دوره‌ی یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون، یک دوره‌ی بسیار کارآمد است. شما می‌توانید با شرکت در این دوره، مرحله به مرحله برای نوشتن برنامه نویسی ماشین، آماده شوید. اگر به یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید و پیش زمینه‌ی آشنایی با پایتون دارید، توصیه میکنیم شرکت در این دوره‌ی فوق‌العاده را از دست ندهید. جهت آشنایی بیش‌تر، اطلاعاتی مختصر از این دوره را در ادامه‌ی بحث آورده‌ایم. اگر به دنبال دوره‌های آموزشی یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی هستید پیشنهاد میکنیم که اپلیکیشن کارساز را نصب کنید و بین بهترین دوره‌های آموزش یادگیری ماشین مقایسه کنید و مناسب‌ترین دوره را همراه با سیستم بازگشت وجه کارساز ارزان‌تر از هر جای دیگری تهیه کنید.
زمان تقریبی مطالعه: 4 minutes
ویژگی‌های زبان برنامه نویسی پایتون
زبانی که برای برنامه نویسی ماشین در این دوره استفاده می‌شود، زبان پایتون است. پایتون یکی از زبان‌های برنامه نویسی قوی و جذاب است. طراح این زبان، شخصی به نام خیدو فان روسوم بوده است. خیدوفان روسوم اهل هلند است. او این زبان را با قصد قابلیت خوانایی برای همه، نوشت. یعنی هدف او طراحی زبانی مانند زبان انگلیسی بود. تا بتوان کدها را به راحتی یک متن انگلیسی خواند و درک کرد. در ادامه برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های این زبان را بیان کرده‌ایم.
- زبان برنامه نویسی پایتون، خوانایی بالایی دارد. به این صورت که کدنویس می‌تواند کدهایی واضح و خوانا را با این زبان، بنویسد. ساختار کدهای پایتون، با رعایت فرورفتگی و فاصله‌های لازم نوشته می‌شود. این امر کمک میکند تا ابتدا و انتهای بلاک‌ها واضح و خوانا باشد.
- ساختار زبان پایتون، شیء گرا است. با این زبان می‌توان برنامه‌هایی شیء‌گرا و ساختاریافته نوشت. برنامه نویسی شیء‌گرا از متدهای روز برنامه نویسی است.
- زبان پایتون، از سری زبان‌های برنامه نویسی مفسر است.
- زبان برنامه نویسی پایتون، پروژه‌ای آزاد و متن باز است. مدیریت این پروژه به عهده‌ی بنیاد نرم افزار پایتون است.
تمام این ویژگی‌های پایتون، سبب می‌شود تا یادگیری آن الزام پیدا کند. به همین دلیل بیش‌تر برنامه‌نویسان ترجیح می‌دهند تا پایتون را یاد داشته باشند. اگر شما نیز به دنبال یادگیری ماشین هستید، توصیه میکنیم از یادگیری زبان پایتون غافل نمانید. اگر به دنبال یادگیری پایتون هستید، توصیه میکنیم مقاله‌ی کانال‌های یوتیوب برای آموزش پایتون را از دست ندهید.
مزیت دوره‌ی آموزشی یادگیری ماشین با پایتون
افرادی که علاقه‌مند به یادگیری ماشین هستند، می‌توانند در این دوره شرکت نمایند. این دوره به گونه‌ای تنظیم شده است تا دانشجو تمام مباحث مقدماتی تا پیشرفته را آموزش ببیند. یادگیری این دوره می‌تواند به افزایش مهارت‌های کاربردی و ارتقای رزومه منجر شود. این امر نیز می‌تواند شانس‌های بیش‌تری برای فرصت‌های شغلی بهتر و بالاتر ایجاد نماید.
پیش‌نیازهای دوره‌ی یادگیری ماشین با پایتون
با توجه به این‌که زبان مورد استفاده در این دوره، زبان پایتون است. افرادی که آشنایی لازم با این زبان را دارند. مخاطبین دوره هستند. هم‌چنین شما می‌توانید بعد از یادگیری پایتون (اگر نیاز به یادگیری پایتون دارید ما این دوره را به شما پیشنهاد میدهیم)، در این دوره شرکت کنید و مهارت یادگیری ماشین را نیز بیاموزید.
سرفصل‌های دوره‌ی یادگیری ماشین با پایتون
در این دوره، کلیه‌ی مباحث از مقدماتی تا پیشرفته برای یادگیری ماشین، گنجانده شده است. سرفصل‌های این دوره، در ادامه‌ی بحث آورده شده است. توجه داشته باشید که در هر سرفصل، شما با تعداد جلسات متعددی روبه‌رو خواهید بود. تا آموزش‌های لازم برای مباحث آن سرفصل خاص را به صورت کامل، ببینید.
در ابتدا، با مقدمات یادگیری ماشین با پایتون آشنا خواهید شد. در این جلسات، مقدمه‌ای از این‌که چرا باید به یادگیری ماشین بپردازیم بیان می‌شود. هم‌چنین مفاهیم یادگیری نظارت شده و یادگیری نظارت نشده در خصوص یادگیری ماشین، ذکر می‌گردد.
بعد از آشنایی با مقدمات، وارد آموزش رگرسیون خواهید شد. در این قسمت مفهوم رگرسیون و کتابخانه‌های پایتون را یاد می‌گیرید. هم‌چنین در این مرحله با چگونگی پیاده‌سازی رگرسیون آشنا می‌شوید. رگرسیون چندگانه و غیر خطی نیز در مراحل بعد آموزش داده خواهد شد.
در این مرحله، نوبت به آموزش دسته‌بندی یا کلاس بندی می‌رسد. این مرحله یکی از روش‌های یادگیری ماشین است. در این مرحله الگوریتم‌های مختلف برای دسته‌بندی آموزش داده می‌شود. و در خصوص نقاط ضعف و قوت هر یک از این الگوریتم‌ها بحث خواهد شد.
در مرحله‌ی خوشه‌بندی، با روش یادگیری ماشین با پایتون بدون نظارت آشنا خواهید شد. در این مرحله نیز، انواع الگوریتم‌های مربوطه آموزش داده خواهند شد. هم‌چنین یاد می‌گیرید که چطور این روش‌ها را استفاده و پیاده‌سازی کنید.
در مرحله‌ی آخر از دوره‌ی یادگیری ماشین با پیتون، با پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر آشنا خواهید شد. این سیستم‌ها الگوهای رفتاری را دریافت نموده و رفتار سیستم را پیش‌بینی می‌کنند.
در تمام فازهای این دوره، کوییز و تست‌هایی جهت بازخورد آموزشی دریافت می‌شود. هم‌چنین دانشجو موظف به ارائه‌ی پروژه‌های عملی و تمرین در حین جلسات خواهد بود تا کاملاً بر مطالب آموزشی مسلط شود.
بدون دیدگاه