توضیحات

آموزش مهندسی هوش مصنوعی تمام پشته (فول استک) از صفر تا صد

نام دوره : The Complete Full Stack AI Engineering Bootcamp

پیش‌نیازها

• بدون نیاز به پیش‌زمینه قبلی در هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین: تمامی مفاهیم از صفر مطلق و به صورت ساختاریافته آموزش داده می‌شوند.

• سخت‌افزار و محیط توسعه: یک دستگاه کامپیوتر یا لپ‌تاپ متصل به اینترنت جهت نصب پایتون، VS Code و ابزارهای توسعه.

• کلید OpenAI API (اختیاری): برای اجرای برخی از پروژه‌های مدل‌های زبانی بزرگ و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی (ممکن است شامل هزینه‌های جزیی مصرف API باشد).

• حساب ابری Azure Databricks (اختیاری): جهت تمرین پروژه‌های بخش مهندسی داده در مقیاس ابری.

توضیحات:

به نقشه راه گام‌به‌گام و جامع تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی حرفه‌ای خوش آمدید.

بسیاری از دوره‌های آموزشی، ابزارها را به صورت جزیره‌ای و جدا از هم آموزش می‌دهند؛ اما این دوره به شما یاد می‌دهد که چگونه تک‌تک اجزای دنیای داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ را در قالب یک پایپ‌لاین تولیدی و صنعتی یکپارچه به هم متصل کنید.

این آموزش تنها به بیان تئوری‌ها بسنده نمی‌کند؛ بلکه شما مستقیماً کدنویسی می‌کنید، سیستم‌های مقیاس‌پذیر می‌سازید و منطق مهندسی پشت هر معماری را درک می‌نمایید.

از پایه‌های پایتون و ریاضیات ماتریسی گرفته تا ساخت APIهای مدرن، استقرار کانتینری با داکر، پایپ‌لاین‌های مهندسی داده با Spark و Kafka، مدل‌های ترنسفورمر، سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)، ایجنت‌های هوشمند با LangGraph و اجرای محلی مدل‌ها با Ollama، همگی در این دوره پوشش داده شده‌اند تا شما را کاملاً آماده ورود به بازار کار جهانی کنند.

سرفصل‌های تخصصی و مهارت‌های کسب‌شده در آموزش مهندسی هوش مصنوعی تمام پشته (فول استک) از صفر تا صد

• پایه‌های برنامه‌نویسی و تحلیل داده: آموزش پایتون پیشرفته، جبر خطی، نمایش برداری و ماتریسی، مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) و پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای با SQL و PostgreSQL.

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربردی: پیاده‌سازی مدل‌های نظارت‌شده (رگرسیون، درخت تصمیم، SVM، الگوریتم قدرتمند XGBoost) و مدل‌های بدون نظارت (K-Means و DBSCAN) با Scikit-Learn.

• مهندسی نرم‌افزار و توسعه سرویس‌های AI: ساخت وب‌سرویس‌های سریع و سبک با FastAPI، بسته‌بندی مدل‌ها درون کانتینرهای Docker و ردیابی آزمایش‌ها با MLflow.

• مهندسی داده‌های حجیم (Big Data Engineering): معماری سیستم‌های توزیع‌شده با Apache Spark، صف پیام‌های Kafka و ساخت خطوط داده در مقیاس ابری با Azure Databricks و Delta Lake.

• یادگیری عمیق و چارچوب PyTorch: درک ریاضیات شبکه‌های عصبی، پیاده‌سازی شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر، مدل‌های دنباله‌ای (RNN, LSTM, GRU) برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و ساخت مدل‌ها با PyTorch.

• معماری ترنسفورمر و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تشریح سازوکار معماری Transformer، توجه چندسر (Multi-Head Attention) و ورود به دنیای مدل‌های زبانی مدرن.

• مهندسی سیستم‌های RAG و ایجنت‌های هوشمند: طراحی پایپ‌لاین‌های بازیابی اطلاعات (Advanced RAG)، توسعه جریان‌های کاری با LangChain و LangGraph، ساخت سرور و کلاینت پروتکل کانتکست مدل (MCP) و اجرای آفلاین و محلی مدل‌ها با ابزار Ollama.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

• نقشه راه یکپارچه از صفر تا سطح ارشد (Full-Stack AI Engineer): عدم نیاز به پراکنده‌خوانی و دسترسی به یک مسیر یادگیری ساختاریافته.

• پروژه‌محور و مبتنی بر سناریوهای واقعی بازار کار: آموزش استانداردهای مورد نیاز در شرکت‌های بزرگ فناوری و استارتاپ‌ها.

• تسلط بر ابزارهای نسل جدید هوش مصنوعی: تمرکز ویژه بر معماری‌های ایجنتیک، RAG پیشرفته و پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر داده.

دوره آموزش مهندسی هوش مصنوعی تمام پشته (فول استک) از صفر تا صد برای چه کسانی مناسب است؟

• افراد مبتدی با انگیزه: کسانی که می‌خواهند از پایه و با یک متدولوژی استاندارد وارد دنیای هوش مصنوعی و علم داده شوند.

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و برنامه‌نویسان فول‌استک: افرادی که قصد دارند مسیر شغلی خود را به سمت هوش مصنوعی تغییر دهند و نحوه استقرار سیستم‌های هوشمند را بیاموزند.

• تحلیل‌گران و مهندسان داده: متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های عملی خود در یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و ابزارهای مهندسی داده هستند.

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر و مهندسی: علاقه‌مندانی که می‌خواهند رزومه‌ای قوی برای تصاحب موقعیت‌های شغلی مهندسی AI بسازند.

بخشی از دوره :