هوش مصنوعی چگونه یاد می گیرد: مبانی الگوریتم های یادگیری ماشین و مقایسه آن با یادگیری مغز انسان

دوره "مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی" یک فرصت بی‌نظیر برای آشنایی با مفاهیم پایه‌ای و کاربردی در دنیای یادگیری ماشین است. در این دوره، با هدایت خانم دکتر رها عابدی، شما به طور جامع با انواع مختلف یادگیری ماشین، از جمله یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی آشنا خواهید شد. این دوره به شما کمک می‌کند تا تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی سنتی را درک کنید و با مفاهیم کلیدی مانند داده‌ها، الگوریتم‌ها، مدل‌ها و ارزیابی آشنا شوید.یکی از بخش‌های مهم این دوره، مقایسه فرآیند یادگیری در مغز انسان و سیستم‌های هوش مصنوعی است. در این بخش، به تحلیل شباهت‌ها و تفاوت‌ها پرداخته و مفاهیمی چون نورون‌های مصنوعی، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را بررسی خواهیم کرد. همچنین، در این دوره، شما مهارت انتخاب و کاربرد الگوریتم‌های مناسب برای حل مسائل مختلف را یاد خواهید گرفت.این دوره برای افرادی است که علاقه‌مند به یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند توانایی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل واقعی را به دست آورند. همچنین، با بهره‌گیری از ابزارها و کتابخانه‌های موجود، می‌توانید عملکرد مدل‌ها را ارزیابی کرده و آن‌ها را بهبود بخشید.

هدف کلی این دوره، ارائه درک عمیق از مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است تا دانشجویان بتوانند با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، مدل‌های یادگیری ماشین را برای حل مسائل واقعی طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنند. همچنین، این دوره به دانشجویان کمک می‌کند تا تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و فرآیندهای یادگیری در مغز انسان را درک کرده و با تحولات جدید در این حوزه همگام شوند.

ویژگی های متمایز دوره:

•  آموزش جامع مفاهیم پایه یادگیری ماشین: آشنایی کامل با مفاهیم کلیدی مانند داده‌ها، الگوریتم‌ها، مدل‌ها و ارزیابی به طور مفصل و کاربردی.
•  مقایسه یادگیری ماشین با فرآیندهای یادگیری مغز انسان: بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌های میان سیستم‌های هوش مصنوعی و مغز انسان برای درک بهتر نحوه یادگیری در هر دو حوزه.
•  آشنایی با انواع یادگیری ماشین: معرفی و تحلیل انواع یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی و کاربردهای هر یک.
•  تمرکز بر یادگیری عملی و کاربردی: آموزش نحوه انتخاب و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مناسب برای حل مسائل واقعی با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های محبوب.
•  آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی: بررسی مفاهیم پیشرفته مانند نورون‌های مصنوعی و شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق و چالش‌های مربوط به آن.
•  هدایت توسط استاد متخصص: تدریس دوره توسط خانم دکتر رها عابدی، استاد با تجربه در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، که به دانشجویان کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده را به صورت ساده و کاربردی درک کنند.

این دوره چه نیازی از شما برآوده می کند:

•  درک مفاهیم اساسی یادگیری ماشین: این دوره به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین را به خوبی درک کنید و توانایی استفاده از آن‌ها در پروژه‌های عملی را پیدا کنید.
•  مهارت انتخاب الگوریتم‌های مناسب: شما یاد خواهید گرفت که چگونه الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را برای حل مسائل واقعی انتخاب کرده و پیاده‌سازی کنید.
•  آشنایی با کاربردهای دنیای واقعی هوش مصنوعی: این دوره به شما کمک می‌کند تا یادگیری ماشین را در زمینه‌های مختلف مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو و روباتیک به کار ببرید.
•  درک تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و یادگیری مغز انسان: با مقایسه یادگیری ماشین و فرآیند یادگیری در مغز انسان، درک بهتری از چگونگی عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی پیدا خواهید کرد.
•  توانایی پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین: شما با مفاهیم پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق آشنا می‌شوید و می‌توانید مدل‌های پیچیده‌تری را طراحی کنید.
•  پیشرفت در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: این دوره شما را با آخرین تحولات و پیشرفت‌های این حوزه آشنا کرده و به شما این امکان را می‌دهد که در زمینه هوش مصنوعی به عنوان محقق یا متخصص حرفه‌ای عمل کنید.

مخاطبان دوره:

•  دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی
•  متخصصین و مهندسان نرم‌افزار که می‌خواهند مهارت‌های خود را در یادگیری ماشین ارتقا دهند
•  محققان و پژوهشگران در زمینه علوم کامپیوتر و فناوری‌های نوین
•  افرادی که قصد دارند مدل‌های یادگیری ماشین را در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی کنند
•  افرادی که به دنبال درک عمیق‌تر از تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و مغز انسان هستند
•  کسانی که می‌خواهند با تحولات جدید در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوند

با شرکت در این دوره قادر خواهید بود:

•  مفاهیم پایه یادگیری ماشین را به‌طور کامل درک کنید و توانایی توضیح و استفاده از آن‌ها در پروژه‌های عملی را پیدا کنید.
•  الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را برای حل مسائل پیچیده انتخاب و پیاده‌سازی کنید.
•  مدل‌های یادگیری ماشین را برای داده‌های واقعی طراحی، آموزش و ارزیابی کنید و عملکرد آن‌ها را بهبود بخشید.
•  فرآیند یادگیری مغز انسان را با یادگیری ماشین مقایسه کنید و شباهت‌ها و تفاوت‌های آن‌ها را تحلیل کنید.
•  مفاهیم پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را درک کنید و از آن‌ها برای حل مسائل پیچیده استفاده کنید.
•  با تحولات جدید در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین همگام شوید و در این زمینه به عنوان یک متخصص حرفه‌ای عمل کنید.

چگونه به ماشین‌ها یاد دهیم تا فکر کنند؟