اهداف دوره هوش مصنوعی ویژه اساتید ماهان

دوره آموزشی پیشرفته هوش مصنوعی ویژه اساتید ماهان

برای طراحی دوره‌ای که اساتید ماهان را در زمینه هوش مصنوعی  (AI) ارتقاء دهد و آن‌ها را قادر به تدریس مفاهیم هوش مصنوعی و نوشتن کدهای هوش مصنوعی در حیطه کسب و کاری کند، باید دوره‌ای جامع و عملی تنظیم کنیم. در ادامه، پیشنهاد یک ساختار برای این دوره آورده شده است که به اساتید کمک می‌کند تا به صورت کامل با مفاهیم، ابزارها و تکنیک‌های لازم برای تدریس هوش مصنوعی آشنا شوند.

هدف این دوره این است که اساتید ماهان به صورت کامل با اصول و مفاهیم هوش مصنوعی آشنا شوند و بتوانند این مفاهیم را به دانشجویان آموزش دهند و در کدهای مربوط به مدرسه هوش مصنوع، تدریس کنند.

مفاهیم پایه‌ای AI و یادگیری ماشین

شرکت‌کنندگان با مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا می‌شوند. ابتدا ساختار داده‌ها، ویژگی‌ها و برچسب‌ها معرفی شده و نحوه آماده‌سازی داده برای آموزش مدل‌ها توضیح داده می‌شود.

یادگیری عمیق

شرکت‌کنندگان با ساختار شبکه‌های عصبی، نحوه آموزش آن‌ها و کاربردهایشان در مسائل پیچیده آشنا می‌شوند.

ابزارها و محیط‌های برنامه‌نویسی

شرکت‌کنندگان با زبان برنامه‌نویسی Python به‌عنوان زبان اصلی در حوزه AI آشنا می‌شوند و نحوه استفاده از کتابخانه‌های مهم مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-Learn را یاد می‌گیرند

مزایای یادگیری هوش مصنوعی ویژه اساتید ماهان

ویژگی‌های دوره هوش مصنوعی ویژه اساتید:

  • روش‌های تدریس: آموزش حضوری یا آنلاین با ویدیوها و مستندات.
  • جلسات عملی: برای کدنویسی و پروژه‌های کاربردی.
  • گواهی پایان دوره: پس از گذراندن دوره و انجام پروژه‌های عملی، اساتید یک گواهی معتبر از طرف موسسه ماهان دریافت خواهند کرد.

 

شناسنامه دوره

زبان برگزاری دوره: فارسی
شیوه برگزاری دوره: هم به‌صورت حضوری و هم به‌صورت آنلاین
مرکز برگزار کننده دوره: مدرسه عالی کسب‌وکار ماهان
طول مدت دوره : زمان کل دوره حدوداً 35 ساعت
میباشد که مشتمل بر ارائه ی پایان نامه خواهد بود.

مرکز اعطا کننده گواهینامه: مدرسه عالی کسب‌و‌کار ماهان

مخاطبان دوره هوش مصنوعی ویژه اساتید

  •  فراگیری این دوره هیچگونه نیازی به برخورداری از دانش ریاضی وعلوم برنامه نویسی خاصی از سوی اساتید (دانشپذیران) ندارد.

سرفصل های دوره هوش مصنوعی گرایش Dba ai

  • تعریف هوش مصنوعی:
  • آشنایی با مفهوم هوش مصنوعی
  • تاریخچه هوش مصنوعی و پیشرفت‌های آن
  • تفاوت‌های بین یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی عمومی
  • اهمیت هوش مصنوعی در دنیای امروز:
  • کاربردهای عملی هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • اهمیت AI در آموزش، بهداشت، مالی، خودروسازی و ...
  • چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی AI:
  • مسائل اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی (مثلاً حریم خصوصی، تبعیض الگوریتمی)

بخش 2: مفاهیم پایه‌ای AI و یادگیری ماشین

  1. مبانی ابتدایی ریاضی AI:
  • برای درک اولیه از الگوریتمها (جبر خطی، احتمال، و آمار)
  • ماتریس‌ها، وکتورها، و عملگرهای ریاضیاتی که در الگوریتم‌های AI استفاده می‌شوند.

2.مفاهیم اصلی یادگیری ماشین:

  • داده‌ها، ویژگی‌ها و برچسب‌ها
  • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • انواع مدل‌ها:
  • یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  1. آشنایی با الگوریتم‌های پایه‌ای یادگیری ماشین:
  • رگرسیون خطی و لجستیک
  • درخت تصمیم (Decision Tree)
  • ماشین بردار پشتیبانی (SVM)
  • خوشه‌بندی (Clustering) با K-Means

بخش 3: یادگیری عمیق (Deep Learning)

  1. مبانی یادگیری عمیق:
  • معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • لایه‌های مختلف در شبکه‌های عصبی
  • عملکرد و آموزش شبکه‌های عصبی
  • آشنایی با شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN):
  • کاربردها و ساختارهای هرکدام
  • آموزش مدل‌ها و نحوه عملکرد آن‌ها در پردازش تصویر و متن

2. مبانی مدل‌های پیشرفته‌تر مانند GAN و Transformer:

  • یادگیری با استفاده از مدل‌های Generative (GANs)
  • آشنایی با معماری‌های Transformer و کاربرد آن‌ها در NLP

بخش 4: ابزارها و محیط‌های برنامه‌نویسی برای AI

  1. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی AI:
  • Python به عنوان زبان اصلی
  • آشنایی با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها:
  • TensorFlow و Keras
  • PyTorch
  • Scikit-Learn برای یادگیری ماشین
  1. آشنایی با محیط‌های کدنویسی و ماشین‌های مجازی:
  • معرفی محیط‌های کدنویسی مانند Jupyter Notebook و Google Colab
  • استفاده از Docker برای ساخت محیط‌های مجازی

3. کار با داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها:

  • نحوه پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas و Numpy
  • کاربردهای داده‌کاوی و استخراج ویژگی‌ها

بخش 5: پروژه‌های عملی و کدنویسی AI

  1. پروژه‌های یادگیری ماشین:
  • طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
  • آموزش مدل‌های یادگیری نظارت‌شده با استفاده از داده‌های واقعی

2. پروژه‌های یادگیری عمیق:

  • آموزش مدل CNN برای شناسایی تصاویر
  • استفاده از مدل‌های RNN برای پردازش داده‌های متنی
  • پروژه‌های کاربردی برای تحلیل داده‌های پیچیده

3. کار با داده‌های واقعی:

  • استفاده از مجموعه داده‌های عمومی مانند داده‌های Kaggle برای پروژه‌ها

شبیه‌سازی مدل‌های پیچیده در محیط‌های واقعی

بخش 6: تدریس و انتقال مفاهیم به دانشجویان

  1. روش‌های تدریس مفاهیم AI به دانشجویان:
  • ساده‌سازی مفاهیم پیچیده
  • استفاده از مثال‌ها و پروژه‌های واقعی برای آموزش
  • نحوه طراحی سوالات و پروژه‌های AI برای دانشجویان

2. ارزیابی و سنجش عملکرد دانشجویان:

  • نحوه ارزیابی مدل‌های AI
  • تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • ارائه بازخورد سازنده به دانشجویان

بخش 7: آزمون و ارزیابی نهایی

  • آزمون تئوری: ارزیابی مفاهیم پایه‌ای AI و یادگیری ماشین
  • پروژه عملی: ایجاد و پیاده‌سازی یک مدل هوش مصنوعی در یک مسئله خاص (مثلاً شناسایی تصاویر یا پردازش زبان طبیعی)
  • پایان دوره: ارزیابی و پیشنهادات برای گام‌های بعدی در یادگیری و تدریس AI

حداقل شرایط ورود به دوره

  • داشتن مدرک کارشناسی
  • حداقل ۳ سال تجربه مدیریتی
  • پذیرش در مصاحبه ورودی دوره

فرم درخواست مشاوره تخصصی

اساتید دوره هوش مصنوعی ویژه اساتید

عضویت در خبرنامه ماهان

شما میتوانید با درج نام و ایمیل خود، از آخرین مقالات، مطالب و اخبار مدرسه کسب و کار ماهان در ایمیل خود مطلع شوید.