آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ(ml.net)

قبل از اینکه بخواهیم به دل دوره برویم و در مورد فریمورک جذاب ml.net صحبت کنیم، نکته ای که باید قبل از همه چیز بدانید، این است که هوش مصنوعی و یا یادگیری ماشین، نرم افزار خاصی نیست که فقط با یک نصب در نرم افزار همه چیز فراهم شود و همه از آن استفاده کنند، بلکه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علومی و تکنولوژی جدیدی در حوزه نرم افزار هستند که کار انسان ها را در نرم افزار بسیار آسان می کند و ویژگی های بسیار جدیدی را به نرم افزار اضافه خواهد کرد. برای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در نرم افزار ها و حوزه های مختلف ابزار بسیار زیادی در اختیار برنامه نویسان قرار داده شده است که بتوانند از آن به آسانی استفاده کنند. یکی از این ابزار، فریمورک منبع باز و منحصر به فرد ml.net است که به ما قابلیت استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در نرم افزار های بستر دات نت با زبان سی شارپ می دهد. در دوره آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ آکادمی برنامه نویسی کدیاد این مهارت را به شما عزیزان به صورت جامع آموزش خواهیم داد. در ادامه به معرفی این دوره جذاب خواهیم پرداخت …

هدف دوره آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با سی شارپ ml.net

یکی از مهم ترین ویژگی های دوره های برنامه نویسی آکادمی برنامه نویسی کدیاد، هدفمند بودن آنهاست. تمام تلاش ما در دوره های کدیاد بر این باور بوده است تا دوره هایی جامع و کامل همراه با ویژگی پروژه محور بودن، در اختیار شما عزیزان قرار دهیم تا بتوانید همراه با اين دوره های شگفت انگیز مسیر رشد برنامه نویسی خود را شکل دهید.

یکی از اهداف این دوره جدید در آکادمی برنامه نویسی کدیاد، جامع بودن و پروژه محور بودن دوره است که دانشجو بعد از گذراندن هر قسمت از فصول مورد نظر این دوره، قادر به پیاده سازی آن مبحث در پروژه های مختلف خواهد بود. همچنین دانشجویان می توانند به فایل های پروژه ها و فایل های اصلی دوره در هر زمان دسترسی لازم را داشته باشند. اگر شما به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه مند هستید، این دوره جذاب و ناب برای یادگیری عمیق شما بهترین انتخاب خواهد بود.

حضور زبان برنامه نویسی سی شارپ در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

زمانی که هوش مصنوعی در دنیای کامپیوتر به وجود آمد، زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان اولین و جدید ترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای توسعه نرم افزار ها و توسعه قابلیت های هوش مصنوعی شناخته شد. همه برنامه نویسان حتی در حال حاضر هم برای توسعه نرم افزار های خود با قابلیت هوش مصنوعی، از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می کنند. اما زبان برنامه نویسی #C هم از قافله جا نمانده است و با خلق فریمورک ml.net قابلیت پیاده سازی هوش مصنوعی را برای برنامه نویسان سی شارپ در نرم افزار ها فراهم کرد.

ml.net به توسعه دهندگان .NET اجازه می‌دهد در محیط دات‌نت، مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی خود را ایجاد کنند؛ به این مدل‌ها آموزش دهند و نهایتا در کارهای مورد نظر از آن‌ها استفاده کنند. برای مثال، برنامه نویسانی که از فریمورک ml.net برای توسعه هوش مصنوعی و مدل های مختلف یادگیری ماشین استفاده می کنند، توانایی استفاده از زبان های #C و #F را خواهند داشت.

ML.net به زبان ساده چیست؟

قبل از اینکه به سراغ کاربرد ها و ویژگی های این دوره شگفت انگیز برویم، بیایید تا کمی به تکنولوژی ml.net بپردازیم و چیستی آن را به درستی درک کنیم. اگر بخواهیم ml.net را در یک تعریف مختصر و مفید به شما ارائه کنیم، می توان گفت که ml.net یک فریمورک متن باز و چند پلتفرمی، پیاده سازی هوش مصنوعی و مدل های یادگیری ماشین رایگان است که توسط شرکت بزرگ مایکروسافت برای پلتفرم .NET ارائه شده است. توسعه دهندگان .NET به آسانی با این فریمورک رایگان متن باز می توانند قابلیت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به آسانی با این فریمورک پیاده سازی کنند. برای یادگیری مفاهیم اصلی این فریمورک به صورت جامع همین الان در این دوره جذاب ثبت نام کنید.

معرفی دوره آموزش هوش مصنوعی در سی شارپ با ml.net

دوره آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با زبان سی شارپ آکادمی برنامه نویسی کدیاد، به گونه ای طراحی شده است که شما عزیزان از صفر تا صد به صورت گام به گام با مفاهیم مختلف هوش مصنوعی و مدل های مختلف یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

تمام سعی و تلاش ما در این دوره برای شما عزیزان، بر این باور بوده است تا بتوانیم مسیر آموزش را هموار سازیم و شما را با چالش های گوناگون آشنا کنیم. در ادامه به مباحث این دوره آموزشی شگفت انگیز خواهیم پرداخت…

مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: مقدمات یک مبحث بسیار مهم و حیاتی است . بدین منظور ما در این مبحث از تعریف اولیه یادگیری ماشین و چیستی آن شروع خواهیم کرد و تمام مباحث مقدماتی را به شما عزیزان آموزش خواهیم داد.
پروژه تحلیل احساسات کاربران: در این مبحث یاد می گیریم که چگونه در یک نرم افزار احساسات کاربران را به محصولاتمان بر اساس علاقه مندی های ایشان تحلیل کنیم و محصولات مورد علاقه را به مشتریان نمایش دهیم.
پروژه طبقه بندی ریسک نقض قوانین بهداشت در رستوران ها: در این مبحث یاد خواهیم گرفت که چگونه یک نرم افزار طبقه بندی قوانین بهداشت در یک رستوران را با فریم ورک ml.net در بستر دات نت با زبان برنامه نویسی سی شارپ پیاده سازی کنیم.
پیاده سازی پروژه پیشنهاد فیلم با استفاده از ml.net: در این مبحث یک پروژه جذاب پیشنهاد فیلم به کاربران را با استفاده از ml.net با قابلیت تحلیل و امتیازدهی پیاده سازی خواهیم کرد.
مبحث ml.net Image Classification: در این مبحث یاد میگیریم که چگونه عکس ها را در پروژه های هوش مصنوعی مدیریت کنیم و به مباحثی از جمله :(نحوه لود کردن دیتای تصاویر، طبقه بندی تصاویر و …) خواهیم پرداخت.

کاربرد های شگفت انگیز فریم ورک ml.net

حالا که با سرفصل های دوره و از همه مهم تر، چیستی ml.net آشنا شده اید، وقت آن رسیده است تا بفهمیم که چرا فریمورک ml.net در بین برنامه نویسان از محبوبیت بسیاری برخوردار است و قابلیت ها و کاربرد های اصلی آن چیست؟

یکی از مهم ترین مزیت های اصلی فریمورک ml.net این است که برای پیاده سازی هوش مصنوعی و مدل های یادگیری ماشین هیچ محدودیتی نداریم. در ادامه به برخی از حوزه ها و کاربرد های شگفت انگیز فریمورک ml.net خواهیم پرداخت…

تحلیل احساسات : با استفاده از این فریمورک می توانید اپلیکیشن هایی با قابلیت تشخیص و تحلیل احساسات به آسانی توسعه دهید.
تشخیص هرزنامه : هرزنامه های ایمیل خود را تنها با فریمورک ml.net تشخیص دهید.
تشخیص کلاهبرداری : انواع کلاهبرداری های اینترنتی تنها با ویژگی های هوش مصنوعی در فریمورک ml.net قابل شناسایی است.
پیشنهاد محصول/فیلم : با فریمورک ml.net به آسانی در نرم افزار خود نسبت به علاقه و تاریخچه جستجوی کاربر تحلیل را انجام دهید و فیلم یا محصولات مرتبط را به ایشان پیشنهاد دهید.

برخی دیگر از کاربرد های جذاب فریم ورک ml.net عبارت اند از:

پیش‌بینی قیمت
پیش‌بینی فروش
تشخیص کارت اعتباری جعلی
آموزش طبقه‌بندی تصاویر
تشخیص اشیاء

معماری جذاب فریم ورک ml.net چگونه است؟

در کنار دانستن چیستی یک فریمورک، توسعه دهندگان باید معماری و نحوه کار آن فریمورک هم فرا گیرند تا بتوانند آن را بهتر بشناسند. شاید برای شما هم این سوال پیش آمده باشد که فریم ورک شگفت انگیز و کاربردی ml.net از چه معماری پیروی می کند و به صورت کلی نحوه کارکرد آن در نرم افزار چگونه است. این فریم ورک جذاب از 6 مولفه تشکیل شده است که عبارت اند از :

کتابخانه هسته: این کتابخانه شامل کلاس‌ها و توابعی است که برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
موتور اجرایی: این موتور مدل‌های یادگیری ماشین را اجرا می‌کند. موتور می‌تواند از CPU، GPU یا سایر سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده استفاده کند.
کتابخانه‌های یادگیری ماشین: این کتابخانه‌ها پیاده‌سازی‌های الگوریتم‌های یادگیری ماشین محبوب مانند رگرسیون خطی، جنگل‌های تصادفی و شبکه‌های عصبی را ارائه می‌دهند.
کتابخانه‌های داده: ابزارهایی برای بارگذاری، تمیز کردن و تبدیل داده‌ها را ارائه می‌دهند.
کتابخانه‌های مدل‌سازی: برای ساخت و ذخیره‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین، ابزار هایی را ارائه می‌دهند.
کتابخانه‌های پیش‌بینی: این کتابخانه‌ها ابزارهایی برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی‌ها را ارائه می‌دهند.

مزایای اصلی فریم ورک کاربردی ml.net

می توان به صراحت گفت که فریم ورک جذاب ml.net تقریبا هر ویژگی مثبت و خوبی را برای توسعه دهندگان و برنامه نویسان به صورت یکجا در خود فراهم کرده است. همین کار باعث شده است که در مدت زمان بسیار کوتاهی، این فریم ورک برای پیاده سازی هوش مصنوعی و مدل های مختلف یادگیری ماشین به انتخاب اول توسعه دهندگان جهان تبدیل شود. در ادامه سعی داریم تا شما را با مزایا و ویژگی های مثبت این فریم ورک آشنا کنیم …

آسان تر شدن پروسه ساخت و اجرای مدل ها
فریم ورکی رایگان و متن باز
امکان استفاده از فضای ابری
چند پلتفرمی بودن ml.net
کاربرد های آفلاین
دسترسی به انواع لینک ها
ابزاری مناسب برای برنامه نویسان پایتون

ویژگی های اصلی دوره آموزش هوش مصنوعی با ml.net

ویژگی های جذاب یک دوره آموزشی، باعث منحصر به فرد شدن آن دوره می شود. در این دوره آموزشی ما شاهد ویژگی های بسیار جذابی هستیم. یکی از مهم ترین ویژگی های این دوره، پشتیبانی رایگان و کاملا تحت نظر مدرس دوره می باشد. دانشجویان با تهیه این دوره آموزشی می توانند با مدرس دوره برای رفع مشکل و استفاده از تجربه های ناب ، در ارتباط باشند. یکی دیگر از ویژگی های این دوره جامعیت و کامل بودن مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری مدل های مختلف یادگیری ماشین در ml.net می باشد که پس از اتمام دوره شما به این فریم ورک مسلط خواهید شد.

یکی دیگر از ویژگی های این دوره جذاب و منحصر به فرد، پروژه محور بودن آن است که ما در این دوره سعی کردیم تا هر مبحث را بعد از آموزش در قالب یک پروژه به دانشجویان ارائه دهیم.

مخاطبین دوره آموزش هوش مصنوعی با ml.net

این دوره آموزشی شگفت انگیز برای برنامه نویسان سی شارپ و .NET طراحی شده است تا بتوانند به آسانی ویژگی های هوش مصنوعی و مدل های مختلف یادگیری ماشین را به راحتی با فریمورک ml.net در نرم افزار ها خود پیاده سازی کنند. همچنین ما این دوره شگفت انگیز را به علاقه مندان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که با زبان برنامه نویسی #C آشنا هستند و دوست دارند تا از آن در نرم افزار های خود استفاده کنند، بسیار پیشنهاد می کنیم. شما عزیزان با گذراندن این دوره آموزشی پرکاربرد ، قادر به پیاده سازی انواع مدل های هوش مصنوعی با فریم ورک ml.net هستید.

پیش نیاز های اساسی دوره آموزش هوش مصنوعی با ml.net

اما قبل از ثبت نام در این دوره جذاب، بررسی دقیق پیش نیاز های آن، از الزامات مهم این دوره آموزشی می باشد. پیش نیاز ها به ما این امکان را می دهند تا بتوانیم در طول روند دوره عملکرد خوبی از خود در مفاهیم نشان دهیم و سریع تر به مفاهیم زبان برنامه نویسی یا مهارت جدید مسلط شویم.

دوره آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ، پیش نیاز های اساسی را به همراه دارد که قبل از ثبت نام در دوره دانشجویان باید به آنها توجه خاصی داشته باشند. از مهم ترین پیش نیاز های این دوره شگفت انگیز آکادمی برنامه نویسی کدیاد، تسلط و دانستن مفاهیم زبان برنامه نویسی سی شارپ است. با دانستن مفاهیم و تکنیک های این زبان، دانشجویان قادر به سرعت بخشیدن در روند آموزش دوره خواهند بود. همچنین دانشجویان عزیز با داشتن ذهنیت نسبی به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می توانند پروسه آموزش این دوره جذاب را سرعت بخشند و مفاهیم را عمیق تر درک کنند. هر چند که ما در این دوره آموزشی، از صفر تا نزدیکای صد این فریم ورک و مفاهیم یادگیری ماشین را به شما عزیزان آموزش خواهیم داد.

سخن پایانی

با شرکت در دوره آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ، به صورت جامع و کامل، گام بزرگی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر .NET بردارید و رزومه خود را برای ورود به بازار کار با این فریم ورک محبوب، پرکاربرد و جدید تکمیل تر کنید. همچنین با تسلط کافی و تخصصی به این فریم ورک دوست داشتنی هوش مصنوعی، درآمد خوبی کسب کنید.

سرفصل های دوره

فصل 1-مفاهیم اولیه یادگیری ماشین

ml.net چیست؟

00:09:14

model builder چیست؟(پیاده سازی پروژه تحلیل احساسات کاربر در کامنت با استفاده از model builder)

00:19:40

چه سناریویی در یادگیری ماشین(ml.net) برای ما مناسب است؟

منتشرشده 00:15:37

پیش بینی کرایه تاکسی با استفاده از ml.net model builder(سناریو value prediction)

00:10:04

پروژه پیشنهاد کننده فیلم (Movie Reccommendation) با استفاده از ml.net model builder

منتشرشده 00:11:54

پیاده سازی پروژه پیش بینی قیمت لپ تاپ با استفاده از دستور regression در ml.net cli

منتشرشده 00:12:35

مفهوم pipeline در یادگیری ماشین چیست؟(پیاده سازی پروژه پیش بینی قیمت مسکن)

منتشرشده 00:25:38

منظور از آماده سازی داده(Data Preparation) و ارزیابی مدل(منظور از R-Squered و RMS Error)در یادگیری ماشین چیست؟

منتشرشده 00:12:31

فصل 2(پروژه تحلیل احساسات کاربران)

آماده سازی پروژه تحلیل احساسات کاربران سایت(پروژه Asp.net core Web API)

منتشرشده 00:12:02

چرخه عملیات Training در ml.net به چه صورت است؟

منتشرشده 00:14:27

پیاده سازی pipeline برای پروژه تحلیل احساسات کامنت کاربر در ml.net

منتشرشده 00:40:42

آماده سازی لایه مدل برای بررسی کامنت کاربر

منتشرشده 00:37:57

اجرای پروژه Sentiment Analyser API

منتشرشده 00:06:05

نرمال سازی مدل با NormalizeMeanVariante توضیحی در خصوص مفهوم Confusion Matrix

منتشرشده 00:18:58

نحوه Retrain کردن مدل(Retrain Model in Ml.net)

منتشرشده 00:21:34

ذخیره سازی و تست مدل Retrain شده

منتشرشده 00:10:35

توضیح مفهوم k Fold در cross validation در ml.net

منتشرشده 00:22:58

پیاده سازی قدم به قدم مقاله ماکروسافت(آموزش یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از cross validation)

منتشرشده 00:18:18

فصل 3(پروژه طبقه بندی ریسک نقض قوانین بهداشت در رستوران ها)

آماده سازی پروژه طبقه بندی ریسک نقض قوانین بهداشت در رستوران ها(مبحث Multiclass classification in ml.net)

منتشرشده 00:11:54

پیاده سازی پروژه طبقه بندی ریسک با یادگیری ماشین خودکار(AutoML in ML.Net)

منتشرشده 00:23:32

محاسبه معیار های micro accuracy, macro accuracy و LogLoss Reduction

منتشرشده 00:23:45

بررسی Imbalanced Data در multiclass classification

منتشرشده 00:21:31

فصل 4(پیاده سازی پروژه پیشنهاد دهنده فیلم با استفاده از ml.net)

آماده سازی پروژه Movie Recommender با استفاده از ml.net

منتشرشده 00:06:10

تحلیل پروژه امتیازبندی فیلم در Netflix (الگوریتمMatrix Factorization (MF))

منتشرشده 00:11:10

پیاده سازی ماتریس فاکتورسازی(Matrix Factorization (MF)) در پروژه ml.net پیشنهاد دهنده فیلم

منتشرشده 00:42:52

پیاده سازی بخش استفاده از مدل train شده(Use the Train Model)

منتشرشده 00:17:18

نحوه Save کردن مدل Train شده در ml.net

منتشرشده 00:06:43

توضیحی در خصوص Improve Model و مشکل Cold start در Collaborative filtering

منتشرشده 00:12:24

فصل 5(ML.NET Image Classification)

توضیحاتی در خصوص Image classification و transfer learning و مرحله bottleneck

منتشرشده 00:13:42

آماده سازی پروژه طبقه بندی تصاویر ترک خورده(cracked) و ترک نخورده(uncracked)

منتشرشده 00:16:48

نحوه لود کردن دیتای تصویر برای پروژه دسته بندی تصاویر در ml.net

منتشرشده 00:19:28

پیاده سازی مرحله آماده سازی داده و استفاده از ShuffleRows method

منتشرشده 00:21:55

پیاده سازی بخش training pipeline در پروژه Image Classification

منتشرشده 00:18:38

طبقه بندی یک تصویر(Classify a single image)

منتشرشده 00:19:44

طبقه بندی چندین تصویر(Classify multiple images)

منتشرشده 00:07:50

پروژه طبقه بندی تصاویر و حل خطای پیدا نشدن فایل اجرای resnetv2,101, 299.meta در پوشه appdata

منتشرشده 00:16:01

فصل آخر(detect objects in images)

ONNX چیست؟

منتشرشده 00:05:38

پروژه تشخیص حالات چهره از طریق وب کم(facial expression detection)

منتشرشده 00:12:31

لود کردن مدل ONNX در پروژه تشخیص احساسات تصاویر

منتشرشده 00:27:45

برنامه تشخیص احساسات صورت از روی تصویر

منتشرشده 00:21:46

جلسه پایانی-پیاده سازی پروژه تشخیص احساسات صورت از طریق وبکم

منتشرشده 00:12:12

پیشنیاز های دوره چه چیزهایی هستند؟

نظرات دانشجویان

مدرس دوره

سوگند قاسم پور

سوگند قاسم پور هستم کارشناس ارشد فناوری اطلاعات گرایش طراحی و تولید نرم افزار، به مدت دو سال تو حیطه شبکه و سخت افزار فعالیت داشتم اما همیشه دلم می خواست یه برنامه نویس باشم برای همین ترجیح دادم از صفر شروع کنم ولی برم دنبال علاقه م و ذره ای از این کار پشیمون نیستم الان هم به مدت 5 سال که برنامه نویسی وب رو با زبان ASP.Net Core و ASP.Net MVC انجام می دم و در حال حاضر حدود دو سال که در حیطه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت(ml.net) کد می زنم.

رزومه

سوالات متداول

ml.net به زبان ساده چیست؟

ml.net به زبان ساده، یک فریم ورک متن باز و رایگان است که توسط شرکت مایکروسافت برای توسعه دهندگان دات نت توسعه داده شد تا بتوانند مدل های مختلف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به آسانی با زبان برنامه نویسی سی شارپ در این محیط توسعه دهند.

با چه زبان هایی در فریم ورک ml.net می توان نرم افزار توسعه داد؟

برای اینکه بتوانید، نرم افزار های خود را در بستر دات نت با فریم ورک ml.net توسعه دهید، می توانید با زبان های برنامه نویسی #C و #F در این بستر به آسانی توسعه دهید.

آیا این دوره پروژه محور است؟

بله، این دوره آموزشی آکادمی برنامه نویسی کدیاد، پروژه محور است و در این دوره سعی کردیم تا با انجام پروژه های مختلف برای شما عزیزان، مفاهیم اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در ذهن شما تثبیت کنیم.

مخاطبین اصلی این دوره آموزشی چه کسانی هستند؟

این دوره آموزش شگفت انگیز برای افرادی که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت علاقه مند هستند و دوست دارند تا هوش مصنوعی را با زبان برنامه نویسی سی شارپ در نرم افزار های خود توسعه دهند بسیار مناسب است.

پیش نیاز اصلی شروع این دوره چیست؟

یکی از پیش نیاز های اصلی شروع دوره آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ، آشنایی و داشتن تسلط به زبان برنامه نویسی #C می باشد.