یادگیری ماشین برای برنامه‌نویسان سی شارپ: هوش مصنوعی را به برنامه‌هایتان وارد کنید!

در دنیای امروز، داده‌ها به عنوان ارزشمندترین دارایی‌ها شناخته می‌شوند. برنامه‌نویسانی که می‌توانند از این داده‌ها به طور موثر استفاده کنند، حرف اول را در بازار کار می‌زنند. یادگیری ماشین به عنوان زیرشاخه‌ای قدرتمند از هوش مصنوعی، به شما این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها برای حل چالش‌های پیچیده، پیش‌بینی دقیق و ساخت برنامه‌های هوشمند استفاده کنید.

با این دوره چه چیزی به دست خواهید آورد؟

1.  تسلط بر مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین: در این دوره، با مبانی و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی، سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص ناهنجاری و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.
2. مهارت‌های عملی در سی شارپ: شما یاد خواهید گرفت که چگونه از کتابخانه‌های قدرتمند یادگیری ماشین در سی شارپ مانند TensorFlow و ONNX برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین خود استفاده کنید.
3. توانایی حل چالش‌های واقعی: با پروژه‌های عملی این دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه از یادگیری ماشین برای حل مسائل واقعی در دنیای واقعی مانند  دسته‌بندی تصاویر ، پیش‌بینی تقاضا ، شناسایی داده های ناهنجا،   تجزیه و تحلیل و... استفاده کنید.
4.  آمادگی برای آینده: یادگیری ماشین به سرعت در حال تحول است و این دوره به شما کمک می‌کند تا با آخرین پیشرفت‌ها و تکنیک‌های این حوزه آشنا شوید و برای چالش‌های آینده آماده باشید.

چرا این دوره را انتخاب کنید؟

1. مدرس باتجربه: این دوره توسط احسان بابائی، مدرسی با بیش از 13 سال سابقه در برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار، تدریس می‌شود.
2. محتوای جامع: این دوره تمام مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین را به طور کامل و با زبانی ساده و قابل فهم برای برنامه‌نویسان سی شارپ ارائه می‌دهد.و ما می‌توانیم ادعا کنیم که تنها تیمی هستیم که در این سطح به آموزش ماشین لرنینگ در دات نت می پردازیم.
3. تمرکز بر کاربرد عملی: در این دوره، تمرکز بر روی آموزش مهارت‌های عملی و نحوه استفاده از یادگیری ماشین در پروژه‌های واقعی دات نت است است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

1. برنامه‌نویسان سی شارپ: اگر یک برنامه‌نویس سی شارپ هستید و می‌خواهید مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهید، این دوره برای شما مناسب است.
2. متخصصان داده: اگر یک متخصص داده هستید و می‌خواهید از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید استفاده کنید، این دوره برای شما مناسب است.
3. کارآفرینان: اگر یک کارآفرین هستید و می‌خواهید از قدرت یادگیری ماشین برای ساخت محصولات و خدمات هوشمند استفاده کنید، این دوره برای شما مناسب است.
4. هر کسی که به یادگیری ماشین علاقه‌مند است: اگر به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید و می‌خواهید در این زمینه مهارت کسب کنید، این دوره برای شما مناسب است.

فصل 1: جمع‌آوری و پیش‌‌پردازش داده‌ها: کلید ورود به دنیای یادگیری ماشین با سی شارپ!

در این فصل، گام‌های اولیه و ضروری برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین قدرتمند را یاد می‌گیرید:

1. جمع‌آوری داده‌ها: از وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی و پایگاه‌های داده، داده‌های خام را برای مدل خود استخراج کنید.
2. پاکسازی و آماده‌سازی: داده‌ها را از نویز و ایرادات پاک کنید تا برای مدل‌سازی آماده شوند.
3. تجزیه و تحلیل داده‌ها: با زبان R و تکنیک‌های EDA، داده‌های خود را به طور کامل بشناسید.
4. شناسایی الگوها: با استفاده از نمودارها و همبستگی، الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کنید.

آماده‌ی ساخت مدل‌های یادگیری ماشین دقیق و کارآمد با داده‌های واقعی شوید!

فصل 2: رگرسیون: پیش‌بینی آینده با قدرت سی شارپ!

در این فصل، با دنیای شگفت‌انگیز رگرسیون آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه:

1. مدل‌های پیش‌بینی دقیق بسازید: روابط بین متغیرها را کشف کنید و با رگرسیون خطی و چندگانه، پیش‌بینی‌های درست و قابل اعتماد انجام دهید.
2. داده‌ها را تحلیل کنید: با استفاده از نمودارها و تکنیک‌های EDA، به عمق اطلاعات خود نفوذ کرده و الگوهای پنهان در داده ها را بدست بیاورید.
3. قدرت ML.NET را به کار بگیرید: از کتابخانه قدرتمند ML.NET برای ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون در سی شارپ استفاده کنید.
4. انواع رگرسیون را بشناسید: با رگرسیون خطی، چندگانه، لوجستیک و Polynomial آشنا شوید و بهترین مدل را برای داده‌هایتان انتخاب کنید.
5. مدل‌هایتان را ارتقا دهید: با تکنیک‌های مختلف بهینه‌سازی، دقت مدل‌هایتان را افزایش دهید و به بهترین نتایج دست پیدا کنید.

در پایان فصل دوم، شما می‌توانید با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته رگرسیون و ML.NET، آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنید.
 

فصل 3: دسته‌بندی

در این فصل، به دنیای  هیجان‌انگیز دسته‌بندی قدم می‌گذارید و یاد می‌ گیرید که چگونه:

1. دسته‌بندی هوشمندانه: داده‌هایتان را به طور خودکار در گروه‌های مختلف دسته‌بندی کنید.
2. الگوریتم‌های قدرتمند: با KNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، SVM، رگرسیون لوجستیک و Naive Bayes آشنا شوید و بهترین الگوریتم را برای نیازتان انتخاب کنید.
3. پیاده‌سازی عملی: مدل‌های دسته‌بندی را برای حل مسائلی مانند پیش‌بینی ترک مشتری، تحلیل احساسات و دسته‌بندی اسناد پیاده‌سازی کنید.
4. پردازش متن: متن‌ها را به طور کامل تجزیه و تحلیل کنید و از آنها برای دسته‌بندی دقیق‌تر استفاده کنید.
5. کالیبراسیون: مدل‌هایتان را برای ارائه نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتر تنظیم کنید.
6. ارزیابی دقیق: با استفاده از معیارهای مختلف، عملکرد مدل‌های دسته‌بندی خود را به طور کامل ارزیابی کنید.
7. دسته‌بندی چند کلاسه: داده‌ها را به بیش از دو گروه دسته‌بندی کنید و از این تکنیک قدرتمند در چالش‌های مختلف استفاده کنید.

 با تسلط بر دسته‌بندی، می‌توانید پتانسیل‌های پنهان داده‌هایتان را شناسایی کرده و به طور مؤثر از آنها برای دستیابی به اهداف خود استفاده کنید!

فصل 4: خوشه‌بندی - گروه‌های پنهان در داده‌هایتان را کشف کنید!

در دنیای داده‌های پیچیده، خوشه‌بندی به شما کمک می‌کند تا نظم را از میان آشفتگی استخراج کنید. با این تکنیک قدرتمند، می‌توانید گروه‌های طبیعی و معناداری را در داده ها پیدا کنید و به درک عمیق‌تری از اطلاعاتتان دست پیدا کنید.
در این فصل، با الگوریتم‌های قدرتمند خوشه‌بندی مانند K-Means و DBSCAN آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه:

1. ساختار پنهان در داده‌ها را پیدا کنید: گروه‌های طبیعی و ذاتی موجود در داده‌هایتان را شناسایی کنید.
2. الگوریتم‌های مختلف را به کار بگیرید:  الگوریتم K-Means   را برای خوشه‌بندی داده‌هایتان در سناریوهای مختلف استفاده کنید.
3. خوشه‌بندی را در R و ML.NET پیاده‌سازی کنید: از زبان R و کتابخانه ML.NET برای ساخت و آموزش مدل‌های خوشه‌بندی قدرتمند استفاده کنید.
4. تعداد خوشه‌ها را بهینه کنید: با تکنیک Elbow Method، تعداد خوشه‌های بهینه را برای داده‌هایتان تعیین کنید.
5. داده‌های هر خوشه را ذخیره و تحلیل کنید: اطلاعات هر خوشه را به طور جداگانه ذخیره و تحلیل کنید تا به درک عمیق‌تری از داده‌هایتان برسید.
6. مثال‌های عملی را دنبال کنید: با مثال‌های کاربردی مانند خوشه‌بندی کاربران یک وب‌سیات، نحوه استفاده از خوشه‌بندی در دنیای واقعی را یاد بگیرید.

با تسلط بر خوشه‌بندی، به بینش‌های عمیق‌تری از داده‌هایتان دست پیدا کنید و از آنها برای حل چالش‌های مختلف استفاده کنید!

فصل 5: سیستم‌های توصیه‌گر - پیشنهاداتی که مشتریان شما عاشقش می‌شوند!

توصیه‌گرها سیستم‌هایی هوشمند اند که بر اساس علایق و رفتارهای قبلی کاربران، به آنها پیشنهاداتی جذاب و مرتبط ارائه می‌کنند.
در این فصل، به دنیای شگفت‌انگیز سیستم‌های توصیه‌گر قدم می‌گذارید و یاد می‌گیرید که چگونه:

1. سیستم‌های توصیه‌گر قدرتمند بسازید: با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌هایی بسازید که به طور خودکار علایق کاربران را شناسایی کرده و بهترین پیشنهادات را به آنها ارائه دهند.
2. داده‌های مناسب را جمع‌آوری کنید: یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های لازم برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر را از منابع مختلف جمع‌آوری و آماده‌سازی کنید.
3. مدل‌های مختلف را بشناسید: با انواع مختلف مدل‌های توصیه‌گر مانند مبتنی بر محتوا، مبتنی بر هم‌بستگی و مبتنی بر قاعده آشنا می‌شوید و بهترین مدل را برای نیازتان انتخاب می‌کنید.
4. مدل‌های خود را ارزیابی کنید: با استفاده از معیارهای مختلف، عملکرد مدل‌هایتان را به طور دقیق ارزیابی کرده و آنها را بهینه کنید.
5. مدل‌ها را در دنیای واقعی پیاده‌سازی کنید: با استفاده از مثال‌های عملی مانند سیستم پیشنهاد مطلب، نحوه پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در پروژه‌های واقعی Asp.Net Core را یاد می‌گیرید.

با تسلط بر سیستم‌های توصیه‌گر، می‌توانید رضایت مشتریان خود را افزایش داده، فروش را ارتقا دهید و تجربه‌ای منحصر به فرد برای آنها رقم بزنید!

فصل 6: شناسایی ناهنجاری‌ها
 

شناسایی ناهنجاری‌ها یعنی یافتن نقاطی در داده‌ها که با الگوی کلی و معمول داده‌ها متفاوت هستند و ممکن است نشان‌دهنده خطا، تقلب یا مشکل باشند.
در این فصل، یاد می‌گیرید که چگونه:

1. ناهنجاری‌ها را در داده‌های سری زمانی شناسایی کنید: نوسانات غیرمنتظره، نقاط تغییر و الگوهای غیرمعمول را در داده‌هایتان پیدا کنید.
2. از الگوریتم‌های مختلف ML.NET استفاده کنید: با الگوریتم‌های قدرتمند مانند Spike Detection، Change Point Detection و PCA، ناهنجاری‌ها را در انواع مختلف داده‌های سری زمانی شناسایی کنید.
3. ناهنجاری‌ها را به صورت تصویری مشاهده کنید: با استفاده از نمودارها و ابزارهای بصری، ناهنجاری‌ها را به طور واضح و گویا نمایش دهید.
4. داده‌هایتان را از آلودگی پاک کنید: با حذف ناهنجاری‌ها، کیفیت داده‌هایتان را ارتقا داده و از آنها برای تحلیل‌های دقیق‌تر استفاده کنید.

با تسلط بر شناسایی ناهنجاری‌ها، می‌توانید از بروز مشکلات و خطرات در سیستم‌هایتان پیشگیری کرده و در زمان و هزینه خود صرفه‌جویی کنید!

فصل 7: آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

در این فصل، با مفاهیم بنیادی و کلیدی  یادگیری عمیق آشنا می‌شوید و پایه و اساس لازم برای یادگیری و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیچیده در فصل‌های بعدی را خواهید ساخت.

1. با شبکه‌های عصبی مصنوعی آشنا می‌شوید: نحوه عملکرد و ساختار این سیستم‌های هوشمند را درک می‌کنید.
2. شبکه‌های عصبی در بدن انسان را بررسی می‌کنیم: از الهام‌گیری طبیعت در ساخت این سیستم‌های مصنوعی شگفت‌زده خواهید شد.
3. با یک شبکه عصبی مصنوعی ساده آشنا می‌شوید: نحوه کار و اجزای اصلی یک شبکه عصبی را به طور عملی مشاهده می‌کنید.
4. نحوه کار شبکه عصبی مصنوعی را درک می‌کنید: فرآیند یادگیری و آموزش شبکه‌های عصبی را بررسی می‌کنیم.
5. با الگوریتم‌های Feed-Forward و Backpropagation آشنا می‌شوید: الگوریتم‌های اصلی آموزش شبکه‌های عصبی را خواهید شناخت.
6. انواع شبکه‌های عصبی را بررسی می‌کنیم: با تنوع و کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی آشنا می‌شوید.

بعد از این فصل، گامی مهم در مسیر یادگیری هوش مصنوعی و تسلط بر شبکه‌های عصبی مصنوعی برداشته‌اید و آماده ورود به دنیای یادگیری عمیق در فصل‌های بعدی خواهید بود!

فصل 8: استفاده از TensorFlow و Keras در سی شارپ

TensorFlow یک کتابخانه متن‌باز و قدرتمند برای یادگیری عمیق از شرکت گوگل است، که به شما امکان می‌دهد شبکه‌های عصبی پیچیده را به زبان سی شارپ بسازید و آموزش دهید.
در این فصل، یاد می‌گیرید که چگونه:

1. از TensorFlow در پروژه‌های دات نت خود استفاده کنید: TensorFlow را با دات نت ادغام کرده و از قدرت آن در زبان سی شارپ استفاده میکنیم.
2. با مفاهیم کلیدی TensorFlow مانند تنسورها و NumPy آشنا شوید: پایه و اساس کار با TensorFlow را یاد گرفته و برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق آماده می شوید.
3. یک پروژه یادگیری عمیق واقعی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی میکنیم: با پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت مدل، آموزش، ارزیابی و ذخیره‌سازی مدل، گام به گام در دنیای یادگیری عمیق با TensorFlow قدم بردارید.
4. استفاده از Keras در  سی شارپ : از Keras، کتابخانه محبوب یادگیری عمیق در TensorFlow، برای ساخت مدل‌های عصبی با سطح بالا استفاده کنید.

با تسلط بر TensorFlow و Keras در سی شارپ، به دنیای بی‌حد و مرز یادگیری عمیق و هوش مصنوعی قدم گذاشته و به یک متخصص واقعی در این حوزه تبدیل شوید!

فصل 9: استفاده از ONNX - یکپارچه‌سازی آسان مدل‌های یادگیری عمیق!
 

ONNX یک فرمت مدل متن‌باز برای تبادل مدل‌های یادگیری عمیق بین چارچوب‌های مختلف است.
در این فصل، یاد می‌گیرید:

1. با ONNX و مزایای آن آشنا می شوید: از یکپارچه‌سازی آسان مدل‌ها در پلتفرم‌ها و زبان‌های مختلف لذت ببرید.
2. مدل‌های ONNX را با استفاده از Netron بصری کنید: به طور کامل درک کنید که مدل‌های یادگیری عمیق شما چگونه کار می‌کنند.
3. مدل‌های PyTorch را به ONNX تبدیل کنید: مدل‌های خود را از PyTorch به ONNX اکسپورت بگیرید و در سایر پلتفرم‌ها از آنها استفاده کنید.
4. از PyTorch در ML.Net استفاده کنید: قدرت PyTorch را به دات نت و ML.Net بیاورید.
5. مدل‌های ONNX را در ML.Net بارگیری و اجرا کنید: از مدل‌های آموزش‌دیده در سایر چارچوب‌ها در پروژه‌های ML.Net خود استفاده کنید.
6. مدل‌های ML.NET را در زبان پایتون استفاده کنید: مدل‌های ML.Net خود را در پلتفرم‌های مبتنی بر پایتون به کار بگیرید.

با تسلط بر ONNX، می‌توانید به سادگی مدل‌های یادگیری عمیق خود را بین ابزارها، زبان‌ها و پلتفرم‌های مختلف جابجا کرده و از مزایای یادگیری عمیق در هر کجا که هستید بهره ببرید!

فصل 10: پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر

آیا تا به حال آرزو کرده‌اید که به کامپیوترتان قدرت بینایی و درک تصاویر را بدهید؟
در این فصل ، به دنیای جذاب پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر وارد می شویم و یاد می‌گیرید که چگونه:

1. با مفاهیم پایه پردازش تصویر و اجزای تشکیل‌دهنده تصاویر آشنا شوید.
2. از کتابخانه قدرتمند OpenCV برای ویرایش، دستکاری و تحلیل تصاویر استفاده کنید.
3. چهره افراد را در تصاویر با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تشخیص چهره شناسایی کنید.
4. یک مدل یادگیری عمیق پیچیده برای تشخیص دست‌نوشته طراحی و آموزش دهید.
5. تصاویر را بر اساس دسته‌بندی‌های مختلف مانند حیوانات، اشیاء یا منظره‌ها طبقه‌بندی کنید.
6. اشیاء را در تصاویر با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تشخیص اشیاء شناسایی و ردیابی کنید.

این فصل شامل 3 پروژه عملی جذاب است که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های خود را در دنیای واقعی به کار ببرید:

1. پروژه تشخیص اعداد دست‌نویس: یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص اعداد نوشته شده با دست بسازید و آن را بر روی مجموعه داده‌های واقعی امتحان کنید.

1. پروژه دسته‌بندی تصاویر: تصاویر را بر اساس دسته‌بندی‌های مختلف مانند حیوانات، اشیاء یا منظره‌ها به طور خودکار دسته‌بندی کنید.

1. پروژه تشخیص اشیاء: اشیاء را در تصاویر با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تشخیص اشیاء شناسایی و ردیابی کنید.
    

با دیدن این دوره قدمی بزرگ به سوی آینده‌ای پر از فرصت برمی‌دارید!
با این دوره، شما نه تنها با یادگیری ماشین آشنا می‌شوید، بلکه می‌توانید این دانش را به طور کاربردی در پروژه‌های واقعی خود به کار ببرید.