Learn Machine Learning PRO

Tensorflow را یاد بگیرید ، علوم داده را یاد بگیرید ، هوش مصنوعی ، پایتون را بیاموزید

این برنامه برای متخصصانی آماده شده است که مشتاق یادگیری تصویر کاملی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند. این آموزش نیازهای یادگیری دانش آموزان و متخصصان تازه کار را تأمین می کند تا به آنها در درک مفاهیم و اجرای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کمک کند.

این دوره یادگیری ماشین برای چه کسانی است:

هر کسی که به یادگیری ماشین علاقه مند است. دانش آموزانی که حداقل دانش ریاضی در ریاضیات دارند و می خواهند یادگیری ماشین را یاد بگیرند.

هر افرادی در سطح متوسط ​​که اصول یادگیری ماشین را می دانند ، از جمله الگوریتم های کلاسیک مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک ، اما می خواهند درباره آن بیشتر بدانند و تمام زمینه های مختلف یادگیری ماشین را کشف کنند.

هر کسی که به راحتی با کدگذاری راحت نیست اما علاقه مند به یادگیری ماشین است و می خواهد آن را به راحتی در مجموعه داده ها اعمال کند.

- هر دانشجویی در دانشگاه که می خواهد شغلی را در علم داده شروع کند.

- هر تحلیل گر داده ای که می خواهد سطح خود را در یادگیری ماشین بالا ببرد.

- هر کسی که از شغل خود راضی نیست و می خواهد Data Scientist شود.

- هر کسی که می خواهد با استفاده از ابزارهای قدرتمند یادگیری ماشین ، ارزش افزوده ای برای تجارت خود ایجاد کند.

در این برنامه خواهید آموخت

- چرا پایتون را برای یادگیری ماشین انتخاب کنیم

- نقشه راه یادگیری ماشین

- پایتون 3 را برای یادگیری ماشین یاد بگیرید

- هوش مصنوعی را بیاموزید

- مقدمه ای بر یادگیری ماشین

- TensorFlow را برای یادگیری ماشین یاد بگیرید

- راهنمای Pytorch را بیاموزید

- راهنمای کامل هوش مصنوعی

- یادگیری عمیق را یاد بگیرید

- راهنمای کامل یادگیری ماشین را بیاموزید

- پروژه ها و نمونه های یادگیری ماشین

- آموزش پایتون 3

ما در یادگیری ماشین یاد خواهیم گرفت

- مفاهیم

-انواع یادگیری

-یادگیری تحت نظارت

- یادگیری بدون نظارت

- پیش پردازش ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها

- داده های آموزش و داده های آزمون

- برنامه های کاربردی

- پسرفت

- الگوریتم ها

- الگوریتم درخت تصمیم

- پشتیبانی از ماشین های برداری (SVM)

- جنگل تصادفی

- الگوریتم کاهش ابعاد

- الگوریتم های تقویت کننده

هوش مصنوعی

- مقدمه ای بر هوش مصنوعی

- سیستم های هوشمند

- عوامل و محیط ها

- الگوریتم های محبوب جستجو

- سیستم های منطق فازی

- پردازش زبان طبیعی

- سیستم های خبره

- رباتیک

- شبکه های عصبی

همچنین در مورد یادگیری عمیق ، شبکه عصبی با جزئیات بیشتر بیاموزید