، الگوریتم ها و مهارت های کدنویسی در یک محیط یادگیری پویا آزمایش کنید.

در سناریوهای دنیای واقعی و چالش های الهام گرفته از صنعت شیرجه بزنید تا توانایی خود را در به کارگیری دانش نظری در حل عملی مسئله ارزیابی کنید. ملاحظات اخلاقی مربوط به برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را بررسی کنید و مهارت های تصمیم گیری خود را در توسعه مسئول هوش مصنوعی تقویت کنید.

دوره ما فراتر از تئوری است - این یک سفر عملی است که در آن با چالش‌های کدنویسی مقابله می‌کنید، مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی و بهینه می‌کنید، و سناریوهای پروژه را شبیه‌سازی می‌کنید. بازخورد دقیق دریافت کنید تا زمینه های بهبود را شناسایی کنید و ذهنیت یادگیری مستمر را تقویت کنید.

چه مبتدی هستید که به دنبال تقویت دانش پایه خود هستید یا یک حرفه ای با تجربه و با هدف تیز ماندن، دوره آزمایشی تمرین ما کلید شما برای تسلط بر چشم انداز پویا هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. در این ماجراجویی آموزشی به ما بپیوندید و مهارت هوش مصنوعی و ML خود را ارتقا دهید!

موضوعات کلیدی که در دوره آزمایشی تمرینی "هوش مصنوعی و یادگیری ماشین" پوشش داده خواهد شد:

آزمون تمرینی-I

مبانی هوش مصنوعی و ML:

• مفاهیم و اصول اولیه

• نمای کلی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت

الگوریتم های یادگیری ماشین:

• الگوریتم های رگرسیون و طبقه بندی

• الگوریتم های خوشه بندی

• روش های مجموعه

پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی:

• در حال رسیدگی به داده های از دست رفته

• مقیاس‌سازی و عادی‌سازی ویژگی

• تکنیک های انتخاب ویژگی

تمرین تست-II

ارزیابی و بهینه سازی مدل:

• معیارهای عملکرد

• تنظیم فراپارامتر

• کاهش بیش از حد و عدم تناسب

چالش های کدنویسی:

• اجرای الگوریتم ها در پایتون

• حل مشکلات کدگذاری عملی مربوط به هوش مصنوعی و ML

اخلاق در هوش مصنوعی:

• ملاحظات اخلاقی و شیوه‌های هوش مصنوعی مسئول

• تعصب و انصاف در یادگیری ماشین

آزمون تمرینی-III

حل مسئله در دنیای واقعی:

• کاربرد هوش مصنوعی و ML برای مشکلات الهام گرفته از صنعت

• مطالعات موردی و سوالات مبتنی بر سناریو

اصول یادگیری عمیق:

• شبکه های عصبی و اصول یادگیری عمیق

• کاربردهای یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

تمرین تست-IV

شبیه سازی پروژه:

• شبیه سازی سناریوهای پروژه برای به کارگیری دانش نظری

• کاربرد عملی مفاهیم هوش مصنوعی و ML در موقعیت‌های مبتنی بر پروژه

بهبود مستمر و بازخورد:

• راهبردهایی برای یادگیری و رشد مستمر

• بازخورد دقیق در مورد آزمون‌های تمرینی برای شناسایی زمینه‌های بهبود

ویژگی های دوره:

آزمون‌های تمرینی: این دوره شامل آزمون‌های تمرینی با کیفیت بالا مبتنی بر مهارت، موضوعات مختلفی از هوش مصنوعی و ML است که در بالا ذکر شد.

آزمون‌های مبتنی بر مهارت: این دوره بر کاربرد عملی مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی و ML تأکید دارد. هر آزمون تمرینی شامل سوالاتی است که از شما می‌خواهد دانش خود را در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرید، مهارت‌های حل مسئله خود را تقویت کنید و درک خود را از اصول برنامه‌نویسی AI، ML و Python تقویت کنید.

توضیحات: توضیحات لازم را در پایان آزمون برای هر سؤال موجود در آزمون دریافت خواهید کرد.

معیارهای قبولی: معیار قبولی برای هر آزمون تمرینی 75٪ تنظیم شده است. می توانید هر آزمون را هر چند بار که می خواهید دوباره امتحان کنید.

به‌روزرسانی‌های دوره: برای به‌روزرسانی و پربار نگه‌داشتن دوره آزمون عملی، سؤالات با کیفیت جدید هر ماه آپلود و به آزمون اضافه می‌شوند.