دوره آموزشی یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد: آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل و تجسم با پایتون

اگر به دنبال به‌روز نگه داشتن خود با پیشرفت‌های سریع و کاربردهای تکنیک‌های یادگیری عمیق هستید، این دوره راهنمای جامع و کاملی را ارائه می‌دهد که می‌تواند به شما کمک کند تا در چشم‌انداز در حال تکامل هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های داده‌محور مرتبط و رقابتی باقی بمانید. مدرس دوره، گوندولین استریپلینگ، به شما می‌آموزد که چگونه داده‌های خام را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کرده و پایه‌گذاری برای برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته ایجاد کنید. این دوره بر مفاهیم تمرکز دارد و نیاز به کدنویسی کمی دارد، بنابراین حتی اگر تجربه زیادی در برنامه‌نویسی ندارید، گوندولین به شما نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از کدهای ساده پایتون با داده‌ها کار کنید. یادگیری خود را با مجموعه‌ای از چالش‌ها آزمایش کرده و دوره را با ساخت و ارزیابی یک مدل پیش‌بینی و مولد به پایان برسانید.

اهداف یادگیری:
شناسایی کاربردهای رایج یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد در حوزه‌های مختلف مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و مراقبت‌های بهداشتی.
ارزیابی کیفیت یک مجموعه داده و اتخاذ تصمیمات آگاهانه در مورد استراتژی‌های پیش‌پردازش داده‌ها بر اساس عواملی مانند توزیع داده‌ها، عدم تعادل و نقاط پرت.
درک پیش‌پردازش داده‌ها، تمیزکاری، تبدیل، تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی، مهندسی ویژگی‌ها و تقویت داده‌ها در آموزش مدل‌های موثر هوش مصنوعی مولد.
تمایز بین اهداف هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده و هوش مصنوعی مولد، درک روش‌های به کار رفته در هر پارادایم و شناسایی خروجی‌های منحصر به فرد تولید شده توسط مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و مولد.
ایجاد تجسم‌های داده با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn که توزیع داده‌ها، روندها و روابط را نشان می‌دهند.
کاوش در تکنیک‌های تحلیل داده، مانند تحلیل‌های آماری و تجسم‌ها، برای داده‌های ساختار یافته و غیر ساختار یافته به منظور درک توزیع داده‌ها، شناسایی نقاط پرت و شناسایی همبستگی‌ها.