پایتون با رویکرد یادگیری ماشین [دوره آنلاین]

پایتون، کلید واژه ای که روز به روز بیشتر از آن می شنویم. روز به روز آمارها را مشاهده می کنیم که از سایر زبان های برنامه نویسی در حالت سبقت گرفتن است و در حال تبدیل شدن به پراستفاده ترین زبان برنامه نویسی دنیا است. این اتفاق دیر یا زود رخ خواهد داد. کافی است نمودار زیر را ببینیم : 

نمودار بالا میزان سوالات از پایتون در سایت Stackoverflow (معتبرترین انجمن سوالات برنامه نویسی در دنیا) می باشد را نشان می دهد. مشاهده می کنید که چگونه به صورت شگفت انگیزی رشد خود را از سال 2009 آغاز می کند و روز به روز بیشتر مورد بررسی قرار می گیرد.

واقعیت هم همین است. میزان استفاد از پایتون روز به روز در حال افزایش می باشد به خصوص اگر شما بخواهید در حوزه یادگیری ماشین وارد شوید !

این دوره جزیی از پازل دوره های یادگیری ماشین در آکادمی ربوتک است. در آکادمی ربوتک ما یک نقشه راه کلی از صفر تا صد برای مباحث هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی کرده ایم. این دوره اولین پازل از این نقشه راه می باشد. ابتدا بیایید نگاهی کلی به نقشه راه آکادمی ربوتک در زمینه یادگیری ماشین بیندازیم.

همانطور که در شکل بالا مشاهده می کنید پایتون کلید شروع ماجراست. بدون پایتون حضور در دنیای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق سخت و تقریبا غیر ممکن است. داشتن یک پایه قوی از پایتون بسیار برای ما کلیدی است. به همین خاطر در این دوره پایتونی متفاوت برای شروع ماجرا طراحی شده است. این دوره سه تفاوت اساسی با یک دوره پایتون معمولی دارد :

• کتابخانه های لازم برای کارهای یادگیری ماشین مثل Numpy و Matplotlib و Pandas در این دوره تدریس می شوند که بسیار کلیدی است.
• سعی می شود برخی از مفاهیم یادگیری ماشین در اینجا مورد بررسی قرار گیرد تا شرکت کننده دید بازتری نسبت به یادگیری ماشین داشته باشد و نقشه راه خود را بهتر درک کند.
• اساتید دوره های پایتون و هوش مصنوعی کاربردی و یادگیری عمیق و با یکدیگر در هماهنگی کامل هستند و این موضوع باعث می شود که مواردی که در دوره های دیگر بسیار لازم است، در دوره پایتون به آن تاکید بیشتری شود. 

در واقع می توان گفت که یکپارچگی سیستم طراحی شده باعث می شود که دانشجو وقتی به دوره ای وارد می شود تقریبا بی نیاز از موارد پیش نیاز است و هر آنچه که لازم بوده در دوره های دیگر گفته شده است و البته سعی می شود تا مفاهیمی که کمی مشکل است مجددا در دوره ها یادآوری شود.