علم داده و هوش مصنوعی
تفاوت بین علم داده و هوش مصنوعی چیست؟
هم علم داده و هم هوش مصنوعی (AI) اصطلاحاتی برای روشها و تکنیکهای مرتبط با درک و استفاده از دادههای دیجیتال هستند. سازمانهای مدرن اطلاعات را از طیف وسیعی از سیستمهای فیزیکی و آنلاین در هر جنبه از زندگی انسان جمعآوری میکنند. ما داده های متنی، صوتی، تصویری و تصویری را در مقادیر زیاد در دسترس داریم. علم داده ابزارها، روش ها و فن آوری آماری را برای تولید معنا از داده ها ترکیب می کند. هوش مصنوعی این را یک گام جلوتر میبرد و از دادهها برای حل مشکلات شناختی که معمولاً با هوش انسانی مرتبط است، مانند یادگیری، تشخیص الگو و بیان انسانمانند استفاده میکند. این مجموعه ای از الگوریتم های پیچیده است که در طول زمان “یاد می گیرند” و در طول زمان در حل مسائل بهتر می شوند.
قدم های پیش نیاز
قدم های اصلی
قدم های بعدی
توضیحات مسیر یادگیری
هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. نمونه هایی از کاربردهای هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.
هوش مصنوعی به سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. هیچ زبان برنامه نویسی به طور انحصاری در هوش مصنوعی استفاده نمی شود، اما Python، R، Java، C++ و Julia همگی زبان های محبوبی در میان توسعه دهندگان هوش مصنوعی هستند.
هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟
به طور کلی، سیستمهای هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از دادههای آموزشی برچسبگذاری شده، تجزیه و تحلیل آن دادهها برای همبستگیها و الگوها، و استفاده از این الگوها برای پیشبینی وضعیتهای آینده کار میکنند.
علم داده چیست؟
علم داده رشتهای است که ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر را برای پردازش حجم زیادی از دادهها و تعیین الگوها و روندها ترکیب میکند. با این بینش، سازمان ها می توانند بهتر درک کنند که چرا رویدادهای خاص رخ می دهند و فرآیندهای تصمیم گیری آگاهانه تری را توسعه می دهند
قدم های پیش نیاز - علم داده و هوش مصنوعی
اولین گام، یادگیری فنآوریهای اصلی است که وب جهانی و محتویات آن را تشکیل میدهند که شامل:
- دوره های اولیه یادگیری Mathematics ,Statistics ,Econometrics
- پروتکل هایی مانند Learn Algebra , Calculus, Mathematical Analysis و غیره
- آمار، CLT، آزمون فرضیه، احتمال و نمونه گیری، آزمون AB، افزایش حساسیت آزمون
لیست دوره ها
-
دوره Mathematics
ریاضیات پایه و اساس هوش مصنوعی و علم داده است. برای برتری در این زمینه ها داشتن درک خوب از ریاضیات ضروری است. جبر،...
-
دوره Statistics
آمار علم جمع آوری، تجزیه و تحلیل، تفسیر، ارائه و سازماندهی داده ها است. این شاخه ای از ریاضیات است که به جمع آوری،...
-
دوره Econometrics
اقتصاد سنجی کاربرد روش های آماری در داده های اقتصادی است. این شاخه ای از اقتصاد است که هدف آن ارائه محتوای تجربی به...
قدم های اصلی - علم داده و هوش مصنوعی
کدنویسی:
برنامه نویسی یک مهارت اساسی برای دانشمندان داده است. شما باید بتوانید کد بنویسید تا داده ها را دستکاری کنید، مدل ها بسازید و راه حل ها را بکار ببرید. رایج ترین زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در علم داده پایتون و R. Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که یادگیری آن آسان است و تعداد زیادی کتابخانه برای دستکاری داده ها و یادگیری ماشینی دارد. R یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزار رایگان برای محاسبات آماری و گرافیک است. به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده ها استفاده می شود.
- زبان های برنامه نویسی: یادگیری زبان پایتون مثل ماژول
- pandas, seaborn و غیره
- ساختار داده ها و الگوریتم ها
- یادگیری Sql
- تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی
- درک، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها
- .
لیست دوره ها
-
دوره Python (beginner & Advanced)
پایتون یک زبان برنامه نویسی شناخته شده است که هم یک زبان تایپ قوی و هم یک زبان تایپ پویا است. به عنوان یک...
-
قدم های پیشرفته :
یادگیری ماشینی حوزهای از هوش مصنوعی است که از تکنیکهای آماری استفاده میکند تا به سیستمهای رایانهای توانایی «یادگیری» (به عنوان مثال، بهبود تدریجی عملکرد در یک کار خاص) از دادهها را بدون برنامهریزی صریح بدهد. یادگیری ماشین که از مطالعه تشخیص الگو و تئوری یادگیری محاسباتی در هوش مصنوعی تکامل یافته است، مطالعه و ساخت الگوریتمهایی را بررسی میکند که میتوانند از دادهها یاد بگیرند و پیشبینی کنند – چنین الگوریتمهایی با انجام پیشبینیها یا تصمیمگیریهای مبتنی بر داده بر پیروی از دستورالعملهای برنامه کاملاً ثابت غلبه میکنند. ، از طریق ساخت یک مدل از ورودی های نمونه. یادگیری ماشین در طیف وسیعی از وظایف محاسباتی به کار می رود که در آن طراحی و برنامه نویسی الگوریتم های صریح با عملکرد خوب دشوار یا غیرممکن است.
لیست دوره ها
-
دوره Data Analyst – Machine Learning
این سرفصل استاندارد آموزش Data Analyst می باشد. در این دوره آموزشی تمامی سرفصل ها با تغییراتی توسط استاد تدریس می شود. فقط در نظر داشته...
-
دوره Deep Learning
این سرفصل استاندارد آموزش مهندسی ابزار توسعه می باشد. در این دوره آموزشی تمامی سرفصل ها با تغییراتی توسط استاد تدریس می شود. فقط در...
-
دوره MLOps
MLOps تمرینی برای همکاری و ارتباط بین دانشمندان داده و متخصصان عملیات برای کمک به مدیریت چرخه عمر ML تولید است. این مجموعه ای...
-
How to Teach English Online and Get Paid
In this course, We'll learn how to create websites by structuring and styling your pages with HTML and CSS.
-
How To Create In-Demand Online Courses
In this tutorial we will provide you with detailed instructions on how to use WordPress to create and manage your site. WordPress can be...
-
Instructional Design for Learning and Development
This tutorial will introduce you to PHP, a server-side scripting language you can use to make dynamic websites and web applications.
-
Begin Teaching Online Full Time
JavaScript is an object oriented dynamic language with types and operators, standard built-in objects, and methods. Its syntax comes from the Java and C...
-
Build a Six-Figure Business Selling Online Courses
HTML is the language of choice for structuring and presenting content for the World Wide Web. In this free online course you will learn...








