Udemy – Complete Machine Learning with Python: Hands-On Masterclass 2026-8

در تاریخ: 1405/07/28 8:14:13

توضیحات

Complete Machine Learning with Python: Hands-On Masterclass، دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با پایتون: کلاس پیشرفته عملی توسط آکادمی Udemy منتشر شده است.آماده‌اید علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌صورت حرفه‌ای یاد بگیرید؟ جای درستی آمده‌اید! به یکی از جامع‌ترین دوره‌های یادگیری ماشین با پایتون خوش آمدید؛ دوره‌ای که طراحی شده است تا شما را از سطح مبتدی به سطح آمادگی برای ورود به بازار کار برساند. چه بخواهید از صفر شروع کنید و چه به دنبال تقویت مهارت‌های خود باشید، این دوره با ترکیب توضیحات روشن و تمرین‌های عملی گسترده به شما کمک می‌کند علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌خوبی بیاموزید. شما گردش کار کامل یادگیری ماشین را یاد خواهید گرفت؛ از جمله پیش‌پردازش داده‌ها، تحلیل اکتشافی داده‌ها، مهندسی ویژگی، انتخاب ویژگی، کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)، آموزش و ارزیابی مدل، تنظیم ابرپارامترها و استقرار مدل. در طول دوره، بیش از 15 آزمایشگاه عملی را با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت، مانند NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، MLflow، FastAPI و Docker تکمیل خواهید کرد.

برای تثبیت آموخته‌های خود، یک پروژه کامل و سرتاسری یادگیری ماشین بر اساس یک مسئله واقعی می‌سازید و تمام آموخته‌های خود را در آن به کار می‌گیرید؛ از آماده‌سازی داده‌های خام تا آموزش، بهینه‌سازی، ردیابی آزمایش‌ها و استقرار یک مدل آماده برای محیط عملیاتی به‌صورت یک REST API در Docker. این دوره همچنین مبانی نظری ضروری الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد تا نه‌تنها نحوه استفاده از آن‌ها، بلکه دلیل عملکردشان و زمان مناسب برای به‌کارگیری هرکدام را نیز درک کنید. این دوره را عبدال، پژوهشگر دکتری هوش مصنوعی و دانشمند داده با رتبه برتر، تهیه کرده است و محتوای آن بازتاب‌دهنده روش‌ها و گردش کارهای حرفه‌ای در صنعت است. در پایان دوره، تجربه عملی، یک پروژه آماده برای ارائه در مجموعه‌کارهای حرفه‌ای و اعتمادبه‌نفس لازم برای دنبال کردن فرصت‌های شغلی در حوزه‌های علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را خواهید داشت.

آنچه خواهید آموخت

یک گردش کار کامل یادگیری ماشین را با پایتون بسازید؛ از آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی تا آموزش و ارزیابی مدل.
برای آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های قابل اعتماد، تحلیل آماری، پاک‌سازی داده‌ها، مقیاس‌بندی، کدگذاری، انتخاب ویژگی و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) را به کار بگیرید.
مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون، از جمله درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، رگرسیون لجستیک (LR)، جنگل تصادفی، روش‌های تقویتی، خوشه‌بندی و روش‌های یادگیری گروهی را آموزش دهید و مقایسه کنید.
آزمایشگاه‌ها و پروژه‌های یادگیری ماشین مبتنی بر مسائل واقعی را تکمیل کنید.
یک پروژه سرتاسری یادگیری ماشین بسازید، آزمایش‌ها را با MLflow ردیابی کنید و مدل را به‌صورت API با FastAPI و یک برنامه وب مبتنی بر Docker مستقر کنید.
بر کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین، از جمله NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn و Scikit-learn، تسلط پیدا کنید.
مدل‌های طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و یادگیری گروهی را آموزش دهید، ارزیابی کنید و بهینه‌سازی کنید.
مدل‌های یادگیری ماشین را با استفاده از جست‌وجوی شبکه‌ای (Grid Search)، جست‌وجوی تصادفی (Random Search) و بهینه‌سازی ابرپارامترها تنظیم کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

دانشجویان، فارغ‌التحصیلان و پژوهشگرانی که می‌خواهند مهارت‌های عملی خود در علم داده و یادگیری ماشین را تقویت کنند.
تحلیلگران داده، توسعه‌دهندگان، مهندسان و متخصصان فناوری اطلاعات که می‌خواهند وارد حوزه علم داده شوند.
کاربران پایتون که می‌خواهند نحوه ساخت، ارزیابی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین را یاد بگیرند.
تمام افرادی که علاقه‌مندند علم داده و یادگیری ماشین را از طریق توضیحات روشن و تمرین‌های عملی یاد بگیرند.

مشخصات دوره Complete Machine Learning with Python: Hands-On Masterclass

ناشر : Udemy
مدرس : Abdel Thomas
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: تمام سطوح
تعداد دروس: 44
مدت زمان آموزش: 6 ساعت و 16 دقیقه

سر فصل های دوره در تاریخ 9-2026

Complete Machine Learning with Python_ Hands-On Masterclass

پیش نیاز های دوره

Basic knowledge of Python is helpful, but the essential concepts will be explained during the course.
No advanced mathematics or statistics knowledge is required.
Basic computer skills and a willingness to learn are enough to get started.