ثبت نام بوت کمپ تخصصی ماشین لرنینگ
بوت کمپ ماشین لرنینگ
ماشین لرنینگ یکی از هیجان انگیزترین فناوری های امروزی است که با ترکیب آمار ریاضیات، مهندسی نرم افزار و هوش مصنوعی، دنیا را به کلی زیر و رو کرده. این علم به ماشین ها یاد می دهد تا از داده ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه نویسی مستقیم، مسائل پیچیده را حل کنند.
از تشخیص چهره در گوشی ها گرفته تا پیش بینی بازارهای مالی و پیشنهاد فیلم در نتفلیکس، ماشین لرنینگ در همه جا دیده می شود. پس می شود مطمئن بود که یادگیری این مهارت، فرصت های شغلی بی شماری را برای شما ایجاد می کند.
اگر میخواهید یادگیری ماشین لرنینگ را به درستی و از پایه شروع کنید، باید آموزش خود را به افراد کاربلد و متخصص بسپارید. کاروکمپ به همراه تیمی از اساتید و منتور های با تجربه، برای هموار کردن مسیر شما اینجاست.
بوت کمپ ماشین لرنینگ چیست؟
آموزش سریع، عمیق و کاربردی برای ورود به بازار کار! بوت کمپ های کاروکمپ برای ترکیب این سه ویژگی مهم طراحی شده اند. بوت کمپ ماشین لرنینگ کاروکمپ هم دوره ای جامع است که از مفاهیم پایه تا پیشرفته یادگیری ماشین (Machine Learning) را در کمترین زمان به شما آموزش می دهد.
در این دوره شما با انجام پروژه های عملی، رزومه خود را می سازید و مهارت هایتان را ارتقا می دهید. با آموزش تحت نظر متخصصین، از مبانی تا تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین را فرا می گیرید و حل چالش های دنیای حرفه ای را تجربه می کنید تا در پایان دوره آماده برای ارسال رزومه خود برای شرکت های معتبر باشید.
ثبت نام بوت کمپ ماشین لرنینگ
شروع دوره از اواسط دی ماه ۱۴۰۳
-
شروع دوره د ی ماه ۱۴۰۳
-
امکان پرداخت در سه قسط
-
جلسات اموزشی حضوری و تعاملی
-
تمرینات کاربردی و پروژه های متنوع
-
جلسات پرسش و پاسخ و رفع اشکال
-
دسترسی مادام العمر به ویدئوهای آموزشی
-
پنل اختصاصی و پشتیبانی فنی
-
سیستم یادآوری جلسات
دوره غیرحضوری(همزمان با افراد حضوری)
-
شروع دوره از اواسط دی ماه ۱۴۰۳
-
امکان پرداخت در سه قسط
-
جلسات اموزشی آنلاین و تعاملی
-
تمرینات کاربردی و پروژه های متنوع
-
جلسات پرسش و پاسخ و رفع اشکال
-
دسترسی یک ساله به ویدئوهای آموزشی
-
پنل اختصاصی و پشتیبانی فنی
-
سیستم یادآوری جلسات
آنچه در بوت کمپ ماشین لرنینگ می آموزید!
- تعریف یادگیری ماشین
- تحلیل داده بدون یادگیری ماشین
- موارد استفاده از یادگیری ماشین
- انواع سیستم های یادگیری ماشین
- مهمترین چالشهای یادگیری ماشین
- مفهوم ارزیابی و تست مدل
- داده برای یادگیری ماشین
- Google Colab و گوگل کولب Jupyter Notebook( ه ژوپیتر نوت بوک
- خواندن داده و بررسی اطلاعات کلی ستون ها با Pandas
- بررسی توزیع فیچرها
- تقسیم داده به Train و Test به صورت تصادفی
- تقسیم داده به Train و Test به صورت تصادفی و تکرارپذیر
- تقسیم داده به Train و Test به صورت تصادفی و تکرارپذیر با شناسه
- Stratified Sampling
- پیاده سازی Stratified Sampling
- مصورسازی داده
- Correlation
- ترکیب فیچرها
- Missing Values حذف
- Missing Values پر کردن
- Simple Imputer
- Imputation روشهای دیگر
- اشاره ای به الگوی طراحی Sklearn
- OrdinalEncoder پیاده سازی
- OneHotEncoder پیاده سازی
- MinMaxScaler پیاده سازی
- StandardScaler پیاده سازی
- Data Transformation
- Transform TargetRegressor پیاده سازی
- Function Transformer پیاده سازی
- Function Transformer نکات تکمیلی در
- سفارشی کردن Scaler
- Pipeline پیاده سازی
- پیاده سازی ColumnTransformer
- Pipeline برای تبدیلات ستونهای مختلف
- هترکیب تمام تبدیلات فیچرها
- نکات تکمیلی در تبدیل فیچرها
- انتخاب و آموزش مدل
- معیارهای ارزیابی رگرسیون
- ارزیابی مدل رگرسیون خطی
- Cross Validation مفهوم
- Cross Validation پیاده سازی
- Overfit-Underfit
- بهینه سازی Hyperparameters
- نکات تکمیلی در بهینه سازی Hyperparameters
- Feature Importance
- بازه اطمینان پیش بینی
- اقدامات لازم پس از نهایی کردن مدل
- ساختار مساله طبقه بندی
- MNIST Dataset کار با دیتاست
- SGDClassifier
- Confusion Matrix
- StratifiedKFold پیاده سازی
- F1 Precision Recall
- Precision-Recall Trade-off
- Precision-Recall رسم منحتى
- Recall Precision تنظیم
- منحنی ROC
- Multiclass Classification
- Multiclass Classification اریایی
- Multilabel Classification
- Multioutput Classification
- مفهوم رگرسیون خطی
- پیاده سازی Normal Equations
- Gradient Descent مفهوم
- Batch Gradient Descent
- Batch Gradient Descent پیاده سازی
- Stochastic Gradient Descent
- SGDRegressor ساخت مدل
- Polynomial Regression ساخت مدل
- Bias-Variance
- رسم و تحلیل منحنی یادگیری
- ساخت مدل Ridge
- Lasso معرفی مدل
- ElasticNet معرفی مدل
- Logistic Regression طبقه بندی
- Logistic Regression ساخت مدل
- Logistic Regression عملکرد
- Logistic Regression تحلیل مرز تصمیم در
- Softmax Regression
جمع بندی
ادامه یادگیری
ویژگیهای کاروکمپ
آلبوم خاطرات
بوت کمپ ماشین لرنینگ مناسب چه افرادی است؟
- بوتک مپ ماشین لرنینگ کاروکمپ برای افرادی که علاقه مند به یادگیری عمیق مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) هستند، بسیار مناسب است.
- این دوره به افرادی که می خواهند مهارت های عملی خود را در تحلیل داده ها، ساخت مدل های هوشمند و حل چالش های پیچیده با استفاده از فناوری های پیشرفته تقویت کنند، کمک می کند.
- اگر به دنبال ورود به دنیای هوش مصنوعی و فناوری های نوین مانند پردازش داده، پیش بینی روند ها و بهبود سیستم های هوشمند هستید، این بوت کمپ گزینه ای ایده آل برای شما خواهد بود.
- این دوره برای متخصصان حوزه هایی مانند داده کاوی، تحلیلگر داده، برنامه نویسان و دانشجویانی که به دنبال گسترش مهارت های خود در زمینه هوش مصنوعی هستند، مفید خواهد بود.
