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

امروزه با حجم بالای داده‌ها در صنایع و پروژه‌های مهندسی، دیگر روش‌های سنتی و فرمول‌نویسی‌های دستی پاسخگوی تحلیل‌های پیچیده و پیش‌بینی‌های دقیق نیستند. در این فضا، کلید موفقیت در این است که به جای دیکته کردن خط‌به‌خط دستورات به سیستم، به رایانه‌ها یاد بدهیم که خودشان قوانین پنهان در میان داده‌ها را کشف و تحلیل کنند.

دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون (Machine Learning by Python)  برای پاسخ به این نیاز طراحی شده است؛ بستری علمی و کاربردی که شما را به ابزارها و الگوریتم‌های هوشمندی مجهز می‌کند تا بتوانید پیچیده‌ترین مسائل محاسباتی، بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور را در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی خود حل کنید.

مزایای یادگیری ماشین با پایتون برای مهندسین شیمی

• پیش‌بینی لحظه‌ای خواص کیفی محصول (مانند غلظت، گرانروی یا اکتان کاتالیزورها) با استفاده از داده‌های ساده‌تر مثل دما و فشار، بدون نیاز به سنسورهای سخت‌افزاری گران‌قیمت یا آنالیزهای طولانی آزمایشگاهی.
• تنظیم دقیق و خودکار متغیرهای عملیاتی رآکتورها، برج‌های تقطیر و جداکننده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین جهت افزایش خلوص محصول و به حداقل رساندن مصرف انرژی و مواد اولیه.
• تحلیل پیوسته داده‌های ارتعاش، فشار و دمای تجهیزات فرآیندی (مانند پمپ‌ها و کمپرسورها) برای پیش‌بینی دقیق زمان رسوب‌گذاری یا خرابی قطعات، جهت جلوگیری از توقف‌های ناگهانی خط تولید.
• غربالگری سریع هزاران فرمولاسیون شیمیایی و کاتالیزوری در محیط کدنویسی و پیش‌بینی میزان بازدهی و پایداری آن‌ها پیش از ورود به فاز ساخت آزمایشگاهی و تست‌های پرهزینه تجربی.
• استفاده از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین جهت طراحی ساختاریافته تست‌های آزمایشگاهی، به طوری که با کمترین تعداد اجرای آزمایش، بیشترین اطلاعات فرآیندی و بهینه‌ترین شرایط عملیاتی به دست آید.
• از آنجا که رویکرد صنایع و دانشگاه‌های پیشرو در دنیا به سمت «مهندسی شیمی دیجیتال» حرکت کرده است، داشتن مهارت یادگیری ماشین شانس شما را برای دریافت موقعیت‌های تحصیلی فانددار به شدت بالا می‌برد.

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 شیمی می‌تواند دید جامع‌تری به شما بدهد و مسیر پیاده‌سازی پروژه‌های 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؟

• یاد می‌گیرید چطور مجموعه‌ داده‌های بزرگ را وارد پایتون کرده، مانند یک اکسل فوق‌پیشرفته روی آن‌ها فیلتر و محاسبات عددی سریع انجام دهید و در نهایت آن‌ها را به نمودارهای گرافیکی و تحلیلی تبدیل کنید.
• مهارت کار با داده‌های ناقص، حذف نویزها، نرمال‌سازی عددی و کاهش ابعاد داده‌های بسیار بزرگ (Dimensionality Reduction) را کسب می‌کنید تا داده‌های خام برای ورود به الگوریتم‌های هوشمند کاملاً استاندارد شوند.
• تسلط کامل بر الگوریتم‌های پیش‌بینی عددی (رگرسیون) و دسته‌بندی داده‌ها (با ابزارهای قدرتمندی مثل درخت تصمیم، SVM، KNN و نایو بیز) پیدا می‌کنید تا سیستم بتواند بر اساس داده‌های گذشته، خروجی‌های جدید را پیش‌بینی کند.
• یاد می‌گیرید چطور با الگوریتم‌های یادگیری غیرنظارت‌شده، الگوهای پنهان درون داده‌های فاقد برچسب را کشف (خوشه‌بندی) کنید و با اصول ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان پایه دنیای یادگیری عمیق آشنا شوید.

سوالات متداول

تفاوت یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌هایی است که معمولاً روی داده‌های ساختاریافته کار کرده و برای عملکرد بهتر نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها توسط متخصص دارند، در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از آن است که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای یادگیری خودکار ویژگی‌ها استفاده می‌کند؛ یادگیری عمیق بیشتر برای داده‌های غیرساختاریافته مثل تصویر، صوت و متن کاربرد دارد و سخت‌افزار بسیار قوی‌تری می‌طلبد.

تفاوت کار یک مهندس فرآیند سنتی با مهندس فرآیندی که متخصص یادگیری ماشین است چیست؟

یک مهندس فرآیند سنتی برای حل مشکلات کارخانه متکی به تجربیات شخصی، کاتالوگ‌های قدیمی و روش‌های سنتی شبیه‌سازی است که اغلب زمان‌بر و محدود هستند؛ اما مهندس فرآیند مجهز به یادگیری ماشین می‌تواند با تحلیل ساختاریافته میلیاردها داده ثبت‌شده در سیستم‌های مانیتورینگ کارخانه، الگوهای پنهان خرابی‌ها و افت راندمان را به سرعت کشف کند.

چرا آینده شغلی مهندسان شیمی به شدت به یادگیری ابزارهای هوش مصنوعی گره خورده است؟

در سال‌های آینده، مهندسان شیمی که فقط به روش‌های سنتی شبیه‌سازی و کنترل تسلط دارند، جای خود را به مهندسان مجهز به علم داده خواهند داد؛ پتروشیمی‌ها و غول‌های صنعتی جهان اکنون به دنبال افرادی هستند که علاوه بر فیزیک شیمی، توانایی استخراج ارزش از داده‌ها را داشته باشند.