دوره 30 ساعته پایتون و ریاضیات ویژه هوش مصنوعی شامل 4 بخش اصلی است که در ادامه به تفصیل به آنها می‌پردازیم:

بخش 1: مبانی برنامه‌نویسی پایتون (12 ساعت)

• مفاهیم پایه: معرفی زبان پایتون، متغیرها، عملگرها، دستورات ورودی و خروجی
• ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی (if-else, elif)، حلقه‌ها (for, while)
• توابع: تعریف و استفاده از توابع، آرگومان‌ها و مقادیر برگشتی
• پروژه تمرینی: نوشتن یک برنامه برای محاسبه میانگین و واریانس یک مجموعه داده

بخش 2: برنامه‌نویسی شیء‌گرا در پایتون (4 ساعت)

• مفاهیم پایه: کلاس‌ها، اشیاء، صفات، متدها
• وراثت: ایجاد کلاس‌های جدید از کلاس‌های پایه
• چندریختی: پیاده‌سازی متدهای مختلف با نام یکسان در کلاس‌های مختلف
• پروژه تمرینی: طراحی و پیاده‌سازی یک کلاس برای مدل‌سازی یک خودرو

بخش 3: مبانی ریاضیات برای هوش مصنوعی (8 ساعت)

• جبر خطی: ماتریس‌ها، بردارها، ضرب ماتریس، معادلات خطی
• حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، کاربردها در یادگیری ماشین
• آمار و احتمالات: توزیع‌های احتمالی، میانگین، واریانس، انحراف معیار، استنتاج آماری
• پروژه تمرینی: استفاده از مفاهیم ریاضی برای حل یک مسئله پیش‌بینی قیمت مسکن

بخش 4: معرفی مقدماتی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (4 ساعت)

• رگرسیون خطی: پیش‌بینی مقادیر پیوسته، الگوریتم‌های رگرسیون خطی، ارزیابی مدل
• طبقه‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها به دسته‌های مجزا، الگوریتم‌های طبقه‌بندی مانند K-Nearest Neighbors، Support Vector Machines
• خوشه‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت، الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means
• پروژه تمرینی: ساخت یک مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت سهام

جمع بندی و مرور(2 ساعت):

• مرور کلی بر مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• بحث و گفتگو در مورد چالش ها و فرصت های پیش روی یادگیری ماشین

معرفی منابع برای مطالعه بیشتر