پایتون و کاربردهای آن در هوش مصنوعی

پایتون-معرفی دوره

عنوان دوره: پایتون و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
مخاطب: دانشجویان مهندسی، علوم کامپیوتر، ریاضی، و علاقه‌مندان به AI
پیش‌نیاز: آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی (ترجیحاً Python) و ریاضیات پایه (جبر خطی، احتمال، مشتق و ماتریس‌ها)
مدت دوره: 8 تا 12 هفته (قابل تنظیم – هر هفته یک جلسه 2 ساعته)

چه چیزی یاد خواهید گرفت

• آشنایی با مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

• درک تفاوت بین انواع روش‌های AI: قانون‌محور، یادگیری‌محور، جست‌وجو‌محور

• اجرای پروژه‌های ساده با استفاده از ابزارهای استاندارد (مثل Scikit-learn، NumPy، و Pandas)

• آماده‌سازی ذهنی برای ورود به حوزه‌های تخصصی‌تر مانند بینایی ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی

  پایتون و کاربردهای آن در هوش مصنوعی

  پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی (AI) است و به دلیل سادگی، قدرت بالا و جامعه پشتیبانی گسترده، انتخاب اول توسعه‌دهندگان و محققان AI محسوب می‌شود. این زبان قابلیت پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین را به سادگی فراهم می‌کند.

  با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند TensorFlow، PyTorch، scikit-learn، Keras و OpenCV، برنامه‌نویسان می‌توانند مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را توسعه دهند، داده‌ها را تحلیل کنند و برنامه‌های هوشمند برای تشخیص تصویر، پردازش صدا، پیش‌بینی روندها و خودکارسازی فرآیندها ایجاد کنند. پایتون به دلیل سرعت توسعه بالا و خوانایی کد، ابزار ایده‌آلی برای پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی در حوزه هوش مصنوعی است.

  اگر به دنبال یادگیری هوش مصنوعی هستید، شروع با پایتون می‌تواند مسیر شما را برای ورود به دنیای AI هموار کند و فرصت‌های شغلی گسترده‌ای در صنایع مختلف از جمله فناوری، سلامت، مالی و خودروسازی برای شما ایجاد کند.

سرفصل‌ها و ساختار دوره

هفته 1: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی

• تاریخچه AI و کاربردهای آن در زندگی روزمره

• تفاوت بین AI، Machine Learning و Deep Learning

• مروری بر زیرشاخه‌های AI (منطق، یادگیری، ادراک، تصمیم‌گیری، زبان طبیعی)

هفته 2: مبانی ریاضی و ابزارها

• جبر خطی، احتمال پایه، ماتریس‌ها و توابع

• معرفی زبان Python و کتابخانه‌های NumPy، Pandas، Matplotlib

• نصب محیط برنامه‌نویسی (Jupyter Notebook / Google Colab)

هفته 3: جست‌وجو و حل مسئله در هوش مصنوعی

• مدل‌های حالت، فضای حالت، و الگوریتم‌های جست‌وجو

• الگوریتم‌های DFS، BFS، A*

• مثال کاربردی: حل پازل یا بازی ساده با جست‌وجو

هفته 4: مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised) و بدون‌نظارت (Unsupervised)

• مراحل کلی یک پروژه ML (پیش‌پردازش، مدل‌سازی، ارزیابی)

• پیاده‌سازی یک مدل ساده با Scikit-learn

هفته 5: الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده

• رگرسیون خطی و لجستیک

• درخت تصمیم و k-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)

• تمرین: تشخیص ایمیل اسپم یا پیش‌بینی قیمت خانه

هفته 6: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد

• K-means Clustering

• Principal Component Analysis (PCA)

• تمرین: خوشه‌بندی مشتریان یک فروشگاه

هفته 7: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (اختیاری)

• معرفی شبکه‌های عصبی (Artificial Neural Networks)

• مروری بر TensorFlow/Keras

• ساخت یک شبکه عصبی ساده برای طبقه‌بندی تصاویر MNIST

هفته 8: کاربردها و پروژه نهایی

• مرور کاربردهای AI در صنایع مختلف (پزشکی، خودران، مالی، کشاورزی و…)

• ارائه پروژه نهایی توسط دانشجویان (در گروه یا انفرادی)

• بحث درباره مسیرهای آینده: یادگیری عمیق، NLP، بینایی ماشین

---

شیوه تدریس پیشنهادی:

• تئوری + کدنویسی عملی در هر جلسه

• تمرینات کوچک هفتگی

• استفاده از داده‌های واقعی (مثل دیتاست‌های Scikit-learn یا Kaggle)

• پروژه پایانی با انتخاب آزاد موضوع

---

خروجی‌های مورد انتظار از دانشجو:

• درک پایه‌ای از مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی

• توانایی پیاده‌سازی مدل‌های ساده ML

• تحلیل داده و نتیجه‌گیری با استفاده از ابزارهای استاندارد

• آمادگی برای ورود به دوره‌های پیشرفته‌تر

  جمع بندی

  در پایان دوره هوش مصنوعی مقدماتی، شرکت‌کنندگان درک جامعی از مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و کاربردهای متنوع آن در زندگی روزمره، صنعت، آموزش و فناوری به دست می‌آورند. این دوره با تمرکز بر مبانی نظری، الگوریتم‌های پایه، آشنایی با یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند، بستری مناسب برای ورود علاقه‌مندان به این حوزه نوین فراهم می‌کند.

  از مهم‌ترین مزایای این دوره می‌توان به آموزش بدون نیاز به پیش‌زمینه تخصصی، ساختار آموزشی ساده اما علمی، ارائه مثال‌های واقعی از کاربرد AI در دنیای واقعی، و همچنین معرفی ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی کاربردی مانند Python، Scikit-learn، و Google Colab اشاره کرد. در کنار آموزش مفاهیم، پروژه‌های عملی ساده نیز طراحی شده‌اند تا شرکت‌کنندگان بتوانند با تمرین‌های کاربردی، یادگیری مؤثرتری داشته باشند.

  مزیت دیگر دوره، آماده‌سازی ذهنی مخاطبان برای ادامه مسیر در دوره‌های پیشرفته‌تر همچون «یادگیری ماشین»، «یادگیری عمیق»، «بینایی ماشین» و «پردازش زبان طبیعی» است. همچنین در انتهای دوره، گواهی معتبر ارائه می‌شود که می‌تواند برای رزومه شغلی، اپلای تحصیلی یا شرکت در پروژه‌های هوش مصنوعی مؤثر باشد.

  در مجموع، این دوره یک نقطه شروع ایده‌آل برای هر فرد علاقه‌مند به دنیای هوش مصنوعی است که می‌خواهد آینده شغلی خود را در یکی از پرکاربردترین و سریع‌الرشدترین حوزه‌های فناوری رقم بزند.

ارتباط با ما از طریق تلگرام:

acadiran@

تماس با ما:

02833797028

ثبت نام از طریق ایمیل:

acadiran123@gmail.com