پایه و اساس یادگیری هوش مصنوعی شامل دانش ریاضی و آمار است

دروس پایه

• جبر خطی: مفاهیم ماتریس‌ها، بردارها، تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتقات و گرادیان‌ها، بهینه‌سازی
• احتمالات و آمار: متغیرهای تصادفی، توزیع‌های احتمالی، آزمون‌های فرضیه

تسلط بر یک زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد در AI و آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌ها

زبان برنامه نویسی و کتابخانه ها

• Python: زبان اصلی برای یادگیری هوش مصنوعی
• C#: زبان پر قدرت و کراس پلتفرم
• NumPy و Pandas برای پردازش داده‌ها
• Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده
• Scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشینبرای مصورسازی داده
• TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق

یادگیری الگوریتم‌های اساسی ماشین لرنینگ که می‌تواند در کاربردهای مختلف به کار رود

الگوریتم های اساسی

• الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، درخت تصمیم‌گیری
• الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشه‌بندی K-Means، تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): یادگیری مبتنی بر پاداش، Q-learning

تسلط بر شبکه‌های عصبی و معماری‌های پیچیده‌تر

مباحث یادگیری عمیق

• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN): پرسپترون‌ها، انتشار پس‌رو (Backpropagation)
• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): پردازش تصاویر، یادگیری ویژگی‌های تصویری
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): مدل‌سازی دنباله‌ها، پیش‌بینی سری‌های زمانی
• معماری‌های پیشرفته: GANs (شبکه‌های مولد تخاصمی) و Transformers

توانایی تحلیل و مدل‌سازی زبان انسانی

کاربردی

• پردازش متن: پاک‌سازی داده‌ها، تبدیل متن به بردار (Word Embeddings)
• مدل‌های زبان: BERT، GPT و دیگر مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های Transformer
• کاربردها: ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها

در این مرحله شما باید آموخته‌های خود را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید

پروژه های پیشنهادی

• پردازش تصویر: تشخیص اشیا و چهره‌ها
• پردازش زبان: ساخت چت‌بات‌ها و تحلیل احساسات
• یادگیری تقویتی: ساخت بازی‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی

بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری و ارتقا دقت آن‌ها

مدل ها

• بهینه‌سازی هایپرپارامترها: Grid Search و Random Search
• مدل‌های ترکیبی: یادگیری Ensemble (Bagging, Boosting)
• تجزیه و تحلیل خطا: بررسی مدل‌ها و بهبود عملکرد آنها