Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 1-6 of 6 items.

coursera اصول هوش مصنوعی برای دانشمندان بدون داده (Mitalearn-298823)

  • 4 hours 46 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Kartik Hosanagar,Prasanna Tambe
درباره این دوره:

در این دوره، به طور عمیق خواهید فهمید که چگونه یادگیری ماشین برای مدیریت و تفسیر داده های بزرگ استفاده می شود. شما با ابزارهایی مانند Teachable Machine و TensorFlow نگاهی دقیق به راه‌ها و روش‌های مختلف برای ایجاد الگوریتم‌هایی برای ادغام در کسب‌وکار خود خواهید داشت. شما همچنین روش‌های مختلف ML، یادگیری عمیق، و همچنین محدودیت‌ها را یاد می‌گیرید، اما همچنین نحوه دقت و استفاده از بهترین داده‌های آموزشی را برای الگوریتم‌های خود خواهید آموخت. سپس GAN ها و VAE ها را بررسی می کنید و از دانش جدید خود برای تعامل با AutoML استفاده می کنید تا به شما کمک کند شروع به ساخت الگوریتم هایی کنید که مطابق با نیازهای شما کار می کنند. همچنین مصاحبه‌های انحصاری با رهبران صنعت را خواهید دید که Big Data را برای شرکت‌هایی مانند مک‌دونالد و ویزا مدیریت می‌کنند. در پایان این دوره، روش‌های مختلفی برای کدنویسی، از جمله نحوه استفاده از ابزارهای بدون کد، درک عمیق یادگیری، نحوه اندازه‌گیری و بررسی خطاها در الگوریتم‌ها و نحوه استفاده از داده‌های بزرگ نه تنها برای حفظ حریم خصوصی مشتری، بلکه نحوه استفاده از این داده‌ها برای توسعه استراتژی‌های مختلف که کسب‌وکار شما را هدایت می‌کنند، یاد خواهید گرفت.

coursera حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین و علم داده (Mitalearn-303821)

  • 4 hours 20 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Luis Serrano
درباره این دوره:

به تازگی برای سال 2024 به روز شده است! Mathematics for Machine Learning and Data Science یک برنامه آنلاین پایه است که توسط DeepLearning.AI ایجاد شده و توسط Luis Serrano تدریس می شود. در یادگیری ماشینی، شما مفاهیم ریاضی را از طریق برنامه نویسی به کار می برید. و بنابراین، در این تخصص، مفاهیم ریاضی را که با استفاده از برنامه نویسی پایتون یاد می گیرید، در تمرینات آزمایشگاهی عملی به کار خواهید برد. به عنوان یک زبان آموز در این برنامه، برای موفقیت به مهارت های برنامه نویسی پایتون اولیه تا متوسط ​​نیاز دارید. پس از اتمام این دوره، فراگیران قادر خواهند بود: • بهینه سازی تحلیلی انواع مختلف توابع که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می شوند با استفاده از ویژگی های مشتقات و گرادیان ها • بهینه سازی تقریباً انواع مختلف توابع که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می شوند با استفاده از روش های تکراری مرتبه اول (نزول گرادیان) و مرتبه دوم (روش نیوتن). • تفکیک بصری تمایز انواع مختلف توابع که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می شوند • اجرای گرادیان نزول در شبکه های عصبی با توابع مختلف فعال سازی و هزینه بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در زمینه ریاضیات به کمک نیاز دارند، و حتی تمرین‌کنندگان با تجربه نیز می‌توانند از کمبود مهارت‌های ریاضی عقب‌مانده شوند. این تخصص از آموزش نوآورانه در ریاضیات استفاده می‌کند تا به شما کمک کند تا سریع و شهودی یاد بگیرید، با دوره‌هایی که از تجسم‌های ساده برای پیگیری استفاده می‌کنند تا به شما کمک کنند تا ببینید که چگونه ریاضیات پشت یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کند.  ما به شما توصیه می کنیم سطح ریاضی دبیرستان (توابع، جبر پایه) و آشنایی با برنامه نویسی (ساختارهای داده، حلقه ها، توابع، دستورات شرطی، اشکال زدایی) داشته باشید. تکالیف و آزمایشگاه‌ها در پایتون نوشته شده‌اند، اما این دوره تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشینی را که استفاده می‌کنید معرفی می‌کند.

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 یادگیری ماشین نظارت شده: رگرسیون (Mitalearn-270297)

  • 5 hours 17 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mark J Grover,Miguel Maldonado,Svitlana (Lana) Kramar
درباره این دوره:

این دوره شما را با یکی از انواع اصلی خانواده مدل سازی یادگیری ماشینی تحت نظارت آشنا می کند: رگرسیون. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل های رگرسیون را برای پیش بینی نتایج مستمر آموزش دهید و چگونه از معیارهای خطا برای مقایسه بین مدل های مختلف استفاده کنید. این دوره همچنین شما را از طریق بهترین شیوه‌ها، از جمله تقسیم‌های آموزشی و آزمایشی، و تکنیک‌های منظم‌سازی راهنمایی می‌کند. در پایان این دوره شما باید بتوانید: کاربردها و کاربردهای طبقه بندی و رگرسیون را در زمینه یادگیری ماشینی نظارت شده متمایز کنید  مدل های رگرسیون خطی را توصیف و استفاده کنید از انواع معیارهای خطا برای مقایسه و انتخاب یک مدل رگرسیون خطی که به بهترین وجه با داده های شما مطابقت دارد، استفاده کنید توضیح دهید که چرا منظم کردن ممکن است به جلوگیری از برازش بیش از حد کمک کند از رگرسیون های منظم سازی استفاده کنید: Ridge، LASSO، و Elastic net   چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده‌ای را که علاقه‌مند به کسب تجربه عملی با تکنیک‌های رگرسیون یادگیری ماشین نظارت شده در یک محیط تجاری هستند، هدف قرار می‌دهد.   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، احتمالات و آمار آشنا باشید.

coursera یادگیری ماشینی بدون نظارت (Mitalearn-270331)

  • 4 hours 52 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Mark J Grover,Miguel Maldonado,Joseph Santarcangelo
درباره این دوره:

این دوره شما را با یکی از انواع اصلی یادگیری ماشینی آشنا می کند: یادگیری بدون نظارت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از مجموعه داده هایی که متغیر هدف یا برچسب گذاری شده ندارند، بینش پیدا کنید. چندین الگوریتم خوشه بندی و کاهش ابعاد را برای یادگیری بدون نظارت و همچنین نحوه انتخاب الگوریتمی که به بهترین وجه با داده های شما مطابقت دارد، یاد خواهید گرفت. بخش عملی این دوره بر استفاده از بهترین شیوه ها برای یادگیری بدون نظارت متمرکز است. در پایان این دوره شما باید بتوانید: انواع مشکلات مناسب برای رویکردهای یادگیری بدون نظارت را توضیح دهید نفرین ابعاد را توضیح دهید و اینکه چگونه خوشه بندی را با بسیاری از ویژگی ها دشوار می کند توصیف و استفاده از الگوریتم های متداول خوشه بندی و کاهش ابعاد در صورت لزوم، نقاط خوشه‌بندی را امتحان کنید، عملکرد مدل‌های هر خوشه را مقایسه کنید معیارهای مربوط به توصیف خوشه ها را درک کنید چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده را که علاقه مند به کسب تجربه عملی با تکنیک های یادگیری ماشینی بدون نظارت در یک محیط تجاری 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، احتمالات و آمار آشنا باشید.

linkedin یادگیری ماشینی برای بازاریابی: آموزش ضروری (Mitalearn-144123)

  • 55 minutes
  • متوسط
  • Release date: 22 June 2026
  • Author: Chris DallaVilla
درباره این دوره:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در حال تغییر جهان هستند. رایانه‌ها می‌توانند بدون برنامه‌ریزی از داده‌ها «یاد بگیرند» و تصمیمات خودکار و هوشمندانه بگیرند. این فناوری برای کسب‌وکارهای کوچک و بزرگ قابل دسترسی است و تأثیر زیادی بر شیوه بازاریابی شرکت‌ها دارد. با یادگیری ماشین، بازاریابان می‌توانند بسیاری از وظایف را در سفر مشتری، از جمله تقسیم‌بندی مشتری، شخصی‌سازی و حتی قیمت‌گذاری، خودکار کنند. این دوره به افرادی که دارای نقش های فنی، خلاق و رهبری هستند کمک می کند تا بفهمند چگونه یادگیری ماشینی می تواند روش فروش شما به مشتریان B2B و B2C خود را متحول کند. مشاور بازاریابی کریس دالاویلا نشان می دهد که چگونه می توان از یادگیری ماشینی در همه جنبه های بازاریابی، از بهبود تعامل مشتری گرفته تا بهینه سازی بازاریابی مبتنی بر حساب، استفاده کرد. او موارد استفاده عملی را ارائه می‌کند که فناوری را در عمل نشان می‌دهد، و اطلاعات پایه‌ای را که می‌توانید برای بهینه‌سازی همه کمپین‌های خود استفاده کنید، ارائه می‌کند.

Suggestions