آموزش هوش مصنوعی با پایتون

دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون فرصتی بی‌نظیر برای علاقه‌مندان به فناوری‌های نوین است که می‌خواهند با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، به دنیای جذاب هوش مصنوعی وارد شوند. این دوره شامل مباحث پایه‌ای و پیشرفته می‌باشد و شرکت‌کنندگان با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و تحلیل داده‌ها آشنا خواهند شد. با بهره‌گیری از پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، دانش‌آموزان توانایی ایجاد مدل‌های هوشمند و تحلیل‌های پیچیده را خواهند یافت. اساتید مجرب این دوره، با ارائه راهنمایی‌های کاربردی و منابع غنی، به شما کمک می‌کنند تا به یک متخصص در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شوید و مهارت‌های خود را در بازار کار تقویت نمایید.

• دوره هوش مصنوعی :مقدماتی
  5/500/000تومان
• دوره هوش مصنوعی :پیشرفته
  6/500/000تومان
• دوره هوش مصنوعی :مقدماتی و پیشرفته
  12/000/000تومان

سرفصل های دوره آموزش هوش مصنوعی: مقدماتی

• مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• عامل های هوشمند
• عقلانیت
• مسائل

• جستجو‌های ناآگاهانه و آگاهانه
• مسائل ارضای محدودیت
• بازی‌ها

دوره هوش مصنوعی پیشرفته

• مفهوم یادگیری عمیق
• مفاهیم مقدماتی یادگیری عمیق
• معماری شبکه های عصبی
• خروجی لایه های شبکه عصبی
• فرمت برداری در ANN
• توابع فعالساز غیرخطی
• روابط حاکم بر Feed-Forward و Back-Propagation
• تئوری مدار در دیپ لرنینگ
• پارامتر و هایپر پارامتر در شبکه های عصبی
• مراحل عمومی حل مسئله در ماشین لرنینگ
• مروری بر رگولاریزیشن
• متد Dropout در Regularization
• متدهای دیگر در Regularization
• محو شدگی و انفجار گرادیان
• انواع تکنیک های کاهش گرادیان
• آشنایی با مفهوم میانگین متحرک نمایی
• تصحیح بایاس
• کاهش گرادیان با مومنتوم
• توزیع RMS
• الگوریتم بهینه سازی ADAM
• محو شدگی نرخ یادگیری
• فرآیند بهینه سازی
• بازه های انتخاب هایپرپارامترها
• روش Bech Normalization
• معرفی و مقایسه فریم ورک های یادگیری عمیق
• پیاده سازی پروژه شبکه عصبی
• آنالیز مسئله و طراحی استراتژی حل مسائل در بکارگیری شبکه های عصبی
• انتخاب پارامترهای ارزیابی مدل
• استراتژی توزیع داده ها در دیتاست های آموزش ، ارزیابی و صحت سنجی
• بایاس اجتناب پذیر
• تکنیک های بهبود عملکرد مدل
• آنالیز خطای مدل
• مواجهه با لیبل گذاری های اشتباه مدل
• ایراد در آموزش مدل با دسته بندی های اشتباه
• آشنایی با Transfer Learning
• آشنایی با Multi-Task Learning
• یادگیری به روش End to End
• مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
• تئوری حاکم در مسائل RL
• فرآیند تصمیم گیری مارکوف
• فضای حالت
• مفهوم پاداش و بازده
• مفهوم سیاست در یادگیری تقویتی
• مقادیر حالت و اکشن
• معادله بل من
• فضاهای حالت پیوسته و گسسته
• الگوریتم SARSA
• معرفی Q-Table
• آشنایی با Q-Learning
• تکنیک Epsilon-Greedy
• آشنایی با یادگیری تقویتی عمیق

آموزش هوش مصنوعی با پایتون در آموزشگاه تهران پایتخت

• 25سال سابقه درخشان
• آموزش تضمینی ویژه ورود به بازار کار
• پشتیبانی نامحدود با اساتید دوره
• ارائه مدرک بین المللی
• 3شعبه فعال در صادقیه و انقلاب و رسالت
• افتخار آفرینی برای هزاران جوان ایرانی
• بهترین آموزشگاه فنی حرفه ای از نظر کارآموزان

آشنایی با دوره ی آموزش هوش مصنوعی با پایتون

معرفی دوره ی آموزش هوش مصنوعی با پایتون

https://www.youtube.com/watch?v=XHOmBV4js_E

رضایت هنرجویان دوره ی آموزش هوش مصنوعی با پایتون

https://www.youtube.com/watch?v=XHOmBV4js_E

مدارک اعطا شده به دانشجویان دوره‌های آموزشی تهران پایتخت

در پایان دوره ی آموزش هوش مصنوعی با پایتون شما دارای چه مهارت هایی هستید

پس از پایان دوره شما قادر به استفاده از برنامه های هوش مصنوعی در رابطه با انواع کسب و کارها خواهید بود . این دوره کامل و جامع توانایی کامل استفاده از هوش مصنوعی از مبتدی تا حرفه ای  را به شما می دهد.

سوالات متداول

طول مدت دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون چقدر است ؟

تماس بگیرید

021-44927039

در انتهای دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون برای نوجوانان برای کاریابی باید اقدام کرد ؟

شما در طول دوره،تمام مهارت های لازم برای ورود به بازار کار را کسب میکنید،ضمنا شما در طول دوره آموزشی میتوانید از مشاوره اساتید با تجربه خود برای ورود به بازار کار بهره مند شوید.

شرایط دریافت خوابگاه برای دوره ی آموزش هوش مصنوعی با پایتون به چه شکل است ؟

بخش قابل توجهی از دانشجویان و کارآموز های مجتمع فنی تهران پایتخت را مراجعان غیر تهرانی تشکیل میدهند.

جهت رزرو خوابگاه یک هفته الی 10روز جلوتر از ثبت نام با منشی تماس بگیرید و درخواست خود را ثبت کنید

بعد از اتمام دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون کار آموز دارای پشتیبانی حل مشکلات هست ؟

بله.حتی پس از اتمام دوره های آموزشی خود میتوانید با اساتید خود در تماس باشید و درخواست پشتیبانی کنید.

مدارک ارائه شده توسط موسسه برای دوره ی آموزش با پایتون معتبر هستند ؟

مدارک ارائه شده توسط مجتمع فنی تهران پایتخت معتبر،رسمی و قابل ترجمه هستند.

سوابق و مدارک مدرس آموزش هوش مصنوعی با پایتون به چه شکل هست ؟

تمامی اساتید مجتمع فنی تهران پایتخت،با تجربه و تحصیل کرده هستند که پس از بررسی های فراوان گزینش شده اند تا خیال دانشجویان از بابت آموزش و سطح کیفی دوره ها راحت باشد.

آموزش هوش مصنوعی با پایتون: از مبتدی تا پیشرفته

هوش مصنوعی به عنوان مجموعه‌ای از ابزارها طراحی شده که هدف آن تسریع و تسهیل زندگی بشر است. امروزه، ما در دوره‌ای زندگی می‌کنیم که به آن عصر داده‌ها می‌گویند. حجم اطلاعات به‌طور مستمر در حال افزایش است و این موضوع نیازمند قدرت محاسباتی بالاتر و منابع ذخیره‌سازی بیشتری می‌باشد. چالش اصلی در این زمان، تحلیل و درک تمامی این داده‌هاست. به وضوح، انجام این کار فراتر از ظرفیت انسان است و بنابراین نیازمند استفاده از سیستم‌های هوشمند و ماشین‌ها برای این منظور هستیم.

آموزش هوش مصنوعی به وسیله پایتون به ما این فرصت را می‌دهد که به طور عمیق‌تری در زمینه‌های مختلف AI، از جمله یادگیری ماشین، فعالیت کنیم. یادگیری ماشین یکی از بخش‌های کلیدی هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این قابلیت را می‌دهد که بدون نیاز به کدنویسی مستقیم، به یادگیری بپردازند. به عبارت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی را بر اساس داده‌های آموزشی یا نمونه‌ای ایجاد می‌کنند تا بتوانند بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات لازم را انجام دهند.

اخیراً نهادها منابع فراوانی را به فناوری‌های نوین اختصاص می‌دهند، از جمله آموزش هوش مصنوعی با پایتون، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق. هدف آن‌ها استخراج اطلاعات مهم از داده‌ها و ارائه راهکارهایی برای مسائل واقعی است.

چرا آموزش هوش مصنوعی با پایتون ؟

پایتون به خاطر سادگی و راحتی در استفاده و همچنین وجود اکوسیستم گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی که از انواع مختلف فعالیت‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند، به طور فراوان در آموزش و توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شود. کاربردهای این زبان در زمینه هوش مصنوعی شامل پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتری و موارد دیگر است. جذابیت پایتون در این حوزه به دلیل انعطاف‌پذیری آن است که به پژوهشگران و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا به‌طور مؤثر راه‌حل‌های هوش مصنوعی را آزمایش و پیاده‌سازی کنند.

اگر به دنبال یادگیری هوش مصنوعی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون هستید، دوره آموزشی ما در این زمینه گزینه‌ای مناسب برای شماست. این برنامه به شما امکان می‌دهد تا با مبانی و تکنیک‌های پیشرفته AI آشنا شوید و توانایی‌های لازم برای اجرای پروژه‌های واقعی را به دست آورید. با ثبت‌نام در این دوره، گامی مؤثر به سوی تبدیل شدن به یک کارشناس در این عرصه بردارید!

دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون آموزشگاه تهران پایتخت

دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون در آموزشگاه تهران پایتخت، فرصتی بی‌نظیر برای علاقه‌مندان به فناوری‌های نوین است. این دوره با تمرکز بر مفاهیم بنیادی و پیشرفته، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد که با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را شناسایی و پیاده‌سازی کنند. اساتید با تجربه و متخصص، مطالب را به شیوه‌ای جذاب و کاربردی آموزش می‌دهند و از پروژه‌های عملی برای تقویت مهارت‌های عملی دانش‌آموزان بهره می‌برند. این دوره نه تنها به یادگیری تئوری می‌پردازد، بلکه شرکت‌کنندگان را در مواجهه با چالش‌های واقعی دنیای فناوری آماده می‌سازد. با پایان این آموزش، دانش‌آموختگان قادر خواهند بود تا به طور مستقل پروژه‌های هوش مصنوعی را طراحی و اجرا کنند و در این حوزه‌ی رو به رشد، جایگاه خود را پیدا کنند.

بازار کار هوش مصنوعی با پایتون

بازار کار هوش مصنوعی با پایتون در سال‌های اخیر به طرز چشمگیری رونق یافته است. شرکت‌ها و استارتاپ‌ها به دنبال جذب متخصصان ماهر در این حوزه هستند تا بتوانند از قابلیت‌های تحلیلی و پیش‌بینی این زبان برنامه‌نویسی بهره‌برداری کنند. با توجه به توسعه روزافزون الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نیاز به برنامه‌نویسانی که با پایتون آشنا هستند، به شدت احساس می‌شود. پروژه‌های نوآورانه در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و اتوماسیون هوشمند، فرصت‌های شغلی جذابی را برای علاقه‌مندان فراهم کرده است. این تحولات نه تنها به افزایش تقاضا برای مهارت‌های فنی منجر شده، بلکه موجب شکل‌گیری جامعه‌ای پویا از متخصصان و پژوهشگران در این عرصه گردیده است.

میزان درآمد هوش مصنوعی با پایتون

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به یکی از پرجاذبه‌ترین حوزه‌ها در دنیای فناوری تبدیل شده است و پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی اصلی در این زمینه شناخته می‌شود. توسعه‌دهندگان و پژوهشگران با مهارت در پایتون و دانش کافی در خصوص الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانند درآمدهای چشمگیری را به دست آورند. آمار نشان می‌دهد که متخصصان هوش مصنوعی با تسلط بر پایتون، به طور میانگین سالانه مبالغی فراتر از 100,000 دلار را کسب می‌کنند. این روند به دلیل تقاضای روزافزون بازار برای راهکارهای هوش مصنوعی و توانمندی‌های پایتون در ایجاد مدل‌های پیچیده و کارآمد، همچنان در حال افزایش است. افراد با تجربه در این زمینه از فرصت‌های شغلی متنوعی برخوردارند و می‌توانند در صنایع مختلف، از بهداشت و درمان تا مالی، به ارائه راه‌حل‌های نوآورانه بپردازند.

نظرات هنرجویان هوش مصنوعی با پایتون

هنرجویان هوش مصنوعی با پایتون به شدت تحت تأثیر قابلیت‌های این زبان برنامه‌نویسی قرار گرفته‌اند. برخی از آن‌ها معتقدند که سادگی و خوانایی کدهای پایتون، یادگیری مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. دیگران از قدرت کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch به عنوان ابزاری کارآمد برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق یاد می‌کنند. همچنین، بسیاری از هنرجویان به تبادل تجربیات و چالش‌ها در محیط‌های آموزشی اشاره کرده و این تعاملات را به عنوان عاملی برای یادگیری بیشتر و ارتقاء مهارت‌های خود می‌دانند. در نهایت، اشتیاق و کنجکاوی آنان برای کاوش در این حوزه نوظهور، نویدبخش آینده‌ای درخشان در عرصه فناوری است.

مزیت های یادگیری هوش مصنوعی با پایتون چیست؟

زبان برنامه‌نویسی پایتون به خاطر ویژگی‌هایی که برای یادگیری هوش مصنوعی فراهم می‌آورد، به یکی از گزینه‌های پرطرفدار برای توسعه و پژوهش در این حوزه تبدیل شده است. از جمله مهم‌ترین مزایای استفاده از پایتون در آموزش هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

یادگیری و سینتکس آسان

سینتکس ساده و مستقیم پایتون برای تازه‌واردان بسیار قابل دسترسی و فهم‌پذیر است. این ویژگی به کسانی که به یادگیری هوش مصنوعی با این زبان علاقه‌مندند، این فرصت را می‌دهد که به جای مواجهه با ساختارهای پیچیده، بر روی درک مفاهیم و الگوریتم‌های مرتبط با AI تمرکز کنند، که این امر یادگیری هوش مصنوعی با پایتون را تسهیل می‌نماید.

کتاب خانه های هوش مصنوعی

در پایتون، مجموعه‌ای وسیع از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها وجود دارد که به طور ویژه برای انجام وظایف مرتبط با هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.

کتابخانه‌هایی همچون Keras، PyTorch، TensorFlow و Scikit-learn به علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و دیگر زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی امکاناتی قدرتمند ارائه می‌دهند تا بتوانند به سرعت مدل‌ها و آزمایشات مربوط به AI را توسعه دهند.

تطبیق پذیری و ادغام

پایتون زبانی چندمنظوره و کارآمد است که قابلیت‌های آن فراتر از حوزه هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد. دانشجویان در فرآیند یادگیری هوش مصنوعی با استفاده از پایتون، می‌توانند به فعالیت‌هایی چون طراحی وب، تحلیل داده‌ها، خودکارسازی و سایر زمینه‌ها نیز بپردازند.

پشتیبانی از نمونه سازی سریع

ویژگی انعطاف‌پذیری زبان پایتون به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی مدل‌ها، الگوریتم‌ها و مفاهیم نوآورانه خود را در زمینه هوش مصنوعی آزمایش و اجرا کنند.

منبع باز و رایگان

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی رایگان و متن باز است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به راحتی پروژه‌های هوش مصنوعی را آزمایش و توسعه دهند. این قابلیت یکی از بزرگترین مزایای یادگیری هوش مصنوعی با استفاده از پایتون به شمار می‌رود.

پایتون به دلیل ویژگی‌های منحصر به فردش به طور گسترده‌ای در حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته و بسیاری از شرکت‌های تکنولوژی و مؤسسات تحقیقاتی از آن برای پیشبرد پروژه‌های AI بهره می‌برند. علاوه بر این، اکثر مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی به تسلط بر پایتون نیاز دارند. زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری همچون جاوا و C++ نیز در این زمینه دارای تقاضای بالایی هستند. اگر به این موضوع علاقه‌مند هستید، می‌توانید نگاهی به فهرست زبان‌های برنامه‌نویسی پردرآمد بیندازید. در این مقاله، علاوه بر بررسی درآمد این زبان‌ها، به میزان کاربرد و محبوبیت آن‌ها در دنیای فناوری امروز نیز پرداخته‌ایم.

بهترین منابع یادگیری هوش مصنوعی با پایتون

دوره های آنلاین هوش مصنوعی با پایتون

از جمله منابع عالی برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، دوره‌های آنلاین متنوعی هستند که در وبسایت‌ها و پلتفرم‌های مختلف در دسترس قرار دارند. با انتخاب هر یک از این دوره‌ها، می‌توانید سفر خود را در این زمینه آغاز کنید. اما پیش از شروع، به یاد داشته باشید که برای موفقیت در این مسیر، باید به تسلط کافی در زبان پایتون، دانش بنیادی در ریاضیات، درک مفاهیم کلیدی، تجربه در پروژه‌های عملی، کنجکاوی و آگاهی از آخرین تحولات این حوزه مجهز باشید.

آموزش هوش مصنوعی با پایتون: راهنمای جامع از مبتدی تا پیشرفته

هوش مصنوعی (AI) یکی از پرتکننده‌ترین فناوری‌های عصر حاضر است و پایتون به عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری و پیاده‌سازی هوش مصنوعی شناخته می‌شود. در این مقاله، مراحل کامل یادگیری هوش مصنوعی با پایتون را از مفاهیم پایه تا پروژه‌های پیشرفته بررسی می‌کنیم.

چرا پایتون برای هوش مصنوعی؟

✅ کتابخانه‌های غنی (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
✅ سینتکس ساده و خوانا
✅ جامعه توسعه‌دهندگان بزرگ
✅ پشتیبانی از محاسبات علمی و ماتریسی

پیش‌نیازهای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون

1. آشنایی با مبانی برنامه‌نویسی پایتون
2. دانش ریاضیات پایه (جبر خطی، آمار، حسابان)
3. آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین

مراحل یادگیری هوش مصنوعی با پایتون

1. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه

• نصب Python 3.8+ از python.org
• استفاده از محیط‌های توسعه مانند:
  • Jupyter Notebook
  • PyCharm
  • Google Colab (رایگان و مبتنی بر کلود)

# بررسی نسخه پایتون
import sys
print(sys.version)

2. یادگیری کتابخانه‌های اساسی

python

# مثال ساده با NumPy
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
print(array * 2)

3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین

• انواع یادگیری ماشین:
  • یادگیری نظارت شده (Supervised)
  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised)
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement)
• الگوریتم‌های کلیدی:
  • رگرسیون خطی
  • درخت تصمیم
  • SVM
  • شبکه‌های عصبی

4. پیاده‌سازی اولین پروژه هوش مصنوعی

پروژه پیش‌بینی قیمت خانه با رگرسیون خطی

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# داده‌های نمونه
X = [[1], [2], [3], [4]]  # متراژ
y = [100, 200, 300, 400]   # قیمت
# تقسیم داده‌ها
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# آموزش مدل
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# پیش‌بینی
prediction = model.predict([[5]])
print(f"پیش‌بینی قیمت: {prediction[0]}")

5. یادگیری عمیق با TensorFlow/PyTorch

# مثال ساده شبکه عصبی با TensorFlow
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

منابع یادگیری پیشنهادی

1. دوره‌های آنلاین:
   • Coursera: “AI For Everyone” by Andrew Ng
   • Udemy: “Python for Data Science and Machine Learning”
2. کتاب‌ها:
   • “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”
   • “Deep Learning with Python”
3. مستندات رسمی:
   • TensorFlow.org
   • PyTorch.org

چالش‌ها و راهکارها

❌ چالش: پیچیدگی مفاهیم ریاضی
✅ راهکار: شروع با پروژه‌های ساده و تمرین مداوم

❌ چالش: نیاز به سخت‌افزار قدرتمند
✅ راهکار: استفاده از Google Colab با GPU رایگان

سوالات متداول

1. آیا بدون دانش ریاضی می‌توان هوش مصنوعی یاد گرفت؟

بله، اما برای سطح پیشرفته نیاز به ریاضیات دارید.

2. مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی چقدر است؟

با روزی 2 ساعت مطالعه، 3-6 ماه برای سطح متوسط.

3. بازار کار هوش مصنوعی با پایتون چگونه است؟

یکی از پردرآمدترین حوزه‌های فناوری با موقعیت‌های شغلی متنوع.