آموزش رایگان رگرسیون و طبقه بندی در یادگیری ماشین با نظارت
این دوره رایگان برای تمام علاقهمندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده تا از صفر و بدون نیاز به دانش ریاضی یا برنامهنویسی قوی، وارد دنیای Machine Learning شوند.
یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟
یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها الگو یاد بگیرند و بدون برنامهنویسی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. در این دوره، شما با مدل‌هایی مثل رگرسیون خطی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مثل گرادیان نزولی آشنا می‌شوید و قدم‌به‌قدم یاد می‌گیرید چطور اولین مدلهای ML خودتان را بسازید.
ساختار دوره چطور طراحی شده؟
✅ شروع با معرفی کلی یادگیری ماشین و مقایسه یادگیری با نظارت و بدون نظارت
✅ تمرکز روی رگرسیون خطی: تابع هزینه، گرادیان نزولی، نرخ یادگیری
✅ تمرینهای عملی و کدنویسی در محیط Jupyter Notebooks با زبان پایتون
✅ آموزش بردارسازی و استفاده از ویژگی‌های چندگانه
✅ درک شهودی مدل‌ها و آشنایی با مفاهیم پایه‌ای پشت پرده الگوریتم‌ها
این دوره هم برای تازه‌کارها مفید است و هم برای کسانی که می‌خواهند مفاهیم تئوری را عمیق‌تر درک کنند و در عمل پیادهسازی کنند.
چرا این دوره ارزش وقت شما را دارد؟
✅ یادگیری مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین به زبانی ساده
✅ انجام پروژه‌ها و تمرینهای عملی برای تثبیت یادگیری
✅ آمادگی برای ورود به مسیر شغلی هوش مصنوعی و علم داده
✅ آموزش رایگان اما با کیفیت بالا و محتوای به‌روز
✅ توسعه مهارت‌های پایه‌ای که در بازار کار بسیار ارزشمند هستند
سرفصل های دوره
کاربردهای یادگیری ماشین
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری با نظارت قسمت اول
یادگیری با نظارت قسمت دوم
یادگیری بدون نظارت قسمت اول
یادگیری بدون نظارت قسمت دوم
Jupyter notebooks
مدل رگرسیون خطی قسمت اول
مدل رگرسیون خطی قسمت دوم
فرمول تابع هزینه
درک عمیق تابع هزینه
تجسم تابع هزینه
تجسم مثال ها
پیاده سازی تابع هزینه
گرادیان نزولی
پیاده سازی گرادیان نزولی
درک عمیق گرادیان نزولی
نرخ یادگیری
گرادیان نزولی برای رگرسیون خطی
اجرای گرادیان نزولی
ویژگی های چندگانه
بردارسازی
پیشنیاز های دوره چه چیزهایی هستند؟
- آشنایی مقدماتی با ریاضیات دبیرستان (به ویژه مفاهیم مشتق و شیب خط)
- تسلط مقدماتی بر برنامهنویسی با پایتون (Python)
- آشنایی اولیه با کتابخانه‌ی NumPy برای کار با آرایه‌ها و عملیات عددی
- انگیزه و علاقه به یادگیری مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
نظرات دانشجویان
مدرس دوره
مژده عینی
من مژده عینی هستم، توسعه‌دهنده یادگیری ماشین با تمرکز بر آموزش مباحث یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
با پشتوانه مطالعات تخصصی و تسلط به منابع بین‌المللی، هدفم انتقال مفاهیم هوش مصنوعی بهصورت ساختارمند و کاربردی به زبان فارسی است.
رویکرد من در آموزش، ساده‌سازی مفاهیم پیچیده، پروژه‌محوری و همراهی با دانشجویان برای آماده‌سازی حرفه‌ای آن‌ها برای ورود به بازار کار است.
سوالات متداول
برای همه علاقهمندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، حتی افرادی که دانش ریاضی یا برنامهنویسی قوی ندارند.
شما با مفاهیم کلیدی مثل رگرسیون خطی، تابع هزینه، گرادیان نزولی، نرخ یادگیری و بردارسازی آشنا می‌شوید و اولین مدلهای ML خود را می‌سازید.
بله! تمرینها و مثالها بهصورت عملی در محیط Jupyter Notebooks با پایتون اجرا میشوند.
بله، از طریق بخش گفتگوهای دوره میتوانید با مدرس و دانشجویان دیگر در ارتباط باشید و سوالاتتان را مطرح کنید.
میتوانید مفاهیم پایه ML را درک کرده، اولین مدلهای خود را پیادهسازی کنید و برای ورود به دورهها و پروژههای پیشرفتهتر آماده شوید.