نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره:
مبانی پایتون را به مهارتهای درآمدزا در حوزه هوش مصنوعی تبدیل کنید. این دوره آموزشی گواهینامه PCEI شما را برای دریافت مدرک متخصص سطح مقدماتی هوش مصنوعی با پایتون آماده میکند و برای مبتدیانی که قصد ارتقای سطح مهارتهای خود را دارند، ایدهآل است. در این دوره خواهید آموخت که چگونه مجموعههای داده (Datasets) را تحلیل کنید، منطقهای پایه هوش مصنوعی را پیادهسازی نمایید و قابلیتها و محدودیتهای مدلهای AI را ارزیابی کنید. شما الگوریتمهای واقعی سبک هوش مصنوعی را با پایتون خواهید نوشت، با دادههای کوچک کار خواهید کرد و یادگیری ماشین، شبکههای عصبی و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را در سطح کاربردی بررسی میکنید. مهمتر از همه، پروژههایی آماده برای پورتفولیو خواهید ساخت که بتوانید به کارفرمایان ارائه دهید و همزمان برای آزمون گواهینامه پایتون AI آماده شوید.
پیادهسازی الگوریتمهای پایه هوش مصنوعی با استفاده از پایتون
تحلیل و آمادهسازی مجموعههای داده کوچک برای وظایف یادگیری ماشین
توضیح مفاهیم یادگیری نظارت شده (Supervised)، نظارت نشده (Unsupervised) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
بهکارگیری اصول بنیادین شبکههای عصبی و هوش مصنوعی مولد
ارزیابی خروجیهای مدلهای AI از نظر دقت، سوگیری و قابلیت اطمینان
ارائه نتایج پروژههای هوش مصنوعی با استفاده از بصریسازیها و خلاصههای شفاف
هزینه گواهینامههای پایتون چقدر است؟
هزینه گواهینامههای Python Institute بسته به سطح مهارت و دامنه، بین ۶۹ تا ۲۹۵ دلار است. مدارک سطح مقدماتی (مانند PCEP یا PCEI) ۶۹ دلار هزینه دارند (یا ۸۶ دلار با یک بار امتحان مجدد). برخی مدارک سطح Associate (مانند PCAD) ۱۹۵ دلار و برخی دیگر (مانند PCAP) ۲۹۵ دلار هزینه دارند. گواهینامههای سطح حرفهای (مانند PCPP1 و ۲) ۲۹۵ دلار هزینه دارند. اگر هزینه را شخصاً پرداخت کنید، این مدارک نسبتاً مقرونبهصرفه هستند و اگر شرکت شما اسپانسر باشد، به دلیل کاربرد گسترده مهارتهای پایتون، معمولاً به راحتی تأیید میشوند.
آیا با گواهینامه PCEI میتوان شغل پیدا کرد؟
تنها یک مدرک به تنهایی معجزه نمیکند، اما آشنایی با AI بسیار ارزشمند است و PCEI قطعاً جایگاه شما را تقویت میکند. برای نقشهای پشتیبانی AI سطح مقدماتی، نقشهای اتوماسیون یا موقعیتهای برنامهنویس جونیور، PCEI بنیادی از اصول AI، منطق مبتنی بر پایتون و مفاهیم هوش مصنوعی مسئولانه را ایجاد میکند. در طول این دوره، کدهای واقعی مینویسید که میتوانید در Git قرار داده و در مصاحبههای شغلی ارائه دهید. داشتن پروژههای واقعی AI در کنار یک مدرک، شما را به نامزدی قویتر نسبت به کسی تبدیل میکند که فقط عبارت «مهارتهای AI» را در رزومه خود نوشته است.
برای هوش مصنوعی، C++ یاد بگیرم یا پایتون؟
پایتون بهترین انتخاب برای اکثر افرادی است که وارد دنیای AI میشوند. اکثر ابزارها، کتابخانهها و آموزشهای AI حول محور پایتون ساخته شدهاند. خواندن آن آسانتر است، نمونهسازی با آن سریعتر انجام میشود و در نقشهای علوم داده و یادگیری ماشین کاربرد گستردهتری دارد. C++ قطعاً در کارهای AI با عملکرد سنگین یا در سطح سیستم اهمیت دارد، اما معمولاً شروع مبتدیان از آنجا نیست. اگر میخواهید مفاهیم AI را درک کنید، مدل بسازید و با فریمورکهای مدرن کار کنید، این دوره پایتون AI اولین گام کاربردی و متناسب با بازار کار است.
با گواهینامه پایتون AI چه شغلهای سطح مقدماتی میتوان پیدا کرد؟
گواهینامه پایتون AI مانند PCEI میتواند درهای ورود به موقعیتهای شغلی مانند برنامهنویس جونیور AI، متخصص پشتیبانی AI، توسعهدهنده اتوماسیون، تحلیلگر داده یا دستیار عملیات فنی AI را باز کند. داشتن PCEI ثابت میکند که شما مهارتهایی مانند آمادهسازی دادهها، پیادهسازی مدلهای ساده، اعتبارسنجی خروجیها و نوشتن منطق پایه پایتون را دارید. کلید استخدام با PCEI، داشتن پروژهها و کدهایی است که بتوانید در مصاحبه نمایش دهید و ثابت کنید که میتوانید به صورت انتقادی درباره رفتار AI فکر کنید، نه اینکه فقط درباره آن صحبت کنید.
آیا PCEI پیشنیاز دارد؟
دوره PCEI پیشنیاز اجباری ندارد، اما برای یادگیرندگانی طراحی شده است که مفاهیم پایه پایتون را میدانند. توصیه میشود پیش از شروع این دوره و آزمون مدرک، مهارتهایی در سطح PCEP یا PCED داشته باشید. باید با متغیرها، حلقهها، توابع و مدیریت دادههای پایه راحت باشید. نیازی به ریاضیات پیشرفته یا تجربه قبلی در AI نیست، اما باید بتوانید برنامههای ساده پایتون را با اطمینان بنویسید و بخوانید. اگر این توانایی را دارید، PCEI گام بعدی واقعبینانه برای یادگیری متمرکز بر AI است. این دوره برای توسعهدهندگان مشتاق پایتون AI، دانشجویان و افرادی که قصد تغییر شغل دارند و میخواهند به صورت ساختاریافته در AI پیشرفت کنند، ایدهآل است. همچنین برای توسعهدهندگانی که میخواهند سیستمهای ساده AI برای پورتفولیو یا مصاحبه بسازند، مناسب است.
سرفصل ها و درس ها
نمایش نظرات