نقطه شروع برای ورود به‌ دنیای تولید و توسعه هوش مصنوعی!

گام اول _ دوره جامع آموزشی پایتون و ماشین لرنینگ

اگه می‌خوای بدونی ماشین لرنینگ چطور آینده شغلیت رو متحول می‌کنه و چه کاربردهای شگفت انگیزی داره، این ویدئو رو از دست نده!
فقط در چند دقیقه می‌فهمی ماشین لرنینگ چیه، چطور می‌تونی از صفر شروع کنی و چه کاربردها و بازار کار بزرگی داره.
ویدئو رو ببین تا جواب همه سوالاتت رو بگیری!

همین حالا رایگان شروع کن!

این دوره رایگان، یک دموی ویژه از دوره اصلیه که نشون میده چطور بدون هیچ تجربه‌ای می‌تونی وارد دنیای پایتون و یادگیری ماشین بشی. با این دوره هم یاد می‌گیری که چقدر راحت می‌تونی برنامه‌نویسی رو از صفر شروع کنی، هم با سبک تدریس مدرس آشنا میشی و مطمئن میشی که این مسیر، هم جذابه هم کاربردی. 
​​​​​​​همین حالا شروع کن!​​​​​​​

شروع رایگان

برای حفظ کیفیت پشتیبانی، ظرفیت هر گروه آموزشی 12 نفر است!

زمان شروع:

متفاوت

نوع مشاهده:

اسپات پلیر

روش پشتیبانی:

آنلاین

مدت زمان دوره:

120+ ساعت (90روز)

وضعیت دوره:

در حال ثبت نام

پیش نیاز:

ندارد

تا تکمیل ظرفیت (84 نفر)

فصل اول: مقدمه

. چرا باید علوم داده و یادگیری ماشین را بیاموزیم؟

بررسی اهمیت یادگیری ماشین و علوم داده در دنیای امروز، کاربردهای گسترده در صنعت و تحقیق، و فرصت‌های شغلی مرتبط.

. معرفی کاربردهای عملی پایتون و یادگیری ماشین

ارائه مثال‌های واقعی از استفاده پایتون و یادگیری ماشین در تحلیل داده، پیش‌بینی‌ها، و حل مسائل پیچیده.

. مروری بر اهداف و دستاوردهای این دوره

توضیح مسیر یادگیری دوره، مفاهیم کلیدی که پوشش داده می‌شوند، و مهارت‌هایی که انتظار می‌رود کسب کنید.

. توضیح نحوه استفاده از منابع و پروژه‌های دوره

معرفی منابع آموزشی، ابزارها و پلتفرم‌های مورد استفاده، و نحوه اجرای پروژه‌های عملی برای تقویت یادگیری.

فصل دوم: آموزش پایتون

1. مفاهیم و تعاریف اولیه

. آشنایی با پایتون به‌عنوان یک زبان همه‌منظوره

بررسی ویژگی‌ها، انعطاف‌پذیری، و دلایل محبوبیت پایتون برای کاربردهای متنوع.

. معرفی متغیرها و انواع داده در پایتون

شناخت انواع داده‌های پایه مثل اعداد، رشته‌ها، و بولین و نحوه تعریف متغیرها.

. اصول کار با محیط‌های توسعه مثل آناکوندا و کولب

نصب و راه‌اندازی ابزارهای توسعه و آشنایی با محیط‌های محبوب یادگیری ماشین.

. نحوه استفاده از Jupyter Notebook برای اجرای کد

آشنایی با ویژگی‌های Jupyter Notebook برای اجرای تعاملی کد و مستندسازی.



2. کار با ساختارهای داده

. تعریف و استفاده از لیست‌ها و تاپل‌ها

ایجاد، دسترسی، و مدیریت داده‌ها با لیست‌ها و تاپل‌های پایتون.

. دیکشنری‌ها: ذخیره‌سازی داده‌های کلید-مقدار

ذخیره و بازیابی اطلاعات ساختاریافته با استفاده از دیکشنری‌ها.

. Set:مفاهیم مجموعه‌ها و عملیات روی آن‌ها

انجام عملیات ریاضیاتی مانند اتحاد و اشتراک روی مجموعه‌ها.

. مدیریت داده‌های پیچیده با ساختارهای تو در تو

کار با داده‌های چندلایه و پیاده‌سازی ساختارهای پیچیده در پایتون.



3. دستورات کنترلی

. نحوه استفاده از شرط‌ها و تصمیم‌گیری در کد

پیاده‌سازی تصمیم‌گیری با دستورات شرطی if و elif.

. حلقه‌های for و while برای انجام عملیات تکراری

اجرای عملیات تکراری و پردازش داده‌ها با حلقه‌های مختلف.

. تکنیک‌های پیشرفته مدیریت استثناها و رفع خطاها

پیشگیری از توقف برنامه با مدیریت هوشمند خطاها.

. بهینه‌سازی ساختار کنترلی برای افزایش عملکرد

طراحی بهینه و ساده‌تر برای دستورات کنترلی.



4. برنامه‌نویسی تابعی و شی‌گرا

. تعریف توابع و نحوه استفاده از پارامترها و بازگشت مقادیر

ایجاد توابع قابل استفاده مجدد برای ساده‌سازی کدنویسی.

. اصول طراحی کلاس‌ها و مدیریت اشیاء

معرفی اصول شی‌گرایی و نحوه ایجاد کلاس‌ها و اشیاء.

. کار با ارث‌بری و توابع بازنویسی‌شده در کلاس‌ها

استفاده از ارث‌بری برای طراحی سیستم‌های پیچیده و بازنویسی رفتار کلاس‌ها.

. ساختار داده‌های پیچیده با ترکیب شی‌گرایی و برنامه‌نویسی تابعی

بهره‌گیری از قدرت برنامه‌نویسی شی‌گرا و تابعی برای حل مسائل پیچیده.



5. کتابخانه‌های اصلی پایتون

. Numpy:محاسبات ماتریسی و کار با آرایه‌های چندبعدی

پیاده‌سازی عملیات ریاضی و محاسبات پیشرفته با آرایه‌ها.

. Pandas: مدیریت و پردازش داده‌های ساختاریافته

مدیریت داده‌های جدولی و انجام عملیات تحلیل داده‌ها با سرعت بالا.

. تجسم داده‌ها با Matplotlib و روش‌های پیشرفته

ایجاد نمودارها و گراف‌های بصری برای تحلیل داده‌ها.

. استفاده از Plotly برای داشبوردهای تعاملی

طراحی داشبوردهای بصری و تعاملی با Plotly برای نمایش داده‌ها.



6. جمع‌بندی و تمرین‌های نهایی

. تمرین‌های جامع برای مرور مفاهیم آموخته‌شده

تمرین‌های عملی برای تسلط بر مفاهیم کلیدی آموزش داده‌شده.

. نکات کلیدی برای ادامه یادگیری پایتون

معرفی استراتژی‌ها و منابع برای یادگیری عمیق‌تر پایتون.

. معرفی سایت‌ها و ابزارهای پرکاربرد برای توسعه مهارت‌ها

راهنمایی به منابع آنلاین و ابزارهای مفید برای رشد حرفه‌ای.

. آماده‌سازی برای ورود به مباحث داده‌کاوی

مقدمه‌ای برای حرکت به سوی علوم داده و تحلیل‌های پیشرفته.

فصل سوم: ریاضیات هوش مصنوعی

1. مبانی و مقدمات ریاضیات

. تعریف ریاضیات و نقش آن در علوم مختلف

. بررسی اهمیت ریاضیات در تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی، و حل مسائل پیچیده.

. تفکر منطقی و اصول استدلال ریاضی

. معرفی روش‌های استدلال قیاسی و استقرایی در حل مسائل ریاضی.

. ارتباط ریاضیات با زندگی روزمره و علوم کاربردی

. تحلیل تأثیر ریاضیات در تکنولوژی، مهندسی، و علوم داده.

 

2. جبر خطی و هندسه برداری

. بردارها و فضاهای برداری

. معرفی بردارها، فضاهای برداری و ویژگی‌های آنها در ریاضیات کاربردی.

. ماتریس‌ها، عملیات روی ماتریس‌ها و دترمینان

. بررسی عملیات ماتریسی شامل جمع، ضرب، معکوس و کاربردهای آن در یادگیری ماشین.

. مقادیر ویژه (Eigenvalues) و بردارهای ویژه (Eigenvectors)

. معرفی و تحلیل مقادیر ویژه و بردارهای ویژه و کاربرد آنها در کاهش ابعاد داده‌ها.

. کاربردهای جبر خطی در مهندسی و علوم داده

. استفاده از جبر خطی در پردازش تصویر، تحلیل داده‌ها، و شبکه‌های عصبی.

 

3. آنالیز ریاضی و هندسه ژئومتریک

. مفاهیم پایه در هندسه و آنالیز

. معرفی اصول مشتق و انتگرال‌گیری در آنالیز ریاضی.

. توابع و مشتقات چندمتغیره

. تحلیل توابع چندمتغیره و مشتقات جزئی.

. گرادیان، دیورژانس و کرل

. بررسی مفاهیم گرادیان، دیورژانس و کرل در فیزیک و یادگیری ماشین.

. کاربردهای هندسی در علوم فیزیکی و مهندسی

. استفاده از هندسه تحلیلی در مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی و مهندسی.

 

4. احتمالات و آمار ریاضی

. مفاهیم پایه‌ای احتمال و آمار

. بررسی اصول نظریه احتمال و توزیع‌های تصادفی.

. توزیع‌های احتمالی (نرمال، گسسته، پیوسته)

. تحلیل انواع توزیع‌های احتمالی و تأثیر آنها در تحلیل داده‌ها.

. آزمون‌های آماری و تحلیل داده‌ها

. استفاده از آزمون‌های آماری برای تحلیل و تفسیر داده‌ها.

. استفاده از آمار در مدل‌سازی و پیش‌بینی

. کاربرد آمار در یادگیری ماشین و پیش‌بینی روندها.

 

5. بهینه‌سازی و بهینه‌سازی عددی

. معرفی مسائل بهینه‌سازی

. بررسی انواع مسائل بهینه‌سازی در ریاضیات کاربردی.

. روش‌های حل مسائل محدود و نامحدود

. معرفی روش‌های نیوتون، گرادیان نزولی و سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی.

. گرادیان نزولی و کاربردهای آن

. استفاده از گرادیان نزولی در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی.

. مسائل بهینه‌سازی در یادگیری ماشین و علوم مهندسی

. تحلیل روش‌های بهینه‌سازی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین.

 

6. رگرسیون و مدل‌های کاهش ابعاد

. مفهوم رگرسیون و انواع آن (خطی، لجستیک)

. بررسی مدل‌های رگرسیون و نقش آنها در تحلیل داده‌ها.

. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)

. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی.

. کاربرد کاهش ابعاد در علوم داده و یادگیری ماشین

. استفاده از روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد مدل‌ها.

 

7. ریاضیات برداری و تحلیل چندمتغیره

. کار با بردارها در فضای سه‌بعدی

. بررسی بردارها و عملیات برداری در فضاهای چندبعدی.

. انتگرال‌گیری و مشتق‌گیری در چند متغیر

. تحلیل و کاربرد انتگرال‌های چندگانه و مشتقات جزئی.

. روابط بین دستگاه‌های مختصات

. تبدیل دستگاه‌های مختصات و استفاده از آنها در مدل‌سازی.

. کاربردها در فیزیک و دینامیک سیالات

. استفاده از تحلیل چندمتغیره در مسائل فیزیکی و دینامیکی.

 

8. مدل‌های تخمین و طبقه‌بندی داده‌ها

. تخمین چگالی احتمال (Kernel Density Estimation)

. استفاده از KDE در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی توزیع احتمالی.

. الگوریتم‌های طبقه‌بندی  KNN، SVM

. معرفی الگوریتم‌های پرکاربرد طبقه‌بندی داده‌ها.

. ارزیابی عملکرد مدل‌ها

. بررسی معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین.

. کاربردهای طبقه‌بندی در یادگیری ماشین

. استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی در پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر حوزه‌ها.

 

9. جمع‌بندی و نگاه جامع به کاربرد ریاضیات

. مرور مباحث کلیدی دوره

. بررسی اجمالی مباحث مطرح‌شده در این فصل.

. پروژه‌های کوچک برای ترکیب مفاهیم

. انجام تمرینات عملی و پیاده‌سازی کاربردی مباحث ریاضی.

. بحث در مورد چالش‌های ریاضی در مسائل واقعی

. تحلیل چالش‌های موجود در حل مسائل ریاضی پیچیده.

. معرفی مسیرهای پیشرفت در یادگیری ریاضیات

. راهکارهایی برای یادگیری پیشرفته‌تر و منابع پیشنهادی برای مطالعه بیشتر.

فصل چهارم: داده‌کاوی (Data Science)

1. پیش‌پردازش داده‌ها

. پاکسازی داده‌ها: رفع داده‌های پرت و داده‌های ناقص

شناسایی، حذف یا جایگزینی داده‌های غیرقابل اعتماد و ناقص در مجموعه داده‌ها.

. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها

تبدیل داده‌ها به فرمت‌های یکسان برای مقایسه و بهبود عملکرد مدل‌ها.

. بررسی انواع داده‌های ساختاریافته و غیر ساختاریافته

شناخت تفاوت داده‌های جدولی و داده‌های متنی، تصویری یا صوتی و نحوه مدیریت آن‌ها.

. تکنیک‌های دسته‌بندی و برچسب‌گذاری داده‌ها

سازماندهی داده‌ها به گروه‌ها یا تخصیص برچسب‌ها برای تسهیل تحلیل‌ها.

2. بررسی و تحلیل داده‌ها

. تحلیل‌های آماری پایه و مفاهیم اصلی آن‌ها

استفاده از شاخص‌های آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار برای فهم داده‌ها.

. مصورسازی داده‌ها و ارائه گراف‌های موثر

طراحی نمودارها و گراف‌های بصری برای ارائه بهتر اطلاعات و بینش‌ها.

. شناسایی الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها

کشف ارتباطات و الگوهای قابل پیش‌بینی در مجموعه داده‌ها.

. تحلیل همبستگی و کشف روابط میان متغیرها

بررسی شدت و نوع ارتباط بین متغیرهای مختلف داده.

3. مدیریت خطاها

. ارزیابی کیفیت داده‌ها و رفع ناسازگاری‌ها

شناسایی مشکلات کیفیتی در داده‌ها و بهبود آن‌ها برای تحلیل دقیق‌تر.

. روش‌های کاهش خطاها در تحلیل داده‌ها

تکنیک‌هایی برای کاهش تأثیر نویز و اطلاعات نادرست در فرآیند تحلیل.

. بررسی داده‌های پرت و حذف آن‌ها از مجموعه داده‌ها

شناسایی و مدیریت داده‌هایی که خارج از محدوده معمول قرار دارند.

. مقایسه الگوریتم‌ها برای شناسایی داده‌های نادرست

بررسی و انتخاب بهترین الگوریتم‌ها برای تشخیص داده‌های غیرواقعی یا نادرست.

4. پروژه‌های داده‌کاوی

. اجرای پروژه‌های واقعی برای تقویت مهارت‌ها

اجرای پروژه‌هایی که مفاهیم داده‌کاوی را در عمل پیاده‌سازی می‌کنند.

. تحلیل و گزارش‌دهی نتایج پروژه‌های داده‌کاوی

ارائه گزارش‌های جامع و قابل درک از نتایج تحلیل داده‌ها.

. تمرین بر روی داده‌های واقعی از صنایع مختلف

کار با داده‌های واقعی از حوزه‌هایی مانند پزشکی، بازاریابی و مالی.

. بررسی روش‌های نوین در تحلیل داده‌های پیچیده

آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته و نوظهور در داده‌کاوی و تحلیل داده.

 

فصل پنجم: یادگیری ماشین (Machine Learning)

1. مقدمه و مفاهیم پایه

. تعریف یادگیری ماشین و تفاوت آن با برنامه‌نویسی سنتی

توضیح اینکه چگونه یادگیری ماشین به‌جای کدنویسی قوانین، از داده‌ها برای یادگیری استفاده می‌کند.

. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، و تقویتی

بررسی دسته‌بندی‌های اصلی یادگیری ماشین و کاربردهای هر یک.

. آشنایی با فرآیند آموزش و ارزیابی مدل‌ها

مراحل ساخت، آموزش، و ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین.

. مروری بر کاربردهای عملی در صنایع مختلف

ارائه مثال‌هایی از کاربرد یادگیری ماشین در صنایع پزشکی، مالی، و حمل‌ونقل.

2. الگوریتم‌های رگرسیون

. رگرسیون خطی و نحوه پیاده‌سازی آن

مدل‌سازی رابطه خطی میان متغیرهای ورودی و خروجی.

. تحلیل داده‌ها با رگرسیون چندمتغیره

استفاده از چندین متغیر مستقل برای پیش‌بینی نتایج پیچیده‌تر.

. روش‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, R²)

معرفی معیارهای خطای میانگین مربعات و ضریب تعیین برای سنجش دقت مدل.

. بررسی تاثیر متغیرها بر عملکرد مدل‌ها

تحلیل میزان تأثیر متغیرهای مستقل بر خروجی مدل رگرسیون.

3. طبقه‌بندی (Classification)

. مفاهیم پایه طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی

تعریف فرآیند دسته‌بندی داده‌ها و معرفی معیارهایی مانند دقت و ماتریس آشفتگی.

. الگوریتم‌های پایه مثل KNN و درخت تصمیم

پیاده‌سازی روش‌های ساده و مؤثر برای دسته‌بندی داده‌ها.

. ترکیب الگوریتم‌ها برای بهبود دقت مدل‌ها

معرفی روش‌هایی مانند Bagging و Boosting برای افزایش دقت مدل‌ها.

. پروژه‌های عملی برای طبقه‌بندی داده‌ها

تمرین‌های واقعی برای ساخت و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی.

4. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means

گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها بدون نیاز به برچسب‌ها.

. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و استفاده از آن در کاهش بعد

کاهش پیچیدگی داده‌ها با حفظ اطلاعات کلیدی برای تحلیل بهتر.

. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت در پایتون

آموزش نحوه کدنویسی و اجرای الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت.

. پروژه‌های عملی خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب

کاربرد خوشه‌بندی و کاهش بعد در مسائل واقعی داده‌های بدون برچسب.

5. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده

آموزش مدل‌ها با استفاده از بازخورد مثبت و منفی در محیط‌های پویا.

. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف و کاربردهای آن

مدل‌سازی مسائل تصمیم‌گیری بر اساس احتمالات و تغییرات وضعیت.

. معرفی الگوریتم‌های Model-Free و Model-Based

بررسی دو رویکرد اصلی در یادگیری تقویتی و کاربردهای آن‌ها.

. پیاده‌سازی و تحلیل پروژه‌های یادگیری تقویتی در پایتون

اجرای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Q-Learning و تحلیل نتایج.

6. ابزارها و پروژه‌های کاربردی در پایتون

. کار با کتابخانه‌های پیشرفته مثل sklearn

استفاده از scikit-learn برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین.

. پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین از صفر تا صد

طراحی کامل پروژه‌های عملی شامل پیش‌پردازش داده، ساخت مدل، و ارزیابی.

. بررسی نتایج و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها

تحلیل دقیق عملکرد مدل‌ها و بهینه‌سازی پارامترها برای بهبود نتایج.

. ترکیب ابزارها برای حل مسائل پیچیده‌تر

یکپارچه‌سازی الگوریتم‌ها و ابزارها برای مواجهه با چالش‌های پیشرفته‌تر.

سرفصل‌های آموزشی

هر چیزی که ممکنه بپرسی!!

کاربرد این دوره دقیقا چیه؟ چی یاد میگیریم؟

این دوره بهت یاد میده که از صفر با پایتون کدنویسی کنی و هوش مصنوعی رو به‌صورت کاربردی یاد بگیری. مثلاً می‌تونی مدلی بسازی که قیمت خانه‌ها رو بر اساس ویژگی‌هاشون پیش‌بینی کنه، تصاویر رو تحلیل کنه و حتی چهره‌ها رو تشخیص بده و هر چیز دیگه ای که فکرشو کنی! یعنی ربات هایی بسازی که دقیقا مثل انسان یا فراتر از انسان عمل کنند.

نیازی به دانش قبلی نداری، همه چیز از پایه توضیح داده میشه! بعد از این دوره، می‌تونی پروژه‌های واقعی انجام بدی و حتی وارد بازار کار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشی! اگر نیاز به توضیح کامل‌تر داری، ویدئوی موجود در بالای همین صفحه رو مشاهده کن.

یادگیری ماشین یعنی چی؟ به چه دردی میخوره؟

یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی هست، یعنی یاد دادن به کامپیوتر که خودش از روی داده‌ها الگوها رو پیدا کنه و تصمیم بگیره، بدون اینکه لازم باشه براش همه‌چیز رو از قبل مشخص کنیم! فقط بهش کلی اطلاعات می‌دیم و خودش یاد می‌گیره چطور کار کنه. دقیقا مثل یک انسان! تو این دوره، قراره از پایه با پایتون و یادگیری ماشین آشنا بشی و کم‌کم تا حرفه‌ای‌ترین الگوریتم‌ها پیش بری، اون هم به ساده‌ترین و روان‌ترین شکل ممکن! با 110 ساعت آموزش پروژه‌محور و کاربردی، مهارت‌هایی یاد می‌گیری که توی هیچ دوره‌ی فارسی دیگه‌ای پیدا نمی‌شه!

این دوره پیش نیاز داره؟ من هیچ تجربه قبلی ندارم!

خیر، این دوره کاملا از نقطه صفر شروع میشه! به اصطلاح، فقط کافیه روشن و خاموش کردن کامپیوتر رو بلد باشی.

شرایط برگزاری دوره چه جوریه؟ حضوری یا مجازی؟

این دوره مجازی برگزار میشه، دوره از 20 فروردین شروع میشه و هر هفته محتوای مربوط به همون هفته از طریق اسپات پلیر در اختیارتون قرار میگیره تا در طول هفته با توجه به برنامه زمانی خودتون بتونید مشاهده کنید! البته دسترسی به محتوای آموزشی همیشگی هست و تا چند سال باقی می‌مونه. اینجوری حتی اگر شاغل یا محصل باشی، راحت میتونی توی دوره شرکت کنی.

مدرس دوره کیه؟ تجربه قبلی توی آموزش داره؟

این دوره توسط کسی برگزار میشه که چندین سال در حوزه ML با شرکت های مطرح دنیا همکاری داشته و کلی تجربه توی این حوزه داره! فرشاد تا به حال به بیش از هزار نفر آموزش داده که خیلی هاشون الان توی شرکت های مختلف مشغول به کار هستند.  

این دوره پشتیبانی هم داره؟ در طول دوره مستمر هست؟

بله، در طول برگزاری دوره هر هفته یک الی دو بار جلسه آنلاین برای پرسش و پاسخ با مدرس برگزار میشه و در طول دوره از طریق تلگرام یا سایر شبکه های اجتماعی به‌صورت مستمر با مدرس یا بقیه منتورها می‌تونید در ارتباط باشید و سوالات خودتون رو بپرسید.

اگر از دوره راضی نبودم امکان بازگشت وجه وجود داره؟

بله، بعد از شروع دوره آموزشی اگر در طول دو هفته ابتدایی از کیفیت و محتوای دوره راضی نبودید، می‌تونید درخواست عودت وجه خودتون رو برای پشتیبانی ارسال کنید و 90 درصد مبلغ ثبت نام رو پس بگیرید.

امکان ثبت نام به‌صورت اقساطی وجود داره؟

بله، ما همه تلاشمون رو کردیم تا هم قیمت دوره خیلی منصفانه و منطقی باشه هم شرایط ثبت نام حدالامکان آسون باشه تا همه علاقمندان بتونند شرکت کنند.

این دوره هدیه هم داره برامون؟

بله! این دوره یک پکیج هدیه ویژه هم داره که شامل ابزارها و منابع ارزشمندی هست. به عنوان هدیه، بهتون دیتاست‌های کاربردی، اسکریپت‌های آماده، جزوات آموزشی، و دسترسی به کتابخانه‌های مهم یادگیری ماشین رو می‌دیم که معمولاً باید برای اون‌ها کلی هزینه کنید! این هدایا بهتون کمک می‌کنن که سریع‌تر و حرفه‌ای‌تر پروژه‌های هوش مصنوعی رو اجرا کنید.

این دوره واسه مهاجرت کمکم میکنه؟

بله، این دوره میتونه کمکت کنه! یادگیری پایتون و یادگیری ماشین مهارتیه که توی خیلی از کشورهای پیشرفته مثل کانادا، آلمان، استرالیا و آمریکا تقاضای بالایی داره. با این مهارت می‌تونی برای موقعیت‌های شغلی بین‌المللی اقدام کنی، فریلنسری کار کنی، یا حتی برای ویزاهای کاری و تحصیلی امتیاز بگیری. اگه قصد مهاجرت داری، این دوره می‌تونه یه قدم بزرگ توی مسیرت باشه!

بعد از پایان دوره مدرک هم دریافت میکنیم؟

بله، اگر دوره رو با موفقیت تموم کنید و پروژه‌ها رو کامل انجام بدین، یه مدرک معتبر و قابل استعلام از شرکت دانش‌بنیان و شتابدهنده استارتاپی طلوع ارتباطات دیاکو بهتون داده میشه. این مدرک نشون میده که دوره رو گذروندین و مهارت‌های لازم رو یاد گرفتین، که میتونه یه امتیاز خوب برای رزومه و استخدامتون باشه. همچنین توی دوره‌های پیشرفته، امکان شرکت در آزمون‌های معتبر بین‌المللی برای گرفتن مدرک هم وجود داره.

امکان اشتغال و همکاری بعد از دوره وجود داره؟ تضمینی هست؟

بله، بعد از انجام پروژه پایان دوره و گرفتن مدرک، واحد اشتغال تیم نویان فرصت های مختلف شغلی رو بهت معرفی میکنه و کمکت میکنه تا شرایط شغلی مد نظرت رو پیدا کنی!

مبلغ مورد نیاز برای معرفی فرصت شغلی بعد از اشتغال شما و از حقوق شما کسر میشه و در ابتدا نیازی به پرداخت هزینه نیست.

برای شرکت در دوره نیاز به کامپیوتر پیشرفته دارم؟

خیر، محیط توسعه کدی که قراره باهاش کار کنید سبک و ساده هست و ساده ترین کامپیوتر ها هم به راحتی اجرا میکنن. از این بابت نگرانی خاصی نداشته باشید!

من هنوز کلی سوال دارم! نیاز به مشاوره تخصصی دارم.

ما به‌صورت تمام وقت در هفت روز هفته پاسخگوی تمام سوالات شما هستیم و مطمئن باشید با دقت تمامی سوالات شما رو جواب میدیم. راه‌های ارتباطی ما در پایین همین صفحه در اختیارتون قرار گرفته.

نظرات برخی دانشجویان باشگاه نویان

معرفی فرصت های شغلی _ ویژه فارغ التحصیلان نویان

اگر شما هم از فارغ‌التحصیلان باشگاه نویان هستید و می‌خواهید قدم بعدی را به‌سوی بازار کار بردارید، فرم زیر را تکمیل کنید! واحد اشتغال تیم نویان با شما در ارتباط خواهد بود تا فرصت‌های شغلی مناسب، مشاوره حرفه‌ای و مسیرهای رشد شغلی را در اختیارتان بگذارد.
​​​​​​​توجه: این بخش ویژه فارغ‌التحصیلان باشگاه نویان است.
توجه: تمامی هزینه های مربوط به این بخش بعد از استخدام شما و از حقوق ماه اول کسر می‌شود.

وبلاگ های آموزشی

آدرس: تهران , اتوبان شهید لشگری , کارخانه نوآوری آزادی​​​​​​​

پشتیبانی تلفنی:  09991766744 (شنبه تا چهارشنبه ساعت 9 الی 17)

ارتباط با ما:

رمز عبورتان را فراموش کرده‌اید؟

ثبت کلمه عبور خود را فراموش کرده‌اید؟ لطفا شماره همراه یا آدرس ایمیل خودتان را وارد کنید. شما به زودی یک ایمیل یا اس ام اس برای ایجاد کلمه عبور جدید، دریافت خواهید کرد.

بازگشت به بخش ورود

کد دریافتی را وارد نمایید.

بازگشت به بخش ورود

تغییر کلمه عبور

ذخیره انصراف

تغییر کلمه عبور

ذخیره انصراف

حساب کاربری من

ذخیره انصراف

سفارشات

مشاهده سفارش

سبد خرید