دوره جامع حرفه‌ای هوش مصنوعی

از پایتون مقدماتی تا یادگیری عمیق (Deep Learning)

🟢 عنوان دوره (فارسی)

دوره جامع حرفه‌ای هوش مصنوعی | آموزش AI از صفر تا Deep Learning در کالج اورست

🔵 Course Title (English)

**Professional Artificial Intelligence Program

From Python Fundamentals to Deep Learning**

🧾 معرفی دوره (معرفی مفصل و کامل)

دوره جامع حرفه‌ای هوش مصنوعی کالج اورست یک مسیر آموزشی کاملاً ساختارمند، پروژه‌محور و بازارمحور است که برای علاقه‌مندان ورود جدی به دنیای Artificial Intelligence طراحی شده است.

در این دوره، فراگیر از پایتون مقدماتی شروع می‌کند و به‌صورت اصولی و گام‌به‌گام وارد دنیای داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌شود تا در پایان، توانایی درک، تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی را کسب کند.

✅ این دوره مناسب افرادی است که:

• هیچ پیش‌زمینه‌ای در AI ندارند
• یا دانش پراکنده دارند و می‌خواهند مسیر حرفه‌ای و استاندارد را طی کنند

📍 این دوره به‌صورت حضوری و آنلاین توسط کالج اورست در شهر کرج برگزار می‌شود و یکی از کامل‌ترین دوره‌های AI در استان البرز به‌شمار می‌رود.

🎯 هدف دوره

هدف اصلی این دوره، تربیت نیروی کارآمد، تحلیل‌گر و آماده ورود به بازار کار هوش مصنوعی است.

در پایان این دوره، فراگیر می‌تواند:

• با زبان پایتون برای AI برنامه‌نویسی کند
• داده‌ها را تحلیل و آماده‌سازی کند
• الگوریتم‌های Machine Learning را پیاده‌سازی کند
• مفاهیم و مدل‌های Deep Learning را درک و اجرا کند
• مسیر شغلی خود در حوزه هوش مصنوعی را آگاهانه انتخاب کند

⭐ مزایای دوره جامع هوش مصنوعی کالج اورست

• ✅ آموزش از صفر مطلق تا سطح حرفه‌ای
• ✅ تمرکز بر مهارت‌های واقعی بازار کار
• ✅ سرفصل استاندارد بین‌المللی
• ✅ پروژه‌محور و کاربردی
• ✅ قابل ارائه برای رزومه شغلی
• ✅ پشتیبانی آموزشی
• ✅ برگزارشده توسط کالج اورست در کرج
• ✅ مناسب مهاجرت، ارتقای شغلی و ورود به بازار فناوری

💼 بازار کار دوره (توضیح جامع)

بازار کار هوش مصنوعی یکی از پردرآمدترین و رو‌به‌رشدترین بازارهای فناوری در ایران و جهان است.

فارغ‌التحصیل این دوره می‌تواند وارد موقعیت‌های شغلی زیر شود:

👨‍💻 موقعیت‌های شغلی:

• Junior AI Engineer
• Machine Learning Engineer (Junior Level)
• Data Analyst
• AI Developer
• Python Developer (AI-focused)
• Research Assistant

🌍 فرصت‌ها:

• استخدام در شرکت‌های فناوری
• استارتاپ‌ها
• پروژه‌های فریلنسری
• کار از راه دور (Remote)
• مسیر مهاجرت کاری

📈 با توجه به رشد استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف (مالی، سلامت، آموزش، فروش و تولید)، تقاضا برای نیروهای متخصص AI هر سال افزایش می‌یابد.

🎓 این دوره در کالج اورست کرج به‌گونه‌ای طراحی شده که دانشجو پس از اتمام دوره، پایه‌ای کاملاً محکم برای ورود به بازار کار یا ادامه مسیر تخصصی‌تر (NLP، Computer Vision، MLOps) داشته باشد.

✅ پیش‌نیاز دوره

• ❌ هیچ پیش‌نیاز فنی ندارد
• ✔ مناسب افراد مبتدی
• ✔ مناسب دانشجویان، مهندسان، مدیران و علاقه‌مندان
• ✔ آشنایی پایه با کامپیوتر کافی است

📚 سرفصل‌های ریز دوره (فارسی و انگلیسی)

🧩 بخش 1: مبانی برنامه‌نویسی با پایتون

Python Fundamentals for AI

فارسی:

• آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی
• نصب Python و محیط توسعه
• متغیرها و انواع داده
• شرط‌ها و حلقه‌ها
• توابع و ماژول‌ها
• کار با فایل‌ها
• مبانی Programming Logic

English:

• Introduction to Programming Concepts
• Python Installation & Setup
• Data Types & Variables
• Conditional Statements & Loops
• Functions & Modules
• File Handling Basics

🧩 بخش 2: پایتون برای علم داده

Python for Data Science

فارسی:

• NumPy و کار با آرایه‌ها
• Pandas و تحلیل داده
• Data Cleaning
• Data Visualization با Matplotlib و Seaborn

English:

• NumPy Arrays & Computation
• Pandas DataFrames
• Data Cleaning & Preprocessing
• Data Visualization

🧩 بخش 3: مبانی یادگیری ماشین

Machine Learning Fundamentals

فارسی:

• Machine Learning چیست؟
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Regression & Classification
• Clustering
• Model Evaluation
• Overfitting و Underfitting

English:

• Introduction to Machine Learning
• Supervised vs Unsupervised Learning
• Regression & Classification Models
• Clustering Techniques
• Model Evaluation Metrics

🧩 بخش 4: یادگیری عمیق (Deep Learning)

Deep Learning Fundamentals

فارسی:

• Neural Networks
• Perceptron و ANN
• Activation Functions
• Backpropagation
• Introduction to TensorFlow / PyTorch
• CNN (مقدماتی)
• کاربرد Deep Learning در صنعت

English:

• Neural Networks Basics
• Artificial Neural Networks
• Activation Functions
• Backpropagation Algorithm
• TensorFlow / PyTorch Introduction
• Intro to Convolutional Neural Networks