صفر تا صد مفاهیم یادگیری ماشین مکان محور

در این دوره آموزشی، تمرکز اصلی بر آموزش کامل و کاربردی مفاهیم یادگیری ماشین است. به جای پرداختن به موارد جانبی مانند تاریخچه توسعه مدل‌ها یا آموزش مبانی برنامه‌نویسی، تلاش شده تا مباحث به‌صورت مستقیم و هدفمند ارائه شوند.هدف این دوره، توانمندسازی شما در پیاده‌سازی سریع و مؤثر مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل واقعی است.

با گذر از مطالب غیرضروری، تمرکز بر مباحث مهم و کاربردی تضمین شده است تا علاقه‌مندان بتوانند با اتکا به این دوره، به دانش کافی برای پیشرفت در پروژه‌های علمی و تحقیقاتی خود دست یابند. امیدوارم این دوره منجر به دستاوردهای پژوهشی و کاربردی ارزشمندی برای شما شود.

این دوره چه ویژگی های خاصی دارد؟
✅ استفاده از مثال‌های عملی و داده‌های واقعی مثل قیمت مسکن و پیش‌بینی خشکسالی
✅ تمرکز بر چرخه کامل توسعه مدل‌های یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها
✅ مناسب برای همه علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و علوم مکانی، بدون توجه به رشته تحصیلی
✅ تاکید بر مفاهیم ضروری و ارائه به زبان ساده و قابل فهم برای همه

🎯 بعد از گذروندن این دوره، می‌تونید به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین رو در موضوعات دلخواهتون پیاده‌سازی کنید و به نتایج مطلوب برسید.
آماده‌اید تو این مسیر با من همراه بشید؟ بیایید یادگیری ماشین رو برای همه در دسترس و کاربردی کنیم!

در ادامه ویدئوی معرفی دوره را ببینید:

معرفی مدرس

• احسان مسعودیان
• کارشناس ارشد سیستم اطلاعات مکانی GIS
• دارنده مدرک کارشناسی نقشه برداری از دانشگاه اصفهان
• دارنده مدرک کارشناسی ارشد سیستم اطلاعات مکانی از دانشگاه تهران
• پژوهشگر و مدرس حوزه علوم مکانی و یادگیری ماشین
• تجربه بیش از 7 سال پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حوزه علوم مکانی در سطح پژوهشی و تجاری
• دارنده مدرک در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از دانشگاه استنفورد

عناوین آموزشی

✨ محتوای دوره شامل شش بخش اصلیه:
1-مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با مثال‌های جذاب و ساده
2-پیش‌پردازش داده‌ها با تکنیک‌های کاربردی مثل شناسایی مقادیر پرت و نرمال‌سازی
3-اصول یادگیری ماشین به زبان ساده و قابل فهم
4-ارزیابی مدل‌ها با معیارهایی که به راحتی قابل درک باشن
5-بهینه‌سازی مدل‌ها با روش‌های موثر و کارآمد
6-توسعه مدل با الگوریتم‌های کاربردی و محبوب مثل درخت تصمیم و جنگل تصادفی

داده های مورد استفاده:

در این دوره آموزشی، برای آموزش عملی و کاربردی مبانی یادگیری ماشین، از دو مجموعه داده متفاوت استفاده شده است:

1. Housing Price Dataset: این مجموعه داده مربوط به یک مسئله رگرسیون نظارت‌شده است که در آن به پیش‌بینی قیمت مسکن پرداخته می‌شود. در کنار توسعه مدل‌ها برای حل این مسئله، به ارائه راهکارهایی برای مواجهه با چالش‌های متداول در فرایند توسعه مدل‌ها نیز پرداخته شده است.
2. Predict Droughts using Weather and Soil Data: این مجموعه داده مرتبط با یک مسئله طبقه‌بندی است که هدف آن پیش‌بینی خشکسالی با استفاده از داده‌های آب‌وهوا و خاک می‌باشد. در این بخش علاوه بر پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی، به بررسی چالش‌های متنوعی که ممکن است در فرایند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین رخ دهد نیز پرداخته شده است.

کاربرد این محصول

در این دوره آموزشی، شما ساختار کلی توسعه مدل‌های یادگیری ماشین را از ابتدا تا انتها فرا خواهید گرفت. هدف اصلی این دوره، تمرکز بر موارد ضروری و تفهیم کامل آن‌هاست تا با سریع‌ترین روش ممکن، شما را در پیشبرد اهداف خود در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین با دانش و درک کافی یاری کند.

تمام مباحث مطرح شده در این محصول به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که مستقل از رشته و گرایش تحصیلی خاصی باشند، تا طیف وسیعی از علاقه‌مندان بتوانند از آن بهره‌مند شوند.

با استفاده از این دوره، شما تکنیک‌های لازم برای حل مسائل خود با مدل‌های یادگیری ماشین را یاد خواهید گرفت، از گردآوری بهینه مجموعه داده‌های مرتبط با موضوع خود، تا توسعه، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها و در نهایت دستیابی به نتایج مطلوب.

مزیت این آموزش، فشرده بودن دوره است که به افزایش سرعت و کاهش مدت زمان یادگیری کمک می‌کند، در عین حال بر مفاهیم دقیق و کاربردی یادگیری ماشین در زمینه علوم مکانی تأکید دارد.

مخاطب این محصول

این دوره آموزشی برای تمامی افرادی که در زمینه علوم مکانی فعالیت می‌کنند، بدون توجه به رشته یا گرایش خاص، مناسب است. همچنین، دانش‌پژوهانی که قصد دارند از یادگیری ماشین در مسائل کاربردی استفاده کنند، می‌توانند از این دوره بهره ببرند.

در تدوین این دوره، تلاش شده تا تمامی مباحث از پایه و با اصول آماری توضیح داده شوند، تا دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، هم کاربردی و هم مفهومی باشد. پس از گذراندن این دوره، علاقه‌مندان قادر خواهند بود به‌طور مستقل مدل‌های یادگیری ماشین را در موضوعات دلخواه خود پیاده‌سازی کرده و تا دستیابی به نتایج مطلوب پیش بروند.