آموزش یادگیری ماشین فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند. دوره ها فقط از سمت ربات تلگرامی رایگان کده قابل دانلود هستند.
آموزش یادگیری ماشین فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند.
این دوره تا آخرین پارت منتشر شده از سوی سازنده قرار گرفته است!
این دوره بدون هیچ لایسنس و قفل نرمافزاری با فرمت MP4 قرار گرفته است!
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخهای پویا و حیاتی از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به ماشینها این توانایی را میدهد تا بدون برنامهنویسی صریح، از تجربه و دادهها بیاموزند و عملکرد خود را بهبود دهند. در واقع، یادگیری ماشین با توسعه الگوریتمها و مدلهایی سروکار دارد که میتوانند الگوها را در دادهها شناسایی کرده و بر اساس آنها تصمیمگیری یا پیشبینی انجام دهند.
چرا یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
با رشد روزافزون دادهها و نیاز به تحلیل و تصمیمگیری سریع، استفاده از سیستمهای هوشمند دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است. یادگیری ماشین، به عنوان یکی از ارکان اصلی هوش مصنوعی، ابزاری قدرتمند برای خودکارسازی فرآیندهای تصمیمگیری در زمینههایی مانند پزشکی، مالی، صنعت، بازاریابی، رباتیک، و حتی زندگی روزمره فراهم میکند.
آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین، نه تنها درک بهتری از فناوریهای مدرن به ما میدهد، بلکه مسیر ورود به یکی از پرتقاضاترین و پردرآمدترین حوزههای فناوری را نیز هموار میسازد.
- درس یکم: کلیات و مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
- تعاریف، ضرورت ها و دامنه کاربرد
- یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- بیان مفهومی تکنیک های پایه در یادگیری ماشین
- رده بندی (Classification)
- خوشه بندی (Clustering)
- درس دوم: مرور روش های کلاسیک در یادگیری ماشین
- یادگیری مفهوم (Concept Learning)
- یادگیری مبتنی بر نمونه ها (Instance-based Learning)
- یادگیری مبتنی بر قواعد (Rule-based Learning)
- یادگیری مبتنی بر نظریه احتمال (Bayesian Learning)
- درخت تصمیم (Decision Tree)
- تکنیک های انتخاب ویژگی
- الگوریتم ID3
- الگوریتم C4.5
- معرفی کلی روش های یادگیری مبتنی بر حسابگری زیستی
- الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithms)
- شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
- ترکیب رده بندی کننده ها (Combining Classifiers)
- روش Ensemble Averaging
- روش Bagging
- روش Boosting
- روش AdaBoost
- روش های دینامیک: Mixtures of Experts
- خوشه بندی (Clustering)
- تکنیک های محاسبه فاصله بین انواع ویژگی ها
- روش خوشه بندی K – Means
- روش خوشه بندی K – Medoids
- روش های خوشه بندی سلسله مراتبی (Hierarchical)
- شاخص های ارزیابی فرایند خوشه بندی
- ارزیابی فرضیه ها (Hypotheses Evaluation)
- درس سوم: یادگیری تقویتی – Reinforcement Learning
- معرفی مفاهیم پایه:
- عامل (Agent)
- کنش (Action)
- محیط (Environment)
- پاداش و تنبیه
- سیاست (Policy)
- جستجو (Exploration)
- بهره برداری از تجربه (Exploitation)
- روش های انتخاب کنش
- روش Softmax
- روش Reinforcement Comparison
- روش های Pursuit
- مساله یادگیری تقویتی
- ویژگی مارکوف (Markov property)
- فرایند تصمیم مارکوف (Markov Decision Process)
- معادلات Bellman
- روش برنامه ریزی پویا (Dynamic Programming)
- ارزیابی سیاست (Policy Evaluation)
- بهبود سیاست (Policy Improvement)
- روش های یادگیری Monte Carlo
- روش On – policy
- روش Off – policy
- روش های یادگیری تفاوت زمانی (Temporal Difference)
- روش SARSA
- روش Q-Learning
- روش های Eligibility Traces
- کاربرد روش های یادگیری تقویتی در محیط های مشاهده پذیر جزیی مارکوف Partially Observable Markov Decision Processes – POMDP
- روش های یادگیری تعاملی
- روش یادگیری تعاملی Q – Learning
- روش یادگیری مبتنی بر خبرگی
- نمونه هایی از کاربردهای یادگیری تقویتی در حل مسائل در دنیای واقعی
- تهیه مدل مارکوف برای مساله مسیریابی ایمیل های ارسالی در شبکه ای از سرورها
- طراحی خزش گر کانونی برای جمع آوری اطلاعات وب بر اساس روش یادگیری تقویتی
- طراحی روش های رتبه بندی مبتنی بر یادگیری در جویشگرهای وب
- معرفی MDP Toolbox برای پیاده سازی روش های یادگیری تقویتی در محیط MATLAB
- معرفی مفاهیم پایه:
- این دوره مناسب چه کسانی است؟
- دانشجویان رشتههای مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات، علوم داده و هوش مصنوعی
- برنامهنویسانی که میخواهند مهارتهای تحلیلی و الگوریتمی خود را ارتقاء دهند
- تحلیلگران داده و علاقهمندان به Data Science
- پژوهشگران و فعالان حوزه رباتیک، اتوماسیون و سیستمهای هوشمند
- افرادی که به دنبال مهاجرت شغلی به حوزههای پردرآمدی مانند یادگیری ماشین و AI هستند
- علاقهمندان به یادگیری مفاهیم پایهای و پیادهسازی عملی با زبان پایتون
- این دوره مناسب چه کسانی نیست؟
- کسانی که به دنبال یک دوره صرفاً تئوری هستند و علاقهای به پیادهسازی عملی ندارند
- افرادی که هیچ آشنایی ابتدایی با مفاهیم برنامهنویسی یا ریاضیات پایه (مانند جبر خطی، احتمال و آمار) ندارند
- کسانی که به دنبال دورههای پیشرفته تخصصی در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning) یا شبکههای عصبی پیشرفته هستند — این دوره بیشتر بر مبانی و مفاهیم پایه تمرکز دارد
بله. آشنایی ابتدایی با مفاهیم ریاضی پایه (مانند آمار و احتمال) و کمی برنامهنویسی (ترجیحاً در پایتون) کمک میکند تا بهتر مباحث را درک کنید. اما مطالب از سطح مقدماتی آموزش داده میشوند.
این دوره پایه و مسیر شما را در یادگیری ماشین هموار میکند، اما برای ورود حرفهای به بازار کار، نیاز است پس از این دوره پروژههای عملی انجام داده و مفاهیم پیشرفتهتری را نیز دنبال کنید.
بله، در کنار آموزش تئوری، مثالهای کاربردی و تمرینهای عملی برای درک بهتر مفاهیم ارائه میشود. همچنین منابع تکمیلی برای پیادهسازی در پایتون نیز معرفی شدهاند.
