لیست محصولات شما

سبد خرید
خانه
منو
تماس
سبد
پروفایل
بازگشت

دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون Machine Learning by Python (معماری)

مشخصات دوره
مشخصات
مدت دوره : 24 ساعت
پیش نیاز: پایتون مقدماتی
فیلم دوره: دارد (پس از ثبت نام فیلم در اختیار قرار داده می‌شود)
مدرک ارائه شده: پارس پژوهان و فنی حرفه‌ای (در صورت موجود بودن کد استاندارد)
نحوه برگزاری: آنلاین و حضوری (هنگام ثبت نام با هماهنگی)
زمان برگزاری: داخل هفته (خارج از ساعت کاری) یا آخر هفته با هماهنگی
نحوه پرداخت: نقدی و اقساطی (از طریق دیجی پی)
شماره‌های تماس: 021-88322992-88322993
4٬500٬000 تومان

معرفی دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون Machine Learning by Python (معماری)

هوش مصنوعی دیگر فقط یک موضوع مربوط به رشته‌های کامپیوتر نیست و به‌تدریج وارد فرآیند طراحی و تصمیم‌گیری در معماری شده است. شناخت یادگیری ماشین به دانشجوی معماری کمک می‌کند درک بهتری از نحوه تحلیل داده، پیش‌بینی و ایجاد راهکارهای هوشمند در پروژه‌های معماری به دست آورد؛ مهارتی که می‌تواند در سال‌های آینده اهمیت بیشتری پیدا کند.

از طرفی، بسیاری از ابزارهای جدید معماری به سمت استفاده از داده و الگوریتم‌های هوشمند حرکت می‌کنند و همین موضوع نیاز به نیروهایی با مهارت‌های میان‌رشته‌ای را بیشتر می‌کند. یادگیری ماشین با پایتون می‌تواند فرصتی برای دانشجویان معماری باشد تا علاوه بر مسیرهای سنتی این رشته، وارد حوزه‌های جدیدتر فناوری و موقعیت‌های شغلی مرتبط با معماری دیجیتال شوند.

مزایای یادگیری ماشین با پایتون برای مهندسین معماری

  • تحلیل هوشمند داده‌های پروژه: امکان بررسی و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات مربوط به پروژه‌های معماری و ساختمانی.
  • پیش‌بینی و تصمیم‌گیری دقیق‌تر: استفاده از داده‌های قبلی برای پیش‌بینی نتایج و کمک به تصمیم‌گیری در مراحل مختلف پروژه.
  • ورود به طراحی هوشمند: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در فرآیندهای طراحی و ایجاد راهکارهای متناسب با شرایط پروژه.
  • تقویت مهارت‌های BIM و معماری دیجیتال: ایجاد زمینه مناسب برای کار با داده‌های ساختمانی و ابزارهای پیشرفته‌تر در کنار نرم‌افزارهای تخصصی معماری.
  • خودکارسازی بخشی از فرآیندهای کاری: کاهش کارهای تکراری و زمان‌بر از طریق برنامه‌نویسی و مدل‌های هوشمند.
  • ایجاد مزیت در بازارکار: ترکیب دانش معماری با پایتون و یادگیری ماشین می‌تواند رزومه را برای موقعیت‌های میان‌رشته‌ای متمایزتر کند.
  • آمادگی برای کار با ابزارهای هوش مصنوعی: ایجاد پایه مناسب برای یادگیری و توسعه ابزارهای مبتنی بر AI در حوزه معماری و ساختمان.

سرفصل‌های دوره یادگیری ماشین با پایتون

  1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی
  2. مفاهیم آماری مربوط به داده‌ها
  3. پیش پردازش داده
  4. رگرسیون
  5. رگرسیون لجستیک
  6. شبکه عصبی
  7. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  8. درخت تصمیم
  9. دسته‌بندی بیز
  10. دسته‌بندی k نزدیک ترین همسایه
  11. آشنایی با کتابخانه Numpy
  12. آشنایی با کتابخانه Pandas
  13. آشنایی با کتابخانه Matplotlib و تفسیر گرافیکی داده‌ها
  14. یادگیری نظارت ‌شده
  15. یادگیری غیر‌ نظارت ‌شده
  16. کاهش ابعاد

پیش نیاز یادگیری Machine Learning با پایتون

پیش‌نیاز اصلی این دوره، تسلط بر دوره آموزش پایتون مقدماتی است؛ با این حال، دوره‌های مهندسی معماری می‌تواند دید جامع‌تری به شما بدهد و مسیر پیاده‌سازی پروژه‌های معماری هوشمند را کامل‌تر کند.

گواهینامه یادگیری ماشین با پایتون

شما می توانید با شرکت در دوره‌های گروه آموزشی پارس پژوهان در انتهای هر دوره مدرک این گروه آموزشی را به زبان انگلیسی دریافت نمایید. چنانچه این دوره جز دوره های سازمان فنی حرفه ای نیز باشد، با توجه به اینکه گروه آموزشی پارس پژوهان تحت نظارت این سازمان است می تواند با معرفی شما به واحد آزمون فنی و حرفه ای زمینه دریافت مدرک از این سازمان را برای شما هموار نماید.

بعد از شرکت در دوره ماشین لرنینگ با پایتون چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

  • شناخت اصول یادگیری ماشین و انواع روش‌های آن: با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و تفاوت میان یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت آشنا می‌شوید و می‌توانید متناسب با نوع مسئله و داده، روش مناسب را انتخاب کنید.
  • آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها: یاد می‌گیرید داده‌های خام را با استفاده از روش‌های مختلف پیش‌پردازش، برای ورود به مدل آماده کنید و با کمک مفاهیم آماری، ویژگی‌ها و الگوهای موجود در داده را بهتر بررسی کنید.
  • کار با NumPy و Pandas: می‌توانید داده‌های عددی و جدولی را در پایتون مدیریت، پاک‌سازی و تحلیل کنید و داده‌های موردنیاز برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین را آماده کنید.
  • ساخت مدل‌های پیش‌بینی و رگرسیون: با الگوریتم‌های رگرسیون و رگرسیون لجستیک آشنا می‌شوید و می‌توانید برای پیش‌بینی مقادیر عددی یا قرار دادن داده‌ها در گروه‌های مشخص، مدل مناسب ایجاد کنید.
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی: با روش‌هایی مانند SVM، درخت تصمیم، دسته‌بندی بیز و KNN کار می‌کنید و یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را بر اساس ویژگی‌هایشان در گروه‌های مختلف طبقه‌بندی کنید.
  • آشنایی با شبکه‌های عصبی و روش‌های پیشرفته‌تر: با ساختار و نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی آشنا می‌شوید و دید مناسبی نسبت به یکی از مهم‌ترین روش‌های مورد استفاده در مسائل پیچیده یادگیری ماشین به دست می‌آورید.
  • تحلیل و نمایش گرافیکی داده‌ها: با استفاده از Matplotlib می‌توانید داده‌ها و نتایج مدل‌ها را به شکل نمودار نمایش دهید و از طریق تحلیل بصری، روندها، روابط و الگوهای موجود در داده‌ها را بهتر تفسیر کنید.
  • کاهش ابعاد و ساده‌سازی داده‌ها: یاد می‌گیرید در مجموعه‌داده‌های دارای ویژگی‌های زیاد، ابعاد داده را کاهش دهید تا تحلیل و پردازش آن ساده‌تر شود و اطلاعات مهم داده تا حد امکان حفظ شود.

سوالات متداول

بعد از گذراندن دوره، می‌توانم روی پروژه‌های واقعی کار کنم؟

پس از یادگیری مفاهیم دوره، می‌توانید مسیر خود را با تمرین روی داده‌های واقعی و پروژه‌های مرتبط با معماری و ساختمان ادامه دهید. برای مثال، می‌توان مسائل پیش‌بینی، دسته‌بندی یا تحلیل داده را از پروژه‌های واقعی استخراج کرد و از الگوریتم‌های آموزش‌داده‌شده برای بررسی آن‌ها استفاده کرد.

آیا می‌توان فقط دوره یادگیری ماشین را بدون گذراندن دوره‌های پایتون شرکت کرد؟

اگر با پایتون آشنایی داشته باشید، می‌توانید مستقیماً سراغ یادگیری ماشین بروید؛ اما در صورت نداشتن پایه برنامه‌نویسی، یادگیری پایتون مقدماتی قبل از آن مسیر راحت‌تری ایجاد می‌کند. آشنایی با پایتون باعث می‌شود تمرکز اصلی دوره یادگیری ماشین روی داده و الگوریتم‌ها باقی بماند.

آیا یادگیری ماشین برای دانشجوی معماری که قصد مهاجرت دارد ارزش یادگیری دارد؟

اگر هدف فقط ادامه مسیر سنتی معماری باشد، این مهارت الزاماً ضروری نیست؛ اما برای کسی که به دنبال تحصیل و فعالیت در حوزه‌های هوشمند معماری و میان‌رشته‌ای است، می‌تواند انتخاب مناسبی باشد. ترکیب معماری با پایتون و یادگیری ماشین می‌تواند مسیرهای تحصیلی و تخصصی متنوع‌تری را در دانشگاه‌ها و پروژه‌های بین‌المللی پیش روی فرد قرار دهد.

 

ویدیو معرفی دوره یادگیری ماشین:

وبینار دوره Machine Learning:

وبینار دوم دوره Machine Learning:

مشخصات

مشخصات
مدت دوره
24 ساعت
پیش نیاز
پایتون مقدماتی
فیلم دوره
دارد (پس از ثبت نام فیلم در اختیار قرار داده می‌شود)
مدرک ارائه شده
پارس پژوهان و فنی حرفه‌ای (در صورت موجود بودن کد استاندارد)
نحوه برگزاری
آنلاین و حضوری (هنگام ثبت نام با هماهنگی)
زمان برگزاری
داخل هفته (خارج از ساعت کاری) یا آخر هفته با هماهنگی
نحوه پرداخت
نقدی و اقساطی (از طریق دیجی پی)
شماره‌های تماس
021-88322992-88322993
مشخصات
مدت دوره
24 ساعت
پیش نیاز
پایتون مقدماتی
فیلم دوره
دارد (پس از ثبت نام فیلم در اختیار قرار داده می‌شود)
مدرک ارائه شده
پارس پژوهان و فنی حرفه‌ای (در صورت موجود بودن کد استاندارد)
نحوه برگزاری
آنلاین و حضوری (هنگام ثبت نام با هماهنگی)
زمان برگزاری
داخل هفته (خارج از ساعت کاری) یا آخر هفته با هماهنگی
نحوه پرداخت
نقدی و اقساطی (از طریق دیجی پی)
شماره‌های تماس
021-88322992-88322993
مشاهده بیشتر

نظرات کاربران

نظر شما
امتیاز شما : 0
نظرات ثبت شده