دوره پیشرفته هوش مصنوعی با پایتون
در این دوره پیشرفته هوش مصنوعی، دانشآموزان و دانشجویان فرصتی خواهند داشت تا با مفاهیم پیچیدهتر و کاربردیتر هوش مصنوعی آشنا شوند و مهارتهای خود را در زمینه دادهکاوی و بینایی کامپیوتر به سطح بالاتری ارتقا دهند. این دوره با تمرکز بر پروژههای عملی و آزمونهای هدفمند، به شرکتکنندگان کمک میکند تا درک عمیقی از الگوریتمهای پیشرفته دادهکاوی و تکنیکهای مدرن بینایی کامپیوتر به دست آورند.
اهداف دوره:
- تسلط بر الگوریتمهای دادهکاوی، مانند K-نزدیکترین همسایه (KNN) و خوشهبندی.
- یادگیری مبانی بینایی کامپیوتر و پیادهسازی آن با استفاده از کتابخانه OpenCV.
- آشنایی با تکنیکهای پیشرفته تشخیص اشیاء مانند YOLO.
- اجرای پروژههای عملی در زمینه دادهکاوی و بینایی کامپیوتر.
- آمادهسازی برای انجام پروژههای تحقیقاتی یا صنعتی در حوزه هوش مصنوعی.
سرفصلهای دوره:
- مرور پایتون و ابزارهای پیشرفته: بازبینی مفاهیم کلیدی پایتون و نصب کتابخانههای ضروری.
- مبانی دادهکاوی: آشنایی با الگوریتمهای دادهکاوی و پیشپردازش دادهها.
- الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN): پیادهسازی الگوریتم KNN و تحلیل عملکرد.
- خوشهبندی دادهها: پیادهسازی الگوریتمهایی مانند K-Means و DBSCAN.
- مبانی بینایی کامپیوتر: معرفی مفاهیم پایه بینایی کامپیوتر و کار با تصاویر با OpenCV.
- تشخیص اشیاء با YOLO: پیادهسازی YOLO برای تشخیص و ردیابی اشیاء.
- پروژه دادهکاوی: اجرای یک پروژه کامل دادهکاوی از جمعآوری داده تا تحلیل و نتیجهگیری.
- پروژه بینایی کامپیوتر: اجرای پروژه عملی تشخیص اشیاء با OpenCV و YOLO.
- آزمونهای میان دوره: سنجش دانش و مهارتهای شرکتکنندگان از طریق آزمونهای تئوری و عملی.
- پروژه نهایی و آزمون: انجام پروژه نهایی و ارائه آن به همراه آزمون نهایی.
پیشنیازها:
این دوره نیازمند دانش پایه در برنامهنویسی پایتون و مبانی هوش مصنوعی است. آشنایی با مفاهیم اولیه دادهکاوی و بینایی کامپیوتر مزیت محسوب میشود.
نتیجه نهایی:
در پایان این دوره، شرکتکنندگان قادر خواهند بود تا الگوریتمهای پیشرفته دادهکاوی را پیادهسازی کنند و در پروژههای پیچیده بینایی کامپیوتر مشارکت داشته باشند. همچنین، این دوره به آنها کمک میکند تا برای ورود به حوزههای تحقیقاتی یا صنعتی مرتبط با هوش مصنوعی آماده شوند.