دوره «پایتون هوش مصنوعی» با هدف آموزش سریع، ساده و کاربردی زبان پایتون طراحی شده است تا شما را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و تحلیل داده آماده کند. در این دوره از مفاهیم پایه‌ای پایتون شروع می‌کنید و به تدریج با مهم‌ترین کتابخانه‌های مورد استفاده در تحلیل داده و یادگیری ماشین آشنا می‌شوید. این دوره، پایه‌ای مستحکم برای ورود به دوره‌های پیشرفته‌تر مانند یادگیری ماشین، بینایی ماشین، و شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند. تمام مفاهیم با تمرین‌ها و مثال‌های واقعی آموزش داده می‌شوند تا یادگیری کاملاً عملی و مؤثر باشد. پایتون چیست؟ پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، خوانا و چندمنظوره است که به دلیل سادگی ساختار، یادگیری آسان و جامعه کاربری گسترده، به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان تبدیل شده است. این زبان در حوزه‌های مختلفی مانند توسعه وب، اتوماسیون، علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به‌کار می‌رود. اهمیت پایتون در دنیای امروز: پایتون به انتخاب اول متخصصان داده، پژوهشگران هوش مصنوعی و مهندسان یادگیری ماشین تبدیل شده است. دلیل این محبوبیت، وجود کتابخانه‌های قدرتمند و آماده‌ای مانند NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn و TensorFlow است که روند توسعه پروژه‌ها را بسیار سریع و حرفه‌ای می‌کند. به همین دلیل یادگیری پایتون، یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر کسی است که قصد ورود به دنیای داده و هوش مصنوعی را دارد. در این آموزش چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این دوره آموزشی، شما ابتدا با مبانی زبان پایتون شامل متغیرها، انواع داده، شرط‌ها، حلقه‌ها و توابع آشنا می‌شوید. سپس نحوه استفاده از ماژول‌های کاربردی مانند random را می‌آموزید. در ادامه، وارد دنیای تحلیل داده می‌شوید و با کتابخانه‌های حرفه‌ای مانند NumPy برای پردازش عددی، Matplotlib برای رسم نمودار و Seaborn برای تجسم آماری داده‌ها کار خواهید کرد. تمام این مفاهیم به‌صورت پروژه‌محور و همراه با تمرین‌های عملی آموزش داده می‌شوند تا یادگیری عمیق‌تر و مؤثرتری داشته باشید.
مبانی پایتون: آشنایی با ساختار برنامه‌نویسی پایتون، متغیرها، عملگرها، ورودی و خروجی و ساختار کلی کد.
Data Types: بررسی انواع داده‌ها مانند عدد، رشته، لیست، دیکشنری، تاپل و نحوه استفاده از آن‌ها در پروژه‌ها.
ساختارهای تصمیم و تکرار: آموزش شرط‌ها (if/else) و حلقه‌ها (for, while) برای ساخت منطق کنترلی در کد.
توابع (Functions): تعریف و استفاده از توابع، آرگومان‌ها، مقادیر بازگشتی، و نوشتن کدهای تمیز و ماژولار.
ماژول random: تولید اعداد و داده‌های تصادفی، شبیه‌سازی و انجام نمونه‌گیری با استفاده از توابع این ماژول.
کتابخانه NumPy: آشنایی با آرایه‌های چندبعدی، عملیات ریاضی و برداری، و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی.
کتابخانه Matplotlib: رسم نمودارهای مختلف (خطی، میله‌ای، پراکندگی و...) برای تحلیل و نمایش داده‌ها.
کتابخانه Seaborn: تجسم داده‌ها به‌صورت آماری، کار با دیتافریم‌ها و ساخت نمودارهای حرفه‌ای مانند heatmap و pairplot.
کلیه حقوق برای شرکت نفتک محفوظ است.
0 بررسی