آموزش Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP)

گواهینامه Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) توسط CertNexus طراحی شده است تا متخصصان داده را با دانش و مهارت‌های لازم در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) مجهز کند. این دوره به شرکت‌کنندگان می‌آموزد چگونه با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف، مشکلات کسب‌وکار را از طریق AI و ML حل کنند، یک جریان کاری منظم برای توسعه راه‌حل‌های مؤثر دنبال کنند، از ابزارهای منبع‌باز برای توسعه، آزمایش و پیاده‌سازی این راه‌حل‌ها استفاده کنند و اطمینان حاصل کنند که حریم خصوصی کاربران حفظ می‌شود.

سرفصل‌های دوره CAIP عبارت‌اند از:

1. حل مشکلات کسب‌وکار با استفاده از AI و ML

   • شناسایی راه‌حل‌های AI و ML برای مشکلات کسب‌وکار
   • فرمول‌بندی یک مسئله یادگیری ماشین
   • انتخاب رویکردهای مناسب برای یادگیری ماشین

2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

   • جمع‌آوری داده‌ها
   • تبدیل داده‌ها
   • مهندسی ویژگی‌ها
   • کار با داده‌های بدون ساختار

3. آموزش، ارزیابی و تنظیم مدل یادگیری ماشین

   • آموزش مدل یادگیری ماشین
   • ارزیابی و تنظیم مدل یادگیری ماشین

4. ساخت مدل‌های رگرسیون خطی

   • ساخت مدل‌های رگرسیون با استفاده از جبر خطی
   • ساخت مدل‌های رگرسیون خطی منظم‌شده
   • ساخت مدل‌های رگرسیون تکراری

5. ساخت مدل‌های پیش‌بینی

   • ساخت مدل‌های سری زمانی تک‌متغیره
   • ساخت مدل‌های سری زمانی چند متغیره

6. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از رگرسیون لجستیک و k-نزدیک‌ترین همسایه

   • آموزش مدل‌های طبقه‌بندی باینری با استفاده از رگرسیون لجستیک
   • آموزش مدل‌های طبقه‌بندی باینری با استفاده از k-نزدیک‌ترین همسایه
   • آموزش مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
   • ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
   • تنظیم مدل‌های طبقه‌بندی

7. ساخت مدل‌های خوشه‌بندی

   • ساخت مدل‌های خوشه‌بندی k-میانگین
   • ساخت مدل‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

8. ساخت درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی

   • ساخت مدل‌های درخت تصمیم‌گیری
   • ساخت مدل‌های جنگل تصادفی

9. ساخت ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)

   • ساخت مدل‌های SVM برای طبقه‌بندی
   • ساخت مدل‌های SVM برای رگرسیون

10. ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

    • ساخت پرسپترون‌های چندلایه (MLP)
    • ساخت شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
    • ساخت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

11. عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

    • پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
    • خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین با MLOps
    • ادغام مدل‌ها در سیستم‌های یادگیری ماشین

12. نگهداری عملیات یادگیری ماشین

    • ایمن‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین
    • نگهداری مدل‌ها در محیط تولید

این دوره برای افرادی مناسب است که تجربه‌ای در زمینه فناوری اطلاعات دارند و می‌خواهند دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گسترش دهند. همچنین، این دوره به عنوان آمادگی برای آزمون گواهینامه CAIP طراحی شده است.