دانلود کتاب آموزشی Python for Data Science and AI جلد اول

دوره آموزشی Python for Data Science and AI که توسط IBM در Coursera ارائه می‌شود، شامل سر فصل‌های زیر است:

1. Introduction to Python for Data Science and AI

• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای پایتون
• نصب پایتون و محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebooks
• اصول برنامه‌نویسی پایتون (متغیرها، انواع داده‌ها، حلقه‌ها و دستورات شرطی)
• استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای علم داده مانند NumPy و Pandas

2. Data Analysis and Visualization

• تحلیل داده‌ها با استفاده از کتابخانه Pandas
• پیش‌پردازش داده‌ها (پاکسازی، تغییر شکل داده‌ها)
• تجزیه و تحلیل داده‌های عددی و غیر عددی
• تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn

3. Introduction to Machine Learning

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پایه‌ای
• استفاده از Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون (مانند مدل‌های Logistic Regression و Decision Tree)

4. Supervised Machine Learning

• آموزش الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (مثل Linear Regression، K-Nearest Neighbors)
• ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (استفاده از معیارهایی مانند دقت، صحت و F1-Score)
• بهینه‌سازی مدل‌ها و انتخاب ویژگی‌ها

5. Unsupervised Machine Learning

• آموزش الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت مانند K-Means Clustering و Principal Component Analysis (PCA)
• تحلیل خوشه‌بندی و کاهش ابعاد داده‌ها
• کاربردهای یادگیری بدون نظارت در داده‌های بزرگ

6. Neural Networks and Deep Learning

• معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN)
• اصول یادگیری عمیق (Deep Learning)
• آموزش مدل‌های عصبی با استفاده از TensorFlow و Keras
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با چند لایه (Deep Neural Networks)

7. Introduction to AI with Python

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI)
• کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی
• استفاده از الگوریتم‌های AI در حل مسائل پیچیده
• پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با پایتون

8. Capstone Project

• پروژه نهایی که در آن دانش‌آموزان باید توانایی‌های خود را در تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی یادگیری ماشین و پیاده‌سازی الگوریتم‌های AI نشان دهند.
• دانش‌آموزان یک پروژه کامل را با استفاده از داده‌های واقعی توسعه می‌دهند که مهارت‌های کسب‌شده در طول دوره را به نمایش می‌گذارد.

مهارت‌ها و ابزارهای مورد استفاده:

• Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn
• Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• TensorFlow و Keras برای یادگیری عمیق
• ابزارهای تحلیل داده و هوش مصنوعی در محیط‌های Jupyter Notebooks

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از مباحث ابتدایی پایتون به سمت پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هدایت می‌کند.