Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 81-100 of 176 items.

coursera سناریوهای استقرار پیشرفته با TensorFlow (Mitalearn-311233)

  • 1 hours 18 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Laurence Moroney
درباره این دوره:

آوردن یک مدل یادگیری ماشینی به دنیای واقعی بسیار بیشتر از مدل سازی است. این تخصص به شما می آموزد که چگونه در سناریوهای مختلف استقرار پیمایش کنید و از داده ها به طور مؤثرتری برای آموزش مدل خود استفاده کنید. در این دوره نهایی، چهار سناریو مختلف را که هنگام استقرار مدل‌ها با آن‌ها مواجه خواهید شد، بررسی خواهید کرد. با TensorFlow Serving آشنا خواهید شد، فناوری که به شما امکان استنتاج در وب را می دهد. به TensorFlow Hub می روید، مخزنی از مدل هایی که می توانید برای یادگیری انتقال استفاده کنید. سپس از TensorBoard برای ارزیابی و درک نحوه عملکرد مدل‌های خود و همچنین اشتراک‌گذاری ابرداده‌های مدل خود با دیگران استفاده خواهید کرد. در نهایت، یادگیری فدرال و نحوه آموزش مجدد مدل‌های مستقر شده با داده‌های کاربر و حفظ حریم خصوصی داده‌ها را بررسی خواهید کرد. این تخصص مبتنی بر تخصص TensorFlow در عمل ما است. اگر تازه وارد TensorFlow هستید، توصیه می کنیم ابتدا TensorFlow in Practice Specialization را انتخاب کنید. برای ایجاد درک عمیق تر و اساسی از نحوه عملکرد شبکه های عصبی، توصیه می کنیم که تخصص یادگیری عمیق را انتخاب کنید.

coursera سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری بالینی - CDSS 4 (Mitalearn-334336)

  • 3 hours
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Fani Deligianni
درباره این دوره:

سیستم‌های یادگیری ماشینی که در سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی (CDSS) استفاده می‌شوند، نیاز به اعتبارسنجی خارجی، تحلیل کالیبراسیون، ارزیابی سوگیری و انصاف دارند. در این دوره، مفاهیم اصلی ارزیابی یادگیری ماشین پذیرفته شده در CDSS توضیح داده خواهد شد. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل منحنی تصمیم همراه با CDSS انسان محور که نیاز به توضیح دارد، مورد بحث قرار خواهد گرفت. در نهایت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی مدل‌های یادگیری عمیق و حملات خصمانه احتمالی همراه با چشم‌انداز نسل جدیدی از CDSS قابل توضیح و حفظ حریم خصوصی ارائه خواهد شد.

coursera سیستم های پیشنهاد دهنده پیشرفته (Mitalearn-331650)

  • 1 hours 29 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Paolo Cremonesi
درباره این دوره:

در این دوره، نحوه استفاده از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشینی برای ساختن سیستم های توصیه گر پیچیده تر را خواهید دید. یادگیری ماشینی با بهره گیری از نظرات تاریخی کاربران و ساخت خودکار مدل، بدون نیاز به فکر کردن به تمام جزئیات مدل، قادر به ارائه توصیه ها و پیش بینی های بهتر است. در پایان سیستم‌های توصیه‌کننده پیشرفته، می‌دانید که چگونه اطلاعات ترکیبی را مدیریت کنید و چگونه تکنیک‌های مختلف فیلتر را با هم ترکیب کنید و از هر رویکرد بهترین‌ها را بگیرید. بیشتر، می‌دانید چگونه از ماشین‌های فاکتورسازی استفاده کنید و داده‌های ورودی را بر اساس آن نشان دهید و بتوانید سیستم‌های توصیه‌گر پیچیده‌تری را طراحی کنید، که می‌تواند مشکل توصیه بین دامنه‌ای را حل کند. این دوره از دو پیامد یادگیری فراگیر دیجیتال EIT (OLO) که مربوط به خلاقیت و مهارت‌های نوآوری شماست، استفاده می‌کند. در تلاش برای طراحی یک سیستم توصیه‌کننده جدید، باید فراتر از مرزها فکر کنید و سعی کنید دریابید که چگونه می‌توانید کیفیت نتایج را بهبود بخشید. شما همچنین باید بتوانید از دانش، ایده ها و فناوری برای ایجاد ابزارهای توصیه جدید یا بهبود قابل توجهی برای پشتیبانی از فرآیندهای انتخاب و حل مشکلات زندگی واقعی در سناریوهای پیچیده و نوآورانه استفاده کنید.

coursera سیستم های توصیه کننده Capstone (Mitalearn-335866)

  • 6 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Michael D. Ekstrand,Joseph A Konstan
درباره این دوره:

این دوره پروژه اصلی برای تخصص سیستم‌های توصیه‌کننده، همه چیزهایی را که در مورد الگوریتم‌ها و ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر آموخته‌اید را در یک پروژه تحلیل و طراحی توصیه‌گر جامع گرد هم می‌آورد. به شما یک مطالعه موردی داده می شود تا جایی که باید طراحی یک سیستم توصیه گر را از طریق تجزیه و تحلیل اهداف توصیه گر و عملکرد الگوریتم انتخاب و توجیه کنید. فراگیران در مسیر افتخارات بر ارزیابی تجربی الگوریتم ها در برابر مجموعه داده های با اندازه متوسط ​​تمرکز خواهند کرد. مسیر استاندارد شامل ترکیبی از نتایج ارائه شده و کاوش صفحه گسترده خواهد بود. هر دو گروه گزارشی را تهیه خواهند کرد که تجزیه و تحلیل، راه حل انتخاب شده و توجیه آن راه حل را مستند می کند.

coursera سیستم های توصیه کننده: ارزیابی و معیارها (Mitalearn-335152)

  • 4 hours 4 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Michael D. Ekstrand,Joseph A Konstan
درباره این دوره:

در این دوره با نحوه ارزیابی سیستم های توصیه گر آشنا می شوید. شما با چندین خانواده از معیارها، از جمله مواردی برای اندازه‌گیری دقت پیش‌بینی، دقت رتبه‌بندی، پشتیبانی از تصمیم‌گیری، و عوامل دیگری مانند تنوع، پوشش محصول و سرندیپیتی آشنا خواهید شد. شما خواهید آموخت که چگونه معیارهای مختلف با اهداف مختلف کاربر و اهداف تجاری مرتبط است. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه ارزیابی های آفلاین را به دقت انجام دهید (به عنوان مثال، چگونه داده ها را تهیه و نمونه برداری کنید، و چگونه نتایج را جمع آوری کنید). و با ارزیابی آنلاین (تجربی) آشنا خواهید شد. در پایان این دوره، ابزارهایی را خواهید داشت که برای مقایسه گزینه های مختلف سیستم توصیه گر برای کاربردهای مختلف نیاز دارید.

coursera سیستم های یادگیری ماشین تولید - فرانسه (Mitalearn-336410)

  • 2 hours 30 minutes
  • پیشرفته
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Google Cloud Training
درباره این دوره:

Dans ce cours، nous abordons en detail les composants و les bonnes Pratiques destruction de systems de ML Hautes performs dans des environnements de production. Nous verrons aussi sures des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systemes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches distribués PUesF. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon system de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des predictions correctes.

coursera شبکه های عصبی کانولوشن در TensorFlow (Mitalearn-332160)

  • 52 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Laurence Moroney
درباره این دوره:

اگر توسعه‌دهنده نرم‌افزاری هستید که می‌خواهید الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید، باید بدانید که چگونه از ابزارهای ساخت آنها استفاده کنید. این دوره بخشی از DeepLearning.AI TensorFlow Developer Specialization است و بهترین روش ها برای استفاده از TensorFlow، یک چارچوب منبع باز محبوب برای یادگیری ماشین را به شما آموزش می دهد. در دوره 2 از تخصص DeepLearning.AI TensorFlow Developer، شما تکنیک های پیشرفته ای را برای بهبود مدل بینایی کامپیوتری که در دوره 1 ساخته اید، یاد خواهید گرفت. نحوه کار با تصاویر دنیای واقعی در اشکال و اندازه های مختلف را بررسی می کنید، سفر را تجسم می کنید. یک تصویر از طریق کانولوشن برای درک اینکه چگونه یک کامپیوتر اطلاعات را "می بیند"، از دست دادن و دقت نمودار، و کشف استراتژی هایی برای جلوگیری از تطبیق بیش از حد، از جمله افزایش و ترک تحصیل در نهایت، دوره 2 شما را با انتقال یادگیری و چگونگی استخراج ویژگی های آموخته شده از مدل ها آشنا می کند. دوره یادگیری ماشین و تخصص یادگیری عمیق از Andrew Ng مهمترین و اساسی ترین اصول یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را آموزش می دهد. این تخصص جدید Deeplearning.ai TensorFlow به شما می آموزد که چگونه از TensorFlow برای پیاده سازی آن اصول استفاده کنید تا بتوانید شروع به ساخت و استفاده از مدل های مقیاس پذیر برای مشکلات دنیای واقعی کنید. برای ایجاد درک عمیق تر از نحوه عملکرد شبکه های عصبی، توصیه می کنیم که تخصص یادگیری عمیق را انتخاب کنید.

coursera شبکه های عصبی کانولوشنال (Mitalearn-212956)

  • 7 hours 32 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Andrew Ng,Kian Katanforoosh,Younes Bensouda Mourri
درباره این دوره:

در چهارمین دوره تخصصی یادگیری عمیق، نحوه تکامل بینایی کامپیوتر را خواهید فهمید و با کاربردهای هیجان انگیز آن مانند رانندگی خودکار، تشخیص چهره، خواندن تصاویر رادیولوژی و غیره آشنا خواهید شد. در پایان، شما قادر خواهید بود یک شبکه عصبی کانولوشنال، از جمله تغییرات اخیر مانند شبکه های باقیمانده بسازید. استفاده از شبکه های کانولوشن برای کارهای تشخیص و شناسایی بصری؛ و از انتقال سبک عصبی برای تولید هنر و اعمال این الگوریتم ها بر روی انواع تصاویر، ویدئوها و سایر داده های دو بعدی یا سه بعدی استفاده کنید. تخصص یادگیری عمیق برنامه اساسی ما است که به شما کمک می کند قابلیت ها، چالش ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید و شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده کند. این مسیری را برای شما فراهم می کند تا دانش و مهارت هایی را به دست آورید تا از یادگیری ماشینی در کار خود استفاده کنید، حرفه فنی خود را ارتقا دهید و گامی قطعی در دنیای هوش مصنوعی بردارید.

coursera شبیه سازی های کامپیوتری (Mitalearn-329338)

  • 6 hours 19 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Martin Hilbert
درباره این دوره:

کلان داده ها و هوش مصنوعی بیشتر مطبوعات را در مورد علوم اجتماعی محاسباتی دریافت می کنند، اما شاید پیچیده ترین جنبه آن به استفاده از ابزارهای محاسباتی برای کشف و توسعه نظریه علوم اجتماعی اشاره داشته باشد. این دوره نشان می دهد که چگونه از شبیه سازی های کامپیوتری برای کشف قلمرو آنچه از نظر تئوری ممکن است استفاده می شود. شبیه‌سازی‌های رایانه‌ای به ما این امکان را می‌دهند تا بررسی کنیم که چرا جوامع به این شکل هستند، و در مورد جهانی که دوست داریم در آن زندگی کنیم، رویاپردازی کنیم. درست مانند بازی ویدیویی معروف SimCity که برای ساخت و مدیریت یک شهر مصنوعی استفاده می شود، ما از مدل های مبتنی بر عامل برای رشد و مطالعه جوامع مصنوعی استفاده می کنیم. بدون آسیب رساندن به کسی در دنیای واقعی، شبیه‌سازی‌های رایانه‌ای به ما امکان می‌دهند که چگونه جهان را به مکانی بهتر تبدیل کنیم. ما با چندین مدل شبیه‌سازی کامپیوتری عملی بازی می‌کنیم و چگونگی ترکیب مدل‌های فرضی را با داده‌های دنیای واقعی بررسی می‌کنیم. در نهایت، شما خودتان یک جامعه مصنوعی ساده، از پایین به بالا برنامه ریزی خواهید کرد. این به شما امکان می‌دهد پیچیدگی‌هایی را که هنگام طراحی سیستم‌های اجتماعی به وجود می‌آید احساس کنید، و در عین حال سهولتی را که ابزارهای محاسباتی جدید ما به ما امکان می‌دهند چنین تلاش‌های دلهره‌آوری را دنبال کنیم، تجربه کنید.

coursera شروع کار با TensorFlow 2 (Mitalearn-330698)

  • 4 hours 13 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Dr Kevin Webster
درباره این دوره:

به این دوره آموزشی در مورد شروع با TensorFlow 2 خوش آمدید! در این دوره شما یک گردش کار کامل برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق با Tensorflow، از ساخت، آموزش، ارزیابی و پیش‌بینی مدل‌ها با استفاده از Sequential API، اعتبارسنجی مدل‌های خود و از جمله منظم‌سازی، اجرای callbacks، و ذخیره و مدل های بارگیری مفاهیمی را که در مورد آنها یاد می گیرید بلافاصله در آموزش های عملی و عملی برنامه نویسی، که توسط دستیار آموزشی فارغ التحصیل راهنمایی می شوید، در عمل قرار می دهید. علاوه بر این، یک سری تکالیف برنامه نویسی با درجه بندی خودکار برای شما وجود دارد تا مهارت های خود را تثبیت کنید. در پایان دوره، بسیاری از مفاهیم را در یک پروژه Capstone گرد هم می آورید، جایی که یک مدل یادگیری عمیق طبقه بندی کننده تصویر را از ابتدا توسعه می دهید. Tensorflow یک کتابخانه ماشینی منبع باز است و یکی از پرکاربردترین چارچوب ها برای یادگیری عمیق است. انتشار Tensorflow 2 با تمرکز اصلی بر سهولت استفاده برای همه کاربران، از سطح مبتدی تا پیشرفته، یک تغییر مرحله‌ای را در توسعه محصول نشان می‌دهد. این دوره هم برای کاربرانی که کاملاً با Tensorflow آشنا هستند و هم برای کاربران با تجربه در Tensorflow 1.x در نظر گرفته شده است. دانش لازم برای موفقیت در این دوره، تسلط به زبان برنامه نویسی پایتون (این دوره از پایتون 3 استفاده می کند)، دانش مفاهیم کلی یادگیری ماشین (مانند برازش/زیاد برازش، وظایف یادگیری نظارت شده، اعتبارسنجی، منظم سازی و مدل سازی است). انتخاب)، و دانش کاری در زمینه یادگیری عمیق، از جمله معماری های مدل معمولی (MLP/feedforward و شبکه های عصبی کانولوشن)، توابع فعال سازی، لایه های خروجی، و بهینه سازی.

coursera طراحی هوش مصنوعی مستقل (Mitalearn-329593)

  • 3 hours 5 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Kence Anderson
درباره این دوره:

(این برنامه قبلاً بخشی از یک تخصص سه دوره ای به نام هوش مصنوعی مستقل برای صنعت بود. به دلیل توقف برنامه نرم افزاری Bonsai، ارجاعات به Bonsai حذف شده است. شما همچنان می توانید از طریق دو دوره جداگانه ما "طراحی" در مورد هوش مصنوعی مستقل و آموزش ماشینی بیاموزید. هوش مصنوعی مستقل» و «آموزش ماشین برای هوش مصنوعی خودمختار».) برای طراحی یک سیستم هوش مصنوعی مستقل، باید نحوه تقطیر یک چالش تجاری را در اجزای سازنده آن بیابید. وقتی بچه‌ها یاد می‌گیرند چطور بیس‌بال بزنند، با توپ‌های سریع شروع نمی‌کنند. مربیان آنها با اصول اولیه شروع می کنند: چگونه دسته خفاش را بگیرند، پاهای خود را کجا بگذارند و چگونه چشم خود را روی توپ نگه دارند. به طور مشابه، یک سیستم هوش مصنوعی مستقل به یک متخصص موضوعی (SME) نیاز دارد تا یک فرآیند پیچیده یا مشکل را به وظایف آسان‌تر تقسیم کند که سرنخ‌های مهمی در مورد چگونگی یافتن سریع‌تر راه‌حل به هوش مصنوعی بدهد. در این دوره، نحوه ایجاد یک طرح طراحی خودکار هوش مصنوعی را یاد خواهید گرفت. با تعیین اهداف، شناسایی مهارت‌های قابل آموزش، و به‌کارگیری آن مهارت‌ها در استراتژی‌های هدف‌گرا، دانش SME خود را مستقیماً در «مغز» هوش مصنوعی خود، عاملی که سیستم مستقل شما را نیرو می‌دهد، ترکیب می‌کنید. شما یاد خواهید گرفت که چه زمانی و چگونه الگوهای طراحی معماری هوش مصنوعی مختلف را با هم ترکیب کنید، همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه یک هوش مصنوعی پیشرفته را در سطح معماری بدون نگرانی در مورد اجرای شبکه های عصبی یا الگوریتم های یادگیری ماشین طراحی کنید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: • مصاحبه با SMEها برای استخراج دانش منحصر به فرد آنها در مورد یک سیستم یا فرآیند • ترکیب یادگیری تقویتی با قوانین خبره، بهینه سازی و محاسبات ریاضی در مغز هوش مصنوعی • طراحی یک مغز هوش مصنوعی مستقل از اجزای مدولار برای هدایت فرآیند یادگیری برای یک کار خاص • طراحی مغز خود را در برابر تخصص و تکنیک های موجود برای حل مشکلات اعتبار سنجی کنید • یک سند مشخصات دقیق تهیه کنید تا شخص دیگری بتواند مغز هوش مصنوعی شما را بسازد

coursera علم داده چیست؟ (Mitalearn-327842)

  • 3 hours 34 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Rav Ahuja,Alex Aklson
درباره این دوره:

آیا می خواهید بدانید چرا علم داده به عنوان جذاب ترین حرفه قرن بیست و یکم شناخته شده است؟ پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود به این سوال پاسخ دهید، بفهمید علم داده چیست و دانشمندان داده چه می کنند و در مورد مسیرهای شغلی در این زمینه بیاموزید. هنر کشف بینش ها و روندها در داده ها از زمان های قدیم وجود داشته است. مصریان باستان از داده های سرشماری برای افزایش کارایی در جمع آوری مالیات استفاده می کردند و سیل رودخانه نیل را هر ساله به طور دقیق پیش بینی می کردند. از آن زمان، مردم به استفاده از داده ها برای استخراج بینش و پیش بینی نتایج ادامه دادند. اخیراً آنها زمینه ای منحصر به فرد و متمایز را برای کاری که انجام می دهند ایجاد کرده اند. این رشته علم داده است. در دنیای امروز، ما از علم داده برای یافتن الگوها در داده ها و نتیجه گیری و پیش بینی های معنادار و مبتنی بر داده استفاده می کنیم. این دوره برای همه است و مفاهیمی مانند نحوه استفاده دانشمندان داده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق و نحوه استفاده شرکت ها از علم داده در تجارت را آموزش می دهد. شما با چندین دانشمند داده ملاقات خواهید کرد که بینش و تجربیات خود را در علم داده به اشتراک خواهند گذاشت. با گذراندن این دوره مقدماتی، سفر خود را به این رشته پر رونق آغاز خواهید کرد.

coursera علم داده رایگان کد (Mitalearn-328420)

  • 3 hours 2 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Natasha Balac, Ph.D.
درباره این دوره:

کلاس Code Free Data Science برای زبان آموزانی طراحی شده است که به دنبال کسب یا گسترش دانش خود در زمینه علم داده هستند. شرکت‌کنندگان آموزش‌های پایه را در مورد رویکردهای تحلیلی پیش‌بینی‌کننده مؤثر همراه با رشته رو به رشد علم داده بدون هیچ گونه نیاز برنامه‌نویسی دریافت خواهند کرد. روش‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم KNIME Analytics برای کشف الگوها و روابط در داده‌ها ارائه می‌شوند. پیش بینی روندها و رفتارهای آینده امکان تصمیم گیری های پیشگیرانه و مبتنی بر داده را فراهم می کند. در طول کلاس، فراگیران مهارت های جدیدی برای اعمال الگوریتم های پیش بینی بر داده های واقعی، ارزیابی، اعتبارسنجی و تفسیر نتایج بدون هیچ پیش نیازی برای هر نوع برنامه نویسی به دست خواهند آورد. شرکت کنندگان مهارت های ضروری برای طراحی، ساخت، تأیید و آزمایش مدل های پیش بینی را به دست خواهند آورد. شما یاد خواهید گرفت • نحوه طراحی گردش کار علم داده بدون نیاز به برنامه نویسی • مهارت های ضروری علوم داده برای طراحی، ساخت، آزمایش و ارزیابی مدل های پیش بینی • روش های دستکاری، آماده سازی و طبقه بندی و خوشه بندی داده ها • روش های اعمال الگوریتم های علم داده بر داده های واقعی و ارزیابی و تفسیر نتایج

coursera علم داده کاربردی برای تحلیلگران داده (Mitalearn-330868)

  • 4 hours 47 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Kevin Coyle
درباره این دوره:

در این دوره، مهارت های علم داده خود را در حین حل مشکلات دنیای واقعی توسعه خواهید داد. شما از طریق فرآیند علم داده کار خواهید کرد و از یادگیری بدون نظارت برای کاوش داده ها، مهندسی و انتخاب ویژگی های معنادار، و حل مشکلات یادگیری نظارت شده پیچیده با استفاده از مدل های درختی استفاده خواهید کرد. شما همچنین یاد خواهید گرفت که برای بهبود عملکرد مدل، از تنظیم هایپرپارامتر و استراتژی های اعتبار سنجی متقابل استفاده کنید. توجه: این سومین و آخرین دوره در رشته تخصصی Data Science with Databricks for Data Analysts Coursera است. برای موفقیت در این دوره، ما به شدت توصیه می کنیم قبل از گذراندن این دوره، دو دوره اول در آن تخصص را بگذرانید. این دوره ها عبارتند از: Apache Spark for Data Analysts و Data Science Fundamentals for Data Analysts.

coursera عملیات یادگیری ماشین (MLOps): شروع به کار (Mitalearn-332942)

  • 1 hours 2 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Google Cloud Training
درباره این دوره:

این دوره شرکت کنندگان را با ابزارهای MLOps و بهترین شیوه ها برای استقرار، ارزیابی، نظارت و اجرای سیستم های تولید ML در Google Cloud آشنا می کند. MLOps رشته‌ای است که بر استقرار، آزمایش، نظارت و اتوماسیون سیستم‌های ML در تولید متمرکز است. متخصصان مهندسی یادگیری ماشین از ابزارهایی برای بهبود مستمر و ارزیابی مدل‌های مستقر استفاده می‌کنند. آنها با دانشمندان داده کار می کنند (یا می توانند باشند) که مدل هایی را توسعه می دهند تا سرعت و دقت را در به کارگیری بهترین مدل ها فراهم کنند. این دوره در درجه اول برای شرکت کنندگان زیر در نظر گرفته شده است: دانشمندان داده به دنبال این هستند که به سرعت از نمونه اولیه یادگیری ماشین به تولید برسند تا تأثیر تجاری را ارائه دهند. مهندسان نرم افزار به دنبال توسعه مهارت های مهندسی یادگیری ماشین هستند. مهندسان ML که می خواهند Google Cloud را برای پروژه های تولید ML خود بپذیرند. >>> با ثبت نام در این دوره، با شرایط خدمات Qwiklabs که در پرسش های متداول و در آدرس زیر آمده است موافقت می کنید: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

coursera فاکتورسازی ماتریس و تکنیک های پیشرفته (Mitalearn-334863)

  • 5 hours 41 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Michael D. Ekstrand,Joseph A Konstan
درباره این دوره:

در این دوره شما انواع تکنیک های فاکتورسازی ماتریس و یادگیری ماشین ترکیبی برای سیستم های توصیه گر را خواهید آموخت. با شروع فاکتورسازی اولیه ماتریس، هم شهود و هم جزئیات عملی ساختن سیستم‌های توصیه‌گر را بر اساس کاهش ابعاد فضای ترجیحی کاربر-محصول درک خواهید کرد. سپس با تکنیک هایی آشنا می شوید که نقاط قوت الگوریتم های مختلف را به توصیه کننده های ترکیبی قدرتمند ترکیب می کند.

coursera فیلتر مشارکتی نزدیکترین همسایه (Mitalearn-335169)

  • 4 hours 15 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Joseph A Konstan,Michael D. Ekstrand
درباره این دوره:

در این دوره، تکنیک های اساسی برای ایجاد توصیه های شخصی از طریق تکنیک های نزدیکترین همسایه را خواهید آموخت. ابتدا فیلترینگ مشترک کاربر-کاربر را یاد خواهید گرفت، الگوریتمی که افراد دیگر را با سلیقه های مشابه با یک کاربر هدف شناسایی می کند و رتبه بندی آنها را برای ارائه توصیه هایی برای آن کاربر ترکیب می کند. شما تغییرات الگوریتم کاربر-کاربر را بررسی و پیاده سازی خواهید کرد و مزایا و معایب رویکرد کلی را بررسی خواهید کرد. سپس الگوریتم فیلتر اشتراکی مورد-محصول را که به طور گسترده تمرین می‌شود، یاد می‌گیرید که انجمن‌های جهانی محصول را از رتبه‌بندی‌های کاربران شناسایی می‌کند، اما از این انجمن‌های محصول برای ارائه توصیه‌های شخصی بر اساس رتبه‌بندی محصول خود کاربر استفاده می‌کند.

coursera کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت افراد (Mitalearn-335220)

  • 4 hours 25 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Prasanna Tambe,Matthew Bidwell,Peter Cappelli
درباره این دوره:

در این دوره آموزشی، با هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی که در مدیریت منابع انسانی کاربرد دارد، آشنا خواهید شد. شما مفاهیم مرتبط با نقش داده ها در یادگیری ماشینی، کاربرد هوش مصنوعی، محدودیت های استفاده از داده ها در تصمیم گیری های منابع انسانی، و چگونگی کاهش تعصب با استفاده از فناوری بلاک چین را بررسی خواهید کرد. قدرت‌های یادگیری ماشینی سریع‌تر و ساده‌تر می‌شوند و شما به دانش دست اولی در مورد نحوه استفاده از فناوری فعلی و نوظهور برای مدیریت کل چرخه زندگی کارکنان دست خواهید یافت. از طریق مطالعه و تجزیه و تحلیل، شما یاد خواهید گرفت که چگونه حجم عظیمی از داده ها را غربال کنید تا الگوها را شناسایی کرده و پیش بینی هایی انجام دهید که به نفع کسب و کار شما باشد. در پایان این دوره، می‌توانید تشخیص دهید که چگونه می‌توانید هوش مصنوعی را برای ساده‌سازی تمام عملکردهای منابع انسانی و نحوه کار با داده‌ها برای استفاده از قدرت یادگیری ماشینی ترکیب کنید.

coursera کتابخانه های پیشرفته CUDA (Mitalearn-309652)

  • 2 hours 11 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Chancellor Thomas Pascale
درباره این دوره:

این دوره تخصص GPU را با تمرکز بر کتابخانه های پیشرو توزیع شده به عنوان بخشی از جعبه ابزار CUDA تکمیل می کند. دانش آموزان یاد خواهند گرفت که چگونه از CuFFT و کتابخانه های جبر خطی برای انجام محاسبات پیچیده ریاضی استفاده کنند. قابلیت های کتابخانه Thrust در نمایش ساختارهای داده رایج و الگوریتم های مرتبط معرفی خواهد شد. با استفاده از cuDNN و cuTensor آنها قادر خواهند بود برنامه های کاربردی یادگیری ماشینی را توسعه دهند که به تشخیص اشیا، ترجمه زبان انسانی و طبقه بندی تصاویر کمک می کند.

coursera کلان داده، هوش مصنوعی و اخلاق (Mitalearn-329049)

  • 5 hours 27 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Martin Hilbert
درباره این دوره:

این دوره زمینه و تجربه دست اول را با دو کاتالیزور اصلی انقلاب علوم محاسباتی به شما می دهد: داده های بزرگ و هوش مصنوعی. با بیش از 99 درصد از تمام اطلاعات رسانه ای در قالب دیجیتال و با استفاده از 98 درصد از جمعیت جهان از فناوری دیجیتال، بشریت ردپای دیجیتالی چشمگیری ایجاد می کند. در تئوری، این فرصت‌های بی‌سابقه‌ای برای درک و شکل دادن به جامعه فراهم می‌کند. در عمل، تنها راهی که می‌توان این سیل اطلاعات را پردازش کرد، استفاده از همان فناوری‌های دیجیتالی است که آن را تولید کرده‌اند. داده ها سوخت هستند، اما یادگیری ماشینی موتوری است که دانش جدید قابل توجهی را از حجم عظیمی از داده ها استخراج می کند. از آنجایی که بخش مهمی از این داده‌ها مربوط به خودمان است، استفاده از الگوریتم‌ها به منظور کسب اطلاعات بیشتر در مورد خود، به طور طبیعی منجر به پرسش‌های اخلاقی می‌شود. بنابراین، ما نمی‌توانیم این دوره را بدون صحبت در مورد اخلاق تحقیق و برخی از خطوط قدیمی و جدیدی که دانشمندان علوم اجتماعی محاسباتی باید در نظر داشته باشند، به پایان برسانیم. به‌عنوان آزمایشگاه‌های عملی، از هوش مصنوعی IBM Watson برای استخراج شخصیت افراد از ردپای متن دیجیتالی آن‌ها استفاده خواهید کرد و با آموزش دو ماشین قابل آموزش از Google خودتان، قدرت و محدودیت‌های یادگیری ماشینی را تجربه خواهید کرد.

Suggestions