Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 101-120 of 176 items.

coursera گوگل چگونه یادگیری ماشینی را انجام می دهد (Mitalearn-326669)

  • 2 hours 39 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Google Cloud Training
درباره این دوره:

این دوره به بررسی این موضوع می پردازد که ML چیست و چه مشکلاتی را می تواند حل کند. این دوره همچنین بهترین شیوه ها برای پیاده سازی یادگیری ماشین را مورد بحث قرار می دهد. شما با Vertex AI، یک پلت فرم یکپارچه برای ساخت، آموزش و استقرار سریع مدل های یادگیری ماشینی AutoML آشنا شده اید. این دوره، پنج مرحله تبدیل یک مورد استفاده نامزد را که توسط یادگیری ماشین هدایت می‌شود، و اینکه چرا مهم است که آنها را نادیده نگیرید، مورد بحث قرار می‌دهد. این دوره با شناخت سوگیری هایی که ML می تواند تقویت کند و نحوه تشخیص آنها به پایان می رسد.

coursera مایکروسافت Azure Machine Learning (Mitalearn-328437)

  • 11 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Microsoft
درباره این دوره:

یادگیری ماشینی هسته اصلی هوش مصنوعی است و بسیاری از برنامه‌ها و خدمات مدرن به مدل‌های یادگیری ماشینی پیش‌بینی‌کننده وابسته هستند. آموزش یک مدل یادگیری ماشینی یک فرآیند تکراری است که به زمان و منابع محاسباتی نیاز دارد. یادگیری ماشین خودکار می تواند به آسان تر کردن آن کمک کند. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه از یادگیری ماشینی Azure برای ایجاد و انتشار مدل ها بدون نوشتن کد استفاده کنید. این دوره به شما کمک می کند تا برای آزمون AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals آماده شوید. این دومین دوره از یک برنامه پنج دوره ای است که شما را برای شرکت در آزمون گواهینامه AI-900 آماده می کند. این دوره به شما مفاهیم و مهارت های اصلی را می آموزد که در حوزه های امتحانی اصول هوش مصنوعی ارزیابی می شوند. این دوره مبتدی برای پرسنل فناوری اطلاعات که تازه شروع به کار با Microsoft Azure کرده‌اند و می‌خواهند در مورد پیشنهادات Microsoft Azure بیاموزند و تجربه عملی با محصول را کسب کنند مناسب است. Microsoft Azure AI Fundamentals می تواند برای آماده شدن برای سایر گواهینامه های مبتنی بر نقش Azure مانند Microsoft Azure Data Scientist Associate یا Microsoft Azure AI Engineer Associate استفاده شود، اما پیش نیاز هیچ یک از آنها نیست. این دوره برای داوطلبان با سوابق فنی و غیر فنی در نظر گرفته شده است. علم داده و تجربه مهندسی نرم افزار مورد نیاز نیست. با این حال، برخی از دانش یا تجربه برنامه نویسی عمومی مفید خواهد بود. برای موفقیت در این دوره، باید سواد کامپیوتری اولیه و تسلط به زبان انگلیسی را داشته باشید. شما باید با مفاهیم اولیه محاسبات و اصطلاحات، مفاهیم کلی فناوری، از جمله مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا باشید.

coursera مایکروسافت Azure Machine Learning برای دانشمندان داده (Mitalearn-332840)

  • 12 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Microsoft
درباره این دوره:

یادگیری ماشینی هسته اصلی هوش مصنوعی است و بسیاری از برنامه‌ها و خدمات مدرن به مدل‌های یادگیری ماشینی پیش‌بینی‌کننده وابسته هستند. آموزش یک مدل یادگیری ماشینی یک فرآیند تکراری است که به زمان و منابع محاسباتی نیاز دارد. یادگیری ماشین خودکار می تواند به آسان تر کردن آن کمک کند. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه از یادگیری ماشینی Azure برای ایجاد و انتشار مدل ها بدون نوشتن کد استفاده کنید. این دومین دوره از یک برنامه پنج دوره ای است که شما را برای شرکت در آزمون DP-100: طراحی و پیاده سازی راه حل علم داده در آزمون Azurectification آماده می کند. آزمون گواهینامه فرصتی برای اثبات دانش و تخصص راه حل های یادگیری ماشین در مقیاس ابری با استفاده از یادگیری ماشینی Azure است. این تخصص به شما می آموزد که از دانش موجود خود از پایتون و یادگیری ماشین برای مدیریت جذب و آماده سازی داده ها، آموزش مدل و استقرار، و نظارت راه حل یادگیری ماشین در Microsoft Azure استفاده کنید. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند. این تخصص برای دانشمندان داده با دانش موجود از Python و چارچوب‌های یادگیری ماشینی مانند Scikit-Learn، PyTorch و Tensorflow در نظر گرفته شده است، که می‌خواهند راه‌حل‌های یادگیری ماشین را در فضای ابری بسازند و کار کنند. این به دانشمندان داده می آموزد که چگونه راه حل های سرتاسری را در Microsoft Azure ایجاد کنند. دانش آموزان یاد خواهند گرفت که چگونه منابع Azure را برای یادگیری ماشین مدیریت کنند. آزمایش ها و مدل های قطار را اجرا کنید. راه حل های یادگیری ماشین را مستقر و عملیاتی کنید و یادگیری ماشینی مسئولانه را پیاده سازی کنید. آنها همچنین یاد خواهند گرفت که از Azure Databricks برای کاوش، آماده سازی و مدل سازی داده ها استفاده کنند. و فرآیندهای یادگیری ماشین Databricks را با یادگیری ماشینی Azure ادغام کنید.

coursera مبانی جبر خطی (Mitalearn-331837)

  • 3 hours 24 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Dr. S. K. Gupta
درباره این دوره:

یادگیری ماشین و علم داده محبوب ترین موضوعات تحقیقاتی امروزه هستند. آنها در تمام زمینه های مهندسی و علوم کاربرد دارند. ابزارهای مختلف یادگیری ماشین راه حلی مبتنی بر داده برای مشکلات مختلف زندگی واقعی ارائه می دهند. دانش اولیه جبر خطی برای توسعه الگوریتم‌های جدید برای یادگیری ماشین و علم داده ضروری است. در این دوره با مفاهیم ریاضی مرتبط با جبر خطی که شامل فضاهای برداری، زیرفضاها، دهانه خطی، مبنا و بعد است آشنا می شوید. همچنین تبدیل خطی، رتبه و بی‌ثباتی تبدیل خطی، مقادیر ویژه، بردارهای ویژه و مورب‌سازی ماتریس‌ها را پوشش می‌دهد. مفاهیم تجزیه ارزش منفرد، فضای محصول درونی، و هنجار بردارها و ماتریس ها، محتوای دوره را بیشتر غنی می کند.

coursera مبانی علم داده برای تحلیلگران داده (Mitalearn-330681)

  • 4 hours 16 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Emma Freeman
درباره این دوره:

در این دوره ما شما را از طریق بلوک های ساختمانی اساسی علم داده، یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در جهان، راهنمایی می کنیم! با کمک دانشمندان پیشرو در صنعت خود، ما این دوره را برای ایجاد مهارت های علمی داده آماده و کاربردی در تنها 15 ساعت یادگیری طراحی کرده ایم. ابتدا، ما به شما یک مقدمه سریع از علم داده ارائه می دهیم - چیست و چگونه برای حل مشکلات دنیای واقعی استفاده می شود. برای بقیه دوره، ما مهارت‌هایی را به شما آموزش می‌دهیم که برای استفاده از مفاهیم و تکنیک‌های پایه علم داده برای حل این مشکلات دنیای واقعی نیاز دارید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود از مهارت های موجود در تجزیه و تحلیل داده ها برای طراحی، اجرا، ارزیابی و انتقال نتایج پروژه های علم داده خود استفاده کنید.

coursera مبانی علم داده: خوشه بندی K-Means در پایتون (Mitalearn-326652)

  • 2 hours 57 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Dr Matthew Yee-King,Dr Betty Fyn-Sydney,Dr Jamie A Ward
درباره این دوره:

سازمان‌ها در سراسر جهان از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتارها و استخراج بینش‌های ارزشمند دنیای واقعی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. مدیریت و تجزیه و تحلیل کلان داده ها به بخشی ضروری از امور مالی مدرن، خرده فروشی، بازاریابی، علوم اجتماعی، توسعه و تحقیقات، پزشکی و دولت تبدیل شده است. این MOOC که توسط یک تیم دانشگاهی از Goldsmiths، دانشگاه لندن طراحی شده است، به سرعت شما را با مفاهیم اصلی علم داده آشنا می کند تا شما را برای دوره های متوسط ​​و پیشرفته علوم داده آماده کند. این بر روی ریاضیات، آمار و مهارت های برنامه نویسی اساسی تمرکز دارد که برای کارهای معمولی تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است. شما این مفاهیم اساسی را در یک کار نمونه‌ای خوشه‌بندی داده در نظر خواهید گرفت و از این مثال برای یادگیری مهارت‌های برنامه‌نویسی اولیه که برای تسلط بر تکنیک‌های علم داده ضروری هستند، استفاده خواهید کرد. در طول دوره، از شما خواسته می‌شود که یک سری تمرین‌های ریاضی و برنامه‌نویسی و یک پروژه خوشه‌بندی داده‌های کوچک برای یک مجموعه داده انجام دهید.

coursera مبانی یادگیری تقویتی (Mitalearn-330052)

  • 3 hours 51 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Martha White,Adam White
درباره این دوره:

یادگیری تقویتی زیرشاخه یادگیری ماشینی است، اما یک فرمالیسم با هدف کلی برای تصمیم گیری خودکار و هوش مصنوعی نیز هست. این دوره شما را با تکنیک های یادگیری آماری آشنا می کند که در آن یک عامل به صراحت اقداماتی انجام می دهد و با جهان تعامل دارد. درک اهمیت و چالش های عوامل یادگیری که تصمیم گیری می کنند امروزه از اهمیت حیاتی برخوردار است، زیرا شرکت های بیشتری به عوامل تعاملی و تصمیم گیری هوشمند علاقه مند هستند. این دوره شما را با اصول یادگیری تقویتی آشنا می کند. وقتی این دوره را تمام کردید، خواهید داشت: - رسمی کردن مشکلات به عنوان فرآیندهای تصمیم مارکوف - روش های اولیه اکتشاف و معاوضه اکتشاف / بهره برداری را بدانید - درک توابع ارزش، به عنوان یک ابزار همه منظوره برای تصمیم گیری بهینه - بدانید که چگونه برنامه نویسی پویا را به عنوان یک رویکرد راه حل کارآمد برای یک مشکل کنترل صنعتی پیاده سازی کنید این دوره مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی، زیربنای الگوریتم های کلاسیک و مدرن در RL را به شما آموزش می دهد. پس از اتمام این دوره، می توانید از RL برای مشکلات واقعی استفاده کنید، جایی که MDP را دارید یا می توانید مشخص کنید. این اولین دوره تخصصی آموزش تقویتی است.

coursera مبانی یادگیری ماشین برای مدیران محصول (Mitalearn-326482)

  • 4 hours 27 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jon Reifschneider
درباره این دوره:

در این اولین دوره از تخصص مدیریت محصول هوش مصنوعی ارائه شده توسط دانشکده مهندسی پرت دانشگاه دوک، شما درک اساسی از چیستی یادگیری ماشین، نحوه کارکرد و زمان و چرایی کاربرد آن خواهید داشت. برای مدیریت موفقیت آمیز یک تیم یا محصول هوش مصنوعی و کار مشترک با دانشمندان داده، مهندسان نرم افزار و مشتریان، باید اصول اولیه فناوری یادگیری ماشین را بدانید. این دوره مقدمه‌ای بدون کدنویسی برای یادگیری ماشین، با تمرکز بر فرآیند توسعه مدل‌ها، ارزیابی و تفسیر مدل ML، و شهود پشت الگوریتم‌های رایج ML و یادگیری عمیق ارائه می‌کند. این دوره با یک پروژه عملی به پایان می رسد که در آن شما فرصتی برای آموزش و بهینه سازی یک مدل یادگیری ماشین بر روی یک مشکل ساده در دنیای واقعی خواهید داشت. در پایان این دوره، شما باید بتوانید: 1) نحوه عملکرد یادگیری ماشین و انواع یادگیری ماشین را توضیح دهید 2) چالش های مدل سازی و راهبردهای غلبه بر آنها را شرح دهید 3) الگوریتم های اولیه مورد استفاده برای کارهای رایج ML و موارد استفاده از آنها را شناسایی کنید 4) یادگیری عمیق و نقاط قوت و چالش های آن را نسبت به سایر اشکال یادگیری ماشین توضیح دهید 5) بهترین شیوه ها را در ارزیابی و تفسیر مدل های ML اجرا کنید

coursera مبانی یادگیری ماشین در امور مالی (Mitalearn-333282)

  • 4 hours 34 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Igor Halperin
درباره این دوره:

هدف این دوره کمک به دانش‌آموزان برای حل مشکلات عملی مرتبط با ML است که ممکن است در زندگی واقعی با آن‌ها مواجه شوند، که شامل موارد زیر است: (1) درک اینکه مشکلی که فرد با آن مواجه می‌شود در یک چشم‌انداز کلی از روش‌های ML موجود است، (2) درک اینکه رویکرد(های) خاص ML برای حل مشکل و (3) توانایی اجرای موفقیت آمیز راه حل و ارزیابی عملکرد آن مناسب ترین است. یک یادگیرنده با دانش قبلی یا بدون دانش قبلی در مورد یادگیری ماشین (ML) با الگوریتم های اصلی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت و یادگیری تقویتی آشنا می شود و می تواند از بسته های منبع باز Python ML برای طراحی، آزمایش و پیاده سازی الگوریتم های ML استفاده کند. در امور مالی مبانی یادگیری ماشین در امور مالی، دید عمیق تری از یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی ارائه می دهد و در نهایت به پروژه ای در مورد استفاده از یادگیری بدون نظارت برای اجرای یک استراتژی معاملاتی ساده سبد سهام ختم می شود. این دوره برای سه دسته از دانشجویان طراحی شده است: پزشکان شاغل در مؤسسات مالی مانند بانک ها، شرکت های مدیریت دارایی یا صندوق های تامینی افراد علاقه مند به کاربردهای ML برای تجارت روزانه شخصی دانشجویان تمام وقت فعلی در حال تحصیل در رشته های مالی، آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات، فیزیک، مهندسی یا سایر رشته های مرتبط که می خواهند در مورد کاربردهای عملی ML در امور مالی بیاموزند. برای انجام تکالیف در این دوره، تجربه با پایتون (شامل نوت بوک های numpy، پانداها و IPython/Jupyter)، جبر خطی، تئوری احتمالات پایه و حساب دیفرانسیل و انتگرال ضروری است.

coursera مجازی سازی، داکر و کوبرنتیس برای مهندسی داده (Mitalearn-336597)

  • 3 hours 7 minutes
  • پیشرفته
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Noah Gift,Kennedy Behrman,Matt Harrison
درباره این دوره:

در طول این دوره، مجازی‌سازی، کانتینری‌سازی و Kubernetes را کاوش خواهید کرد و بر ابزارهایی که مهندسی داده را در این صنعت نیرو می‌دهند، تسلط خواهید داشت. هر هفته مجموعه جدیدی از ابزارها و پلتفرم ها را ارائه می دهد که در مهندسی داده ضروری هستند. از تسلط بر Docker و Kubernetes گرفته تا کاوش در موضوعات پیشرفته مانند کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی با GitHub Copilot، مدیریت تصویر کانتینر کارآمد با Azure و Amazon Elastic Container Registries، و روش‌های Site Reliability Engineering (SRE)، فراتر از اصول اولیه رفته و به تخصص مورد نیاز برای پیشرفت در چشم انداز پویا و مبتنی بر داده های مهندسی پیشرفته داده است. چه دانشجوی فعلی باشید که به دنبال گسترش مهارت های خود هستید یا یک حرفه ای که هدف آن ارتقای تخصص خود به سطح بعدی است، این دوره برای تجهیز شما به دانش پیشرفته و تجربه عملی لازم برای موفقیت طراحی شده است.

coursera مدل سازی پیش بینی و یادگیری ماشین با متلب (Mitalearn-333554)

  • 3 hours 15 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Michael Reardon,Maria Gavilan-Alfonso,Erin Byrne
درباره این دوره:

در این دوره، شما بر مهارت های آموخته شده در تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی با متلب و پردازش داده ها و مهندسی ویژگی با متلب برای افزایش توانایی خود در استفاده از قدرت متلب برای تجزیه و تحلیل داده های مرتبط با کاری که انجام می دهید، خواهید آموخت. این مهارت ها برای کسانی که دانش حوزه و مقداری در معرض ابزارهای محاسباتی هستند، اما هیچ پیشینه برنامه نویسی ندارند، ارزشمند است. برای موفقیت در این دوره باید پیشینه ای در زمینه آمار پایه (هیستوگرام، میانگین، انحراف معیار، برازش منحنی، درونیابی) داشته باشید و دروس 1 تا 2 این تخصص را گذرانده باشید. در پایان این دوره، شما از متلب برای شناسایی بهترین مدل یادگیری ماشینی برای به دست آوردن پاسخ از داده های خود استفاده خواهید کرد. شما داده‌های خود را آماده می‌کنید، یک مدل پیش‌بینی را آموزش می‌دهید، مدل خود را ارزیابی و بهبود می‌بخشید و می‌دانید که چگونه می‌توانید از مدل‌های خود بیشترین بهره را ببرید.

coursera مدل سازی در AWS (Mitalearn-329712)

  • 1 hours 45 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Whizlabs Instructor
درباره این دوره:

مدل سازی در AWS سومین دوره در تخصص تخصصی یادگیری ماشین گواهی شده AWS است. تمرکز اصلی این دوره آموزش مدل های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل مفاهیم مدل سازی در AWS است. این دوره به دو ماژول تقسیم می شود و هر ماژول بیشتر توسط درس ها و سخنرانی های ویدیویی تقسیم می شود. این دوره با سخنرانی‌های ویدئویی تقریباً 1:30 ساعت تا 2:00 ساعت که دانش تئوری و دستی را ارائه می‌کند، زبان‌آموزان را تسهیل می‌کند. همچنین آزمون های درجه بندی شده و بدون درجه بندی به منظور سنجش توانایی فراگیران به همراه هر ماژول ارائه می شود. ماژول 1: مدل سازی و آموزش مدل های یادگیری ماشین در AWS ماژول 2: مدل های یادگیری ماشین: ارزیابی عملکرد و تنظیم در پایان این دوره، فراگیران قادر خواهند بود: 1. تجزیه و تحلیل مفاهیم مدل سازی و آموزش مدل های یادگیری ماشین 2. عملکرد مدل های یادگیری ماشین را بررسی کنید 3. با آموزش یک مدل، تنظیم خودکار مدل را پیاده سازی کنید

coursera مدل های تخصصی: سری زمانی و تحلیل بقا (Mitalearn-332449)

  • 6 hours 20 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mark J Grover,Miguel Maldonado
درباره این دوره:

این دوره شما را با موضوعات اضافی در یادگیری ماشینی آشنا می کند که مکمل وظایف ضروری از جمله پیش بینی و تجزیه و تحلیل داده های سانسور شده است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های تجزیه و تحلیل را با مولفه زمانی و داده های سانسور شده که نیاز به استنتاج نتیجه دارند، پیدا کنید. شما چند تکنیک برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی و تجزیه و تحلیل بقا خواهید آموخت. بخش عملی این دوره بر استفاده از بهترین شیوه ها و تأیید مفروضات به دست آمده از یادگیری آماری متمرکز است. در پایان این دوره شما باید بتوانید: چالش های رایج مدل سازی را با داده های سری زمانی شناسایی کنید نحوه تجزیه داده های سری زمانی: روند، فصلی و باقیمانده را توضیح دهید نحوه عملکرد مدل های اتورگرسیو، میانگین متحرک و ARIMA را توضیح دهید نحوه انتخاب و پیاده سازی مدل های مختلف سری زمانی را بدانید روش های مدل سازی خطر و بقا را شرح دهید انواع مشکلات مناسب برای تجزیه و تحلیل بقا را شناسایی کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده را که علاقه مند به کسب تجربه عملی با تجزیه و تحلیل سری های زمانی و تجزیه و تحلیل بقا هستند، هدف قرار می دهد.   چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ برای استفاده حداکثری از این دوره، باید با برنامه نویسی در محیط توسعه پایتون و همچنین درک اساسی از پاکسازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، یادگیری ماشین نظارت شده، یادگیری ماشین بدون نظارت، احتمال و آمار.

coursera مدل های دنباله ای (Mitalearn-212973)

  • 5 hours 51 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Andrew Ng,Kian Katanforoosh,Younes Bensouda Mourri
درباره این دوره:

در پنجمین دوره تخصصی Deep Learning با مدل های توالی و کاربردهای هیجان انگیز آنها مانند تشخیص گفتار، سنتز موسیقی، چت بات ها، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و غیره آشنا می شوید. در پایان، می‌توانید شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع پرکاربرد مانند GRU و LSTM را بسازید و آموزش دهید. RNN ها را برای مدل سازی زبان در سطح کاراکتر اعمال کنید. کسب تجربه با پردازش زبان طبیعی و تعبیه کلمه. و از توکن سازها و مدل های ترانسفورماتور HuggingFace برای حل وظایف مختلف NLP مانند NER و Question Answering استفاده کنید. Deep Learning Specialization یک برنامه اساسی است که به شما کمک می کند توانایی 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 گامی قطعی در دنیای هوش مصنوعی بردارید و به شما کمک می کند دانش و مهارت هایی را برای ارتقاء سطح حرفه خود به دست آورید.

coursera مدل های یادگیری عمیق قابل توضیح برای مراقبت های بهداشتی - CDSS 3 (Mitalearn-334217)

  • 3 hours 10 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Fani Deligianni
درباره این دوره:

این دوره به معرفی مفاهیم تفسیرپذیری و توضیح پذیری در کاربردهای یادگیری ماشین می پردازد. یادگیرنده تفاوت بین توضیحات کلی، محلی، مدل-آگنوستیک و مدل خاص را درک خواهد کرد. روش‌های توضیح‌پذیری پیشرفته مانند اهمیت ویژگی جایگشت (PFI)، توضیح‌های محلی قابل تفسیر مدل-آگنوستیک (LIME) و توضیح افزودنی SHapley (SHAP) توضیح داده شده‌اند و در طبقه‌بندی سری‌های زمانی اعمال می‌شوند. متعاقباً، توضیحات خاص مدل مانند نگاشت فعال‌سازی کلاس (CAM) و CAM با وزن گرادیان توضیح و پیاده‌سازی می‌شوند. فراگیران اسناد بدیهی و چرایی اهمیت آنها را درک خواهند کرد. در نهایت، مکانیسم‌های توجه قرار است بعد از لایه‌های بازگشتی گنجانده شوند و وزن‌های توجه برای تولید توضیحات محلی مدل تجسم خواهند شد.

coursera مدل‌های سفارشی، لایه‌ها و توابع از دست دادن با TensorFlow (Mitalearn-330120)

  • 2 hours 30 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Laurence Moroney
درباره این دوره:

در این دوره، شما: • APIهای عملکردی و ترتیبی را مقایسه کنید، مدل‌های جدیدی را که می‌توانید با Functional API بسازید، کشف کنید، و مدلی بسازید که خروجی‌های متعدد از جمله یک شبکه سیامی تولید کند. • توابع از دست دادن سفارشی (از جمله تابع تضاد متضاد مورد استفاده در شبکه سیامی) را بسازید تا میزان عملکرد یک مدل را اندازه گیری کنید و به شبکه عصبی شما کمک کنید تا از داده های آموزشی یاد بگیرد. • از لایه‌های استاندارد موجود برای ایجاد لایه‌های سفارشی برای مدل‌های خود بسازید، یک لایه شبکه را با لایه لامبدا سفارشی کنید، تفاوت‌های بین آن‌ها را درک کنید، بدانید چه چیزی یک لایه سفارشی را تشکیل می‌دهد و عملکردهای فعال‌سازی را بررسی کنید. • از مدل‌های موجود برای افزودن قابلیت‌های سفارشی بسازید، یاد بگیرید چگونه کلاس سفارشی خود را به جای استفاده از APIهای تابعی یا متوالی تعریف کنید، مدل‌هایی بسازید که می‌توانند از کلاس TensorFlow Model به ارث برده شوند، و از طریق تعریف کردن، یک شبکه باقی‌مانده (ResNet) بسازید. یک کلاس مدل سفارشی تخصص DeepLearning.AI TensorFlow: Advanced Techniques ویژگی‌های TensorFlow را معرفی می‌کند که به یادگیرندگان کنترل بیشتری بر معماری مدل و ابزارهایی می‌دهد که به آنها کمک می‌کند مدل‌های پیشرفته ML را ایجاد و آموزش دهند. این تخصص برای مهندسین نرم افزار و یادگیری ماشین در مراحل اولیه و اواسط حرفه ای با درک اساسی از TensorFlow است که به دنبال گسترش دانش و مجموعه مهارت های خود با یادگیری ویژگی های پیشرفته TensorFlow برای ساخت مدل های قدرتمند هستند.

coursera مدل‌های مبتنی بر دستگاه با TensorFlow Lite (Mitalearn-310672)

  • 2 hours 29 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. این دوره دوم به شما می آموزد که چگونه مدل های یادگیری ماشین خود را در برنامه های تلفن همراه اجرا کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌هایی را برای دستگاه‌های کم‌مصرف با باتری آماده کنید، سپس مدل‌ها را در هر دو پلتفرم اندروید و iOS اجرا کنید. در نهایت، نحوه استقرار در سیستم‌های جاسازی شده با استفاده از TensorFlow در Raspberry Pi و میکروکنترلرها 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 مدیریت پروژه های یادگیری ماشین با Google Cloud (Mitalearn-327111)

  • 4 hours 20 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Google Cloud Training
درباره این دوره:

متخصصان کسب و کار در نقش های غیر فنی فرصتی منحصر به فرد برای رهبری یا تأثیرگذاری بر پروژه های یادگیری ماشین دارند. اگر در مورد یادگیری ماشین سوالی دارید و می خواهید بدانید که چگونه از آن بدون اصطلاحات فنی استفاده کنید، این دوره برای شما مناسب است. بیاموزید که چگونه مشکلات تجاری را به موارد استفاده از یادگیری ماشین ترجمه کنید و آنها را از نظر امکان سنجی و تأثیر بررسی کنید. بیاموزید که چگونه می توانید موارد استفاده غیرمنتظره را کشف کنید، مراحل پروژه ML و ملاحظات هر کدام را بشناسید، و اطمینان حاصل کنید که یک مورد استفاده سفارشی ML را به تیم یا رهبری خود پیشنهاد دهید یا الزامات را به یک تیم فنی ترجمه کنید.

coursera مدیریت پروژه های یادگیری ماشینی (Mitalearn-237096)

  • 4 hours 16 minutes
  • مبتدی
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Jon Reifschneider
درباره این دوره:

این دوره دوم از تخصص مدیریت محصول هوش مصنوعی توسط دانشکده مهندسی پرت دانشگاه دوک بر جنبه های عملی مدیریت پروژه های یادگیری ماشین تمرکز دارد. این دوره از طریق مراحل کلیدی یک پروژه ML از چگونگی شناسایی فرصت های خوب برای ML از طریق جمع آوری داده ها، ساخت مدل، استقرار و نظارت و نگهداری سیستم های تولید می پردازد. شرکت کنندگان در مورد فرآیند علم داده و نحوه اعمال فرآیند برای سازماندهی تلاش های ML، و همچنین ملاحظات و تصمیمات کلیدی در طراحی سیستم های ML یاد خواهند گرفت. در پایان این دوره، شما باید بتوانید: 1) فرصت هایی را برای اعمال ML برای حل مشکلات کاربران شناسایی کنید 2) از فرآیند علم داده برای سازماندهی پروژه های ML استفاده کنید 3) تصمیمات کلیدی فناوری را در طراحی سیستم ML ارزیابی کنید 4) پروژه های ML را از ایده پردازی تا تولید با استفاده از بهترین شیوه ها هدایت کنید

coursera مشکلات کسب و کار را با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حل کنید (Mitalearn-333418)

  • 2 hours 4 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Renée Cummings
درباره این دوره:

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به بخشی ضروری از مجموعه ابزار برای بسیاری از سازمان‌ها تبدیل شده‌اند. هنگامی که این ابزارها به طور مؤثر مورد استفاده قرار می گیرند، بینش عملی ارائه می دهند که تصمیمات حیاتی را هدایت می کند و سازمان ها را قادر می سازد محصولات و خدمات هیجان انگیز، جدید و نوآورانه ایجاد کنند. این اولین دوره از چهار دوره در گواهینامه حرفه ای متخصص هوش مصنوعی (CAIP) است. این دوره به عنوان نقطه ورود به دنیای AI/ML در نظر گرفته شده است. در مورد مشکلات تجاری که AI/ML می تواند حل کند و همچنین فناوری های AI/ML خاصی که می تواند آنها را حل کند، آشنا خواهید شد. علاوه بر این، یک نمای کلی از گردش کار کلی مربوط به یادگیری ماشین، و همچنین ابزارها و سایر منابعی که از آن پشتیبانی می‌کنند، دریافت خواهید کرد. این دوره همچنین اهمیت اخلاق در AI/ML را ترویج می کند و تکنیک هایی را برای رسیدگی به چالش های اخلاقی در اختیار شما قرار می دهد. در نهایت، این دوره شما را در مورد "چرا؟" فکر می کند. از AI/ML، و تضمین می کند که کارهای فنی بیشتر شما در دوره های بعدی با اهداف تجاری واضح در ذهن انجام می شود.

Suggestions