آموزش برنامه نویسی پایتون با رویکرد دیتاساینس و هوش مصنوعی

در دوره جامع و کامل از پایتون با رویکرد هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science)، به تمامی جنبه‌های ضروری و مهم موضوع پرداخته شود. در ادامه سرفصل‌های پیشنهادی برای این دوره آورده شده است:

1. مقدمه به پایتون

• نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی (Anaconda، Jupyter Notebook، IDEهای مختلف)
• مبانی زبان پایتون
  • نوع داده‌ها (int، float، string، list، tuple، dictionary)
  • عملگرها و عبارات
  • شرط‌ها و حلقه‌ها (if، for، while)
  • توابع و ماژول‌ها
• مدیریت خطاها و استثنائات

2. برنامه‌نویسی پیشرفته در پایتون

• شی‌گرایی (Classes و Objects)
• برنامه‌نویسی تابعی (تابع‌های لامبدا، map، filter، reduce)
• کار با فایل‌ها (خواندن و نوشتن فایل‌های CSV، JSON و TXT)
• کتابخانه‌های مفید پایه (os، sys، datetime)

3. علم داده (Data Science)

• مفاهیم و چرخه علم داده
• جمع‌آوری داده‌ها
  • داده‌های ساختار یافته و غیرساختار یافته
  • روش‌های جمع‌آوری داده‌ها (APIها، وب‌استرینگ)
• پیش‌پردازش داده‌ها
  • تمیز کردن داده‌ها (حذف نویز و داده‌های گمشده)
  • نرمال‌سازی و مقیاس‌سازی (MinMax، StandardScaler)
• تحلیل داده‌ها
  • توصیف داده‌ها (اماری توصیفی)
  • تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های matplotlib و seaborn

4. تحلیل داده با پانداس (Pandas)

• معرفی و نصب Pandas
• ساخت DataFrames و Series
• عملیات بر روی داده‌ها (فیلتر کردن، گروه‌بندی، ادغام و پیوستن DataFrameها)
• زمان‌بندی داده‌ها و کار با سری‌های زمانی

5. یادگیری ماشین (Machine Learning)

• مقدمه به یادگیری ماشین
• دسته‌بندی و رگرسیون
• ارائه الگوریتم‌های مختلف
  • الگوریتم‌های نظارت شده (رگرسیون خطی، درخت تصمیم، KNN، SVM)
  • الگوریتم‌های غیرنظارتی (خوشه‌بندی و کاهش ابعاد)
• ارزیابی مدل‌ها (دقت، یادآوری، F1-score، منحنی ROC و AUC)

6. یادگیری عمیق (Deep Learning)

• مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• معرفی TensorFlow و Keras
• ساخت و آموزش یک شبکه عصبی عمیق
• روش‌های پیشرفته (Regularization، Dropout، Batch Normalization)
• انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آماده

7. پروژه‌های عملی

• پروژه‌های مبتنی بر تحلیل داده
• پروژه‌های یادگیری ماشین (پیش‌بینی‌های مالی، تحلیل احساسات، طبقه‌بندی تصاویر)
• پروژه‌های یادگیری عمیق (شناسایی اشیا و تصویر)
• ارائه و مستندسازی پروژه‌ها

8. کاربردهای هوش مصنوعی

• بینایی ماشین (Computer Vision)
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
• سیستم‌های توصیه‌گر
• کاربردها در صنایع مختلف (بهداشت، مالی، بازاریابی و غیره)

9. مباحث پیشرفته

• هوش مصنوعی اخلاقی
• تجزیه و تحلیل کلان داده
• تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

10. آینده هوش مصنوعی و علم داده

• روندهای آینده در هوش مصنوعی
• حرفه و بازار کار برای داده‌کاوان و متخصصان هوش مصنوعی