دانلود کتاب آموزشی Python for Artificial Intelligence جلد اول

دوره آموزشی Python for Artificial Intelligence معمولاً شامل مجموعه‌ای از مباحث اساسی است که شما را با ابزارها و تکنیک‌های پایتون برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی آشنا می‌کند. در اینجا یک لیست معمول از سر فصل‌ها که ممکن است در چنین دوره‌هایی مورد پوشش قرار گیرد، آورده شده است:

1. مقدمه‌ای بر پایتون

• نصب پایتون و محیط‌های توسعه
• مفاهیم پایه‌ای زبان پایتون
• کار با داده‌ها: متغیرها، لیست‌ها، دیکشنری‌ها، و تاپل‌ها
• دستورات شرطی و حلقه‌ها
• توابع و کلاس‌ها

2. کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی

• NumPy: کار با آرایه‌ها و عملیات ریاضی
• Pandas: تجزیه و تحلیل داده‌ها
• Matplotlib/Seaborn: تجسم داده‌ها
• Scikit-Learn: یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن
• TensorFlow/Keras: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

3. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین (Machine Learning)

• تفاوت‌های بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
• ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (دقت، یادآوری، F1-Score)
• داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها (پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی)
• تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست

4. الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• Regressions (رگرسیون): رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
• Classification (دسته‌بندی): الگوریتم‌هایی مانند KNN، درخت تصمیم، Naive Bayes
• Clustering (خوشه‌بندی): الگوریتم K-Means
• Ensemble Learning: Random Forest، Gradient Boosting
• Support Vector Machines (SVM)

5. یادگیری عمیق (Deep Learning)

• معرفی شبکه‌های عصبی
• مفاهیم پایه‌ای در مورد Neural Networks و Backpropagation
• پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با Keras/TensorFlow
• Convolutional Neural Networks (CNN) برای پردازش تصاویر
• Recurrent Neural Networks (RNN) برای پردازش داده‌های دنباله‌ای و متنی
• Long Short-Term Memory (LSTM)

6. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

• تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی با استفاده از پایتون
• تجزیه و تحلیل متن و استخراج ویژگی‌ها
• استفاده از کتابخانه‌های NLTK و spaCy
• مدل‌های زبان مانند Word2Vec و GloVe

7. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین

• Deep Reinforcement Learning: یادگیری تقویتی عمیق
• Generative Adversarial Networks (GANs): شبکه‌های مولد رقابتی
• Transfer Learning: انتقال دانش از مدل‌های پیش‌آموزش داده شده

8. پیاده‌سازی پروژه‌های عملی

• پروژه‌های عملی مرتبط با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• ساخت مدل‌های کاربردی برای دسته‌بندی تصاویر، پیش‌بینی قیمت‌ها، پردازش زبان طبیعی
• استفاده از مدل‌ها در محیط‌های واقعی و بهینه‌سازی آن‌ها

9. استفاده از مدل‌ها در دنیای واقعی

• آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های بزرگ
• بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از تنظیمات پارامترها
• مقیاس‌پذیری و استفاده از مدل‌ها در سیستم‌های تولیدی

10. آینده هوش مصنوعی

• روندهای جدید و پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی
• اخلاق و مسئولیت‌های اجتماعی در استفاده از هوش مصنوعی
• آینده هوش مصنوعی در صنایع مختلف

این سر فصل‌ها بسته به دوره خاص و پلتفرم آموزشی ممکن است کمی تغییر کند، اما این مباحث پایه‌ای برای یادگیری هوش مصنوعی با استفاده از پایتون هستند.