جلسه اول رایگان: کلاس آنلاین جامع علم داده و هوش مصنوعی برای همه

لینک ثبت‌نام در کلاس جامع علم داده و هوش مصنوعی

کلاس جامع علم داده و هوش مصنوعی کافه‌تدریس مبتنی بر آموزش پروژه محور است. تمامی پیش‌نیازهای لازم برای یادگیری این دانش و مهارت در این دوره پوشش داده می‌شود. با شرکت در این دوره جامع می‌توانید در سطح‌های مقدماتی تا پیشرفته علم داده و هوش مصنوعی به‌صورت گام‌به‌گام آموزش ببینید، مهارت‌های نظری و عملی یادگیری ماشین را در قالب کارگاه‌های عملی، مقاله‌های بروز حوزه و انجام پروژه های واقعی بهبود دهید تا برای ورود به بازار کار و مقاطع بالای تحصیلی در این رشته آماده شوید. 

➕  برای حضور در این کلاس پیش‌نیاز ریاضی، آمار و برنامه‌نویسی ارائه می‌شود. لذا لازم به داشتن زمینه قبلی در این موارد نیست.
➕  زبان‌های برنامه‌نویسی که در این دوره پوشش داده می‌شوند: پایتون، جاوا اسکریپت، تایپ اسکریپت و MySQL

✔️ معرفی کلاس آنلاین جامع علم داده و هوش مصنوعی

✔️ تخفیف ثبت‌نام در کلاس تا شروع کلاس

➕ ۳۰٪ تخفیف ثبت‌نام
➕ پرداخت در سه قسط (برای پرداخت اقساط به پشتیبانی در چت سایت پیام ارسال کنید)
(در صورتی که امکان پرداخت ریالی ندارین، برای پرداخت دلاری/یورویی به پشتیبانی در چت سایت پیام ارسال کنید.)

ثبت نام در کلاس برای ثبت‌نام در دوره، سوالی داری؟

✔️ بعد از شرکت در این کلاس، چه مهارتی دارم؟

بعد از شرکت و گذراندن این دوره، شما قادرید به:

➕ پایان‌نامه کارشناسی ارشد یا تز دکتری خود را با ماشین لرنینگ ترکیب کنید.
➕ به دنبال کار مرتبط در حوزه دیتاساینس، دیتاآنالیز و هوش مصنوعی باشید.
➕ به صورت فریلنس پروژه‌های هوش‌مصنوعی قبول کنید.
➕ در محصول استارت‌اپ خودتان یا کمپانی که برای آن کار میکنید، هوش مصنوعی را وارد کنید.

✔️ چرا کلاس جامع علم داده و هوش مصنوعی کافه‌تدریس؟

مهم‌ترین مزیت کلاس جامع علم داده و هوش مصنوعی کافه‌تدریس آموزش گام‌به‌گام و همین‌طور عملی دانش و مهارت این حوزه است.

➕ اجرای چندین پروژه واقعی و گواهینامه حضور در دوره
➕ پوشش تمامی پیش‌نیازها، آموزش گام‌به‌گام و عملی
➕ برگزاری ورکشاپ و بررسی پروژه‌های مطابق با نیاز صنعت
➕ تمرین پایتون در پلتفرم LeetCode به صورت گروهی
➕ تعریف پروژه در GitHub برای تقویت رزومه دانشجویان
➕ برگزاری رایگان ۴ رقابت کگل به عنوان مکمل برای دانشجویان
➕  در ۴ ماه، از صفر تا اولین پروژه هوش مصنوعی شغلی، حتی بدون سابقه کدنویسی
➕  دورهمی‌های هفتگی: نشست­‌های صمیمی و تعاملی برای گفت‌وگو و تحلیل فیلم‌ها و محتوای فان مرتبط با AI

✔️ ارتباط با استاد و حل تمرین در این دوره به چه صورت است؟

بعد از تهیه دوره شما در گروه تلگرام و کانال دوره عضو می‌شوید و می‌توانید سوالات خود را از شخص استاد و پشتیبانی کافه تدریس بپرسید. همچنین موارد زیر از سایر ویژگی‌های این دوره هستند:

➕ برگزاری دورهمی‌های آنلاین با حضور استاد و صحبت درباره مسائل روز 
➕ بررسی و حل تمرینات و سوالات دانشجویان توسط استادیار و پاسخ به سوالات 
➕ آموزش تعاملی و ارائه تمرین‌ها در کلاس توسط دانشجویان
➕ فرصت حضور در یک کامیونیتی فعال و متخصص

✔️ مشتریان سازمانی دوره علم داده کافه‌تدریس

✔️ مسیر یادگیری علم داده و هوش مصنوعی کافه‌تدریس

 مسیر یادگیری کلاس جامع علم داده و هوش مصنوعی کافه‌تدریس از این قرار است: 

➕ پیش‌مطالعه‌های اصلی (۲۰ ساعت)
➕ بخش تئوری و مفهومی (۵۰ ساعت)
➕ بخش کد، پیاده‌سازی مدل‌ها و کار با ابزارها (۵۰ ساعت)

✔️ ویژگی‌های کلاس جامع علم داده و هوش مصنوعی

➕ ارائه نقشه راه مطالعاتی یادگیری هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و داده (با برنامه رضا شکرزاد)
➕ داشتن کوییز، تمرین کد و پروژه کاربردی بعد از هر مطلب اصلی (به همراه لیدربورد)
➕ شرکت در ۴ رقابت کگل مرتبط با کورس در قالب کار گروهی
➕ ارائه مطالب کاملا کاربردی برای بازار کار و دانشگاه
➕ پوشش رشته‌های مختلف با کار بر روی پروژه‌های متنوع 

✔️ ویدئو جلسه اول کلاس آنلاین علم داده

✔️ محتوای کلاس علم داده و هوش مصنوعی 

کلیات محتوای کلاس (۸ بخش):

◻️ بخش ۱: (کار با داده | Data Mastery) - ۴ جلسه - ۱۰ ساعت
◻️ بخش ۲: (مصورسازی داده و تحلیل داده |‌ Data Visualization & Data Analysis) - ۶ جلسه - ۱۵ ساعت
◻️ بخش ۳: (ماشین لرنینگ با نظارت | Supervised Machine Learning) - ۶ جلسه - ۱۵ ساعت
◻️ بخش ۴: (ماشین لرنینگ بدون نظارت | Unsupervised Machine Learning) - ۴ جلسه - ۱۰ ساعت
◻️ بخش ۵: (شبکه‌های عصبی مصنوعی و دیپ لرنینگ | ANNs & Deep Learning) - ۲ جلسه - ۵ ساعت
◻️ بخش ۶:‌ (پردازش داده‌های متن، ‌تصویر و صدا |‌ Text, Image, Audio Processing) - ۱۰ جلسه - ۲۵ ساعت
◻️ بخش ۷: (محصول‌سازی و پیاده‌سازی مدلها | Productionization & Deployment) - ۴ جلسه - ۱۰ ساعت
◻️ بخش ۸: (بات‌ها، ایجنت‌ها و هوش‌مصنوعی در ۲۰۲۵ | Agentenic AI & AI in 2025) - ۴ جلسه - ۱۰ ساعت

کلیات محتوای پیش‌مطالعه‌ها:

◻️ مطالب پایه ریاضی مورد نیاز برای یک دیتاساینتیست
◻️ مطالب پایه آمار
◻️ مطالب پایه برنامه‌نویسی
◻️ مطالب پایه ماشین لرنینگ

پکیج‌های تخصصی پوشش داده شده در کلاس:

◻️ Sklearn | PyTorch | Tensorflow/Keras | FastAPI/Flask | 

پلتفرم‌های ارائه شده در کلاس:

◻️ Kaggle | HuggingFace | Ollama | AWS

برای مشاهده کامل سرفصل‌های جلسات کلاس در گوگل شیت، اینجا کلیک کنین.