کلاس آموزش هوش مصنوعی AI مقدماتی تا پیشرفته
ارائه مدرک معتبر
ضمانت بازگشت وجه
12 دانشجو
پشتیبانی
مشاوره رایگان
تومان
۶,۱۰۰,۰۰۰
ثبت نام دوره
خرید اقساطی
+90 درصد
نیاز سازمان ها و شرکت ها به برنامه نویس هوش مصنوعی
بهترین نقطه شروع
برای یادگیری هوش مصنوعی و دنیای Ai
افزایش 60 درصدی
استفاده از هوش مصنوعی و ربات در سال 2024
پر تقاضاترین
حوزه در سال 2024
چرا این دوره؟
بازار کار
هدف ما جذب دانشجویان در بازار کار است. افراد برتر هر دوره برای شروع به کار به شرکت های مختلف معرفی می شوند.
مدرک معتبر
پس از اتمام دوره‌های آموزشی، دانشجویان می توانند گواهینامه‌ای معتبر PNLdev و فنی حرفه ای دریافت کنند.
23 دوره موفق
PNLdev با ارائه بیش از 23 دوره آموزشی موفق در زمینه برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی و ...، به یکی از پیشروترین مراکز آموزشی تبدیل شده است.
مهارت
پیش نیاز
سرفصل
بررسی
مهارت هایی که در این دوره یاد می گیرید
آشنایی با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی
تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
برنامه‌نویسی به زبان پایتون
استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn)
استفاده از TensorFlow برای یادگیری عمیق
استفاده از PyTorch برای توسعه مدل‌های AI
پاک‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن
تحلیل داده‌ها با Pandas
مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
طراحی الگوریتم‌های طبقه‌بندی
طراحی الگوریتم‌های رگرسیون
انجام پروژه عملی
ورود به بازار کار با مطالب کلاس
پیش نیاز
لازم است...
توانایی جستجو و یافتن راه‌حل‌ها
آشنایی اولیه با کار با کامپیوتر داشته باشید.
لازم نیست...
از ابتدا همه‌ی جزئیات را بدانید.
تجهیزات خاص یا سیستم پیشرفته داشته باشید
سرفصل ها
آشنایی با هوش مصنوعی (AI)
3 درس
_
تعریف هوش مصنوعی و اهمیت آن.
_
تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی.
_
کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف (پزشکی، حمل‌ونقل، آموزش و غیره).
مفاهیم پایه در AI
3 درس
_
تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)
_
معرفی داده‌ها و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی.
_
انواع مسائل AI: طبقه‌بندی (Classification)، رگرسیون (Regression)، خوشه‌بندی (Clustering).
ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی
3 درس
_
معرفی زبان‌های محبوب برای هوش مصنوعی (Python، R).
_
آشنایی با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها (TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn).
_
معرفی Jupyter Notebook برای توسعه کدهای AI.
آشنایی با یادگیری ماشین
3 درس
_
تعریف یادگیری ماشین و انواع آن (Supervised، Unsupervised، Reinforcement Learning).
_
مراحل پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین.
_
معیارهای ارزیابی مدل‌ها (Accuracy، Precision، Recall، F1 Score).
پردازش داده‌ها
3 درس
_
جمع‌آوری داده‌ها و پاک‌سازی آن‌ها.
_
پیش‌پردازش داده‌ها (Normalization، Scaling، Encoding).
_
تجزیه و تحلیل داده‌ها با ابزارهایی مانند Pandas و Matplotlib.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین
3 درس
_
الگوریتم‌های طبقه‌بندی: Decision Trees، Random Forest، SVM.
_
الگوریتم‌های رگرسیون: Linear Regression، Polynomial Regression.
_
الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means، Hierarchical Clustering.
مفاهیم پایه یادگیری عمیق
3 درس
_
تعریف شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks).
_
ساختار و اجزای شبکه‌های عصبی (Neuron، Layer، Activation Function).
_
مفهوم Backpropagation و نحوه بهینه‌سازی شبکه‌ها.
شبکه‌های عصبی پیشرفته
3 درس
_
شبکه‌های کانولوشن (CNN) و کاربرد آن‌ها در بینایی کامپیوتر.
_
شبکه‌های بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان طبیعی.
_
شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders) و استفاده آن‌ها در کاهش ابعاد داده.
فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
3 درس
_
معرفی و کار با TensorFlow.
_
پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با PyTorch.
_
استفاده از Keras برای مدل‌سازی سریع و آسان.
مفاهیم پایه NLP
3 درس
_
پردازش متن و کاربردهای NLP.
_
توکن‌سازی (Tokenization) و حذف کلمات اضافی (Stopwords).
_
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis).
مدل‌های NLP
3 درس
_
استفاده از الگوریتم TF-IDF برای وزن‌دهی کلمات.
_
معرفی مدل‌های مبتنی بر Word Embeddings (Word2Vec، GloVe).
_
کار با مدل‌های پیشرفته‌تر مانند BERT و GPT.
پیاده‌سازی پروژه‌های NLP
3 درس
_
ساخت یک سیستم چت‌بات ساده.
_
تحلیل نظرات کاربران در یک وب‌سایت.
_
ترجمه خودکار متن‌ها با مدل‌های یادگیری عمیق.
آشنایی با مفاهیم بینایی کامپیوتر
3 درس
_
تعریف بینایی کامپیوتر و کاربردهای آن.
_
پردازش تصویر با OpenCV.
_
استخراج ویژگی‌ها از تصاویر.
پیاده‌سازی مدل‌های بینایی کامپیوتر
3 درس
_
تشخیص اشیاء با YOLO و SSD.
_
طبقه‌بندی تصاویر با CNN.
_
ایجاد سیستم تشخیص چهره.
پروژه‌های عملی بینایی کامپیوتر
3 درس
_
سیستم تشخیص پلاک خودرو.
_
تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی.
_
ساخت برنامه دسته‌بندی تصاویر
آشنایی با مفاهیم RL
3 درس
_
تعریف یادگیری تقویتی و کاربردهای آن.
_
مفهوم Agent، Environment، Reward و Policy.
_
تفاوت RL با یادگیری نظارت‌شده.
الگوریتم‌های RL
3 درس
_
الگوریتم Q-Learning.
_
Deep Q-Network (DQN).
_
استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر Policy مانند PPO و A3C.
پروژه‌های RL
3 درس
_
ساخت یک بازی ساده (مانند مار).
_
آموزش ربات برای حرکت در محیط.
_
بهینه‌سازی مسیر در مسیریابی.
پروژه‌های عملی پیشنهادی
3 درس
_
ساخت سیستم توصیه‌گر (Recommendation System).
_
طراحی چت‌بات هوشمند.
_
پیش‌بینی قیمت سهام با یادگیری ماشین.
کاربردهای AI در دنیای واقعی
3 درس
_
پیش‌بینی بیماری‌ها در پزشکی.
_
تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای کشاورزی.
_
استفاده از AI در اتوماسیون صنعتی
ارائه نهایی و ارزیابی پروژه‌ها
2 درس
_
ارائه پروژه به صورت مستند و گزارش کامل.
_
تحلیل نتایج و بهبود مدل‌ها.
آینده هوش مصنوعی
2 درس
_
بررسی نقش AI در آینده مشاغل.
_
چالش‌های اخلاقی و اجتماعی AI.
آمادگی برای آزمون‌ها و مدارک حرفه‌ای
2 درس
_
معرفی آزمون‌های تخصصی هوش مصنوعی.
_
معرفی منابع و کتاب‌های مرتبط برای یادگیری بیشتر.
کلاس آموزش هوش مصنوعی
آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چطور الگوریتم های هوشمند می توانند دنیای ما را متحول کنند؟ از ماشین هایی که متن را بهتر از ما تحلیل می کنند تا ربات هایی که مسیرهای ناشناخته را کاوش می کنند، هوش مصنوعی دیگر یک تکنولوژی آینده نیست؛ بلکه بخشی از حال ماست! اما سوال اینجاست که چگونه می توانیم از این قدرت شگفت انگیز بهره ببریم؟ کلاس آموزش هوش مصنوعی دقیقاً همان جایی است که شما می توانید به یک معمار این انقلاب تبدیل شوید.
ویژگی های کلاس آموزش هوش مصنوعی
- یادگیری با پروژه های واقعی: هر آنچه یاد می گیرید، در قالب پروژه های کاربردی تمرین خواهید کرد.
- اساتید متخصص: آموزش توسط اساتیدی که سال ها در این حوزه تجربه دارند.
- منابع به روز: استفاده از جدیدترین کتابخانه ها و ابزارهای هوش مصنوعی مانند TensorFlow و PyTorch.
- ساختار منعطف: کلاس آموزش هوش مصنوعی به گونه ای طراحی شده اند که چه مبتدی باشید و چه حرفه ای، بتوانید از آن بهره مند شوید.
- کارگاه های عملی: محیطی فراهم شده است تا بتوانید مهارت های خود را در یک فضای واقعی آزمایش کنید.
کاربردهای یادگیری هوش مصنوعی
- صنعت سلامت: ساخت مدل هایی برای تشخیص بیماری ها با دقت بالا.
- تجارت الکترونیک: طراحی سیستم های توصیه گر برای فروشگاه های آنلاین.
- مدیریت هوشمند داده ها: تحلیل و پیش بینی بر اساس داده های کلان.
- بازاریابی دیجیتال: شخصی سازی تبلیغات و افزایش اثربخشی کمپین ها.
- صنعت خودروسازی: طراحی سیستم های خودران و ایمنی جاده ای.
- تولید محتوا: خودکارسازی فرایندهای تولید محتوای متنی، تصویری و صوتی.
مزایای شرکت در کلاس آموزش هوش مصنوعی
- ارتقای شغلی: یادگیری مهارت هایی که در بازار کار تقاضای بالایی دارند.
- کسب درآمد بیشتر: ورود به یکی از پردرآمدترین حوزه های فناوری.
- نوآوری و خلاقیت: توانایی حل مسائل پیچیده با روش های هوشمندانه.
- رقابت پذیری بین المللی: استفاده از ابزارها و استانداردهای جهانی برای ورود به بازارهای خارجی.
- همگام با تکنولوژی: مجهز شدن به مهارت هایی که آینده را شکل می دهند.
نتیجه گیری
هوش مصنوعی تنها یک مهارت نیست؛ بلکه زبانی برای صحبت با آینده است. اگر می خواهید در دنیای پرسرعت امروز جایگاهی داشته باشید، کلاس آموزش هوش مصنوعی همان سکوی پرتاب شماست!
مشاهده بیشتر
نوع دوره:
آنلاین
سطح دوره:
مبتدی
درصد تکمیل ظرفیت:
%25
مشاوره رایگان
تومان
۶,۱۰۰,۰۰۰
ثبت نام دوره
خرید اقساطی
کلاس آموزش هوش مصنوعی AI مقدماتی تا پیشرفته
دیدگاه و پرسش
ثبت
مبین
16 بهمن 1403
استاد اسلامی خیلی روان و قابل فهم توضیح داد.
نکات و مثال‌های ارائه‌شده در دوره به من کمک کرد بهتر درک کنم.
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
خوبه که از استاد مجموعه راضی هستید.
مریم
16 بهمن 1403
از شرکت در این دوره خیلی خوشحالم و مطالب ارائه‌شده دقیقاً همان چیزی بود که نیاز داشتم. اگر تمرین‌های چالش‌برانگیز بیشتری داشت، یادگیری جذاب‌تر می‌شد ولی حرف نداره.
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام ممنون باتب انتقادتون.
حتما به استاد کلاس مورد رو میگیم که لحاظ بکنن.
رضا داداشی
16 بهمن 1403
این دوره باعث شد دید متفاوتی نسبت به این حوزه پیدا کنم. قبل از این دوره اطلاعات پراکنده‌ای داشتم، اما حالا می‌تونم اصولی از چیز های که یادگرفتم استفاده کنم.
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
ممنون بابت نظر خوبتون.
عرشیا رسولی
16 بهمن 1403
تمام نکاتی که در این دوره آموزش داده شد، به درد بخور و مفید بودند. تنها پیشنهادم این که مدت زمان جلسات کمی کوتاه تر بشه تا تمرکز بهتری روی یادگیری داشته باشیم.
مهسا
16 بهمن 1403
حرف ندارههه
پریسا نوروزی
16 بهمن 1403
عالیهه ممنون از استاد اسلامی بابت پشتبانی و صبر حوصلتون برای جواب سوال ها
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
مجموعه ما سعی داره با پشتبانی 24/7 تمام سوالات دانشجویان را پاسخ دهد.
نوید امیری
16 بهمن 1403
خیلی از نکاتی که در این دوره یاد گرفتم را قبلاً نمی‌دونستم. اگر تمرین‌های بیشتری به دوره اضافه بشه تا بتوانیم بیشتر تمرین کنیم، عالی‌تر خواهد بود.در کل ممنون از دورتون
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
ممنون بابت انتقادتون.
حتما در بقیه جلسات کلاس این مورد رعایت میشه.
الهه
16 بهمن 1403
یکی از بهترین دوره‌هایی بود که تا به حال گذراندم.
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
خوبه که از کلاس رضایت کامل دارید.
نسترن
16 بهمن 1403
تو این دوره، از چه فریم‌ورک‌ها و کتابخونه‌هایی استفاده میشه
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
در قسمت مهارت های دوره و سر فصل ها به صورت کامل توضیح داده شده.
شایان سلیمانی
16 بهمن 1403
تمام نکات مهم و کلیدی گفته شد و از دوره بسیار راضی هستم.
زهرا
25 بهمن 1403
"آموزش‌ها خیلی مفید بودند، اما دوست دارم بدونم بهترین روش برای یادگیری هوش مصنوعی چیه؟
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
بهترین راه شرکت در کلاس بر اسا نیاز خودتون یا یادگیری به صورت خود آموز هستش.
محمد میرزایی
25 بهمن 1403
دوره‌ای بی‌نظیر بود! مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی با مثال‌های ساده و قابل‌فهم توضیح داده شدند. حالا درک بهتری از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین دارم.
محمد امین
25 بهمن 1403
از کدوم زبان‌ها استفاده میشه و کدومش برای هوش مصنوعی بهتره؟
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
python
فاطمه
25 بهمن 1403
نحوه تدریس عالی بود و باعث شد مطالب را خیلی سریع یاد بگیرم.
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
خوشحالیم که از کلاس مجموعه ما راضی هستید.
سام
25 بهمن 1403
این دوره برای کسایی که تازه می‌خوان هوش مصنوعی یاد بگیرن مناسبه؟
PNLdev
02 اسفند 1403
سلام وقت بخیر.
مجموعه ما سعی کرده مطالب کلاس رو طوری تدریس کنه از مبتدی تا پیشرفته به طور کامل آموزش ببینند پس بله.
