بررسی 3 آزمون دوره های هوش مصنوعی بین المللی

دوره ‌های هوش مصنوعی در سطح بین‌المللی به دلیل رشد سریع این حوزه و نیاز به مهارت‌های تخصصی، از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند. علاقه‌مندان هوش مصنوعی با شرکت در این دوره‌ها نه تنها با تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی آشنا شده، بلکه آن‌ها را برای آزمون‌های معتبر و گواهینامه‌های بین‌المللی نیز آماده می‌کنند. آزمون‌های بین‌المللی در این زمینه، به‌عنوان یک معیار مهم برای ارزیابی توانمندی‌های فنی و علمی متخصصان هوش مصنوعی شناخته شده و توسط سازمان‌ها و دانشگاه‌های معتبر جهان برگزار می‌شوند.

از طرفی یادگیری آزمون‌هایی مانند: آزمون های از پیش تعریف شده آماری یا آزمون شبیه سازی آماری (A/B testing) به ارزیابی مهارت‌هایی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و تحلیل داده می‌پردازند و تسلط در آن‌ها می‌تواند در بهبود چشمگیر فرصت‌های شغلی و ارتقاء جایگاه حرفه‌ای فرد بسیار کمک کننده باشد. جهت آشنایی بیشتر با مباحث دوره یادگیری ماشین در ادامه مطلب همراه ما باشید.

اهمیت تحلیل اکتشافی داده (EDA)

تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis) یا یا به اختصار EDA یکی از مراحل اساسی در فرآیند کار با داده‌ها و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است. تحلیلگران داده از طریق تحلیل اکتشافی می‌توانند نگاهی عمیق‌تر به داده‌ها، الگوها، ناهنجاری‌ها، و روابط نهان بین متغیرها داشته باشند. این مرحله پیش از اعمال مدل‌های پیچیده و تکنیک‌های پیش‌بینی به کار گرفته شده و هدف اصلی آن، درک ساختار داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها است. از طریق استفاده از روش‌های بصری‌سازی داده‌ها و محاسبه آماره‌های توصیفی، EDA در شناخت دقیق‌تر از داده‌ها بسیار تاثیرگذار است.

همچنین با استفاده از تحلیل اکتشافی داده در دوره Deep Learning می‌توان مشکلاتی مانند داده‌های گمشده، مقادیر پرت، و توزیع‌های نابرابر در متغیرها که می‌تواند بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی تأثیر بگذارد را شناسایی کرد. به طور کلی، EDA پایه‌ای ضروری برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، بهبود کیفیت داده‌ها و افزایش دقت و قابلیت اعتماد مدل‌ها است.

آمار تفسیری چیست؟

آمار تفسیری (Inferential Statistics) شاخه‌ای از علم آمار است که با استفاده از داده‌های نمونه، استنتاج‌ها و پیش‌بینی‌هایی را درباره جمعیت بزرگ‌تری انجام می‌دهد. برخلاف آمار توصیفی که تنها به خلاصه‌سازی و توصیف داده‌ها می‌پردازد، تمرکز اصلی آمار تفسیری بر روی تحلیل و ارزیابی داده‌های فراتر است. تحلیلگران با استناد به این امار در کنار تکنیک‌هایی مانند آزمون فرضیه، برآورد فاصله‌ای، و رگرسیون قادر هستند از داده‌های یک نمونه کوچک نتیجه‌گیری‌هایی درباره کل جمعیت داشته باشند.

به‌عنوان مثال، با استفاده از یک نمونه از داده‌های فروش، می‌توان رفتار فروش کل بازار را پیش‌بینی کرد. همچنین، آمار تفسیری در تعیین سطح خطا یا عدم قطعیت در این استنتاج‌ها نیز کمک‌کننده است. این روش در زمینه‌هایی مانند پژوهش‌های علمی، تحقیقات بازار، و تحلیل داده‌های مالی بسیار کاربرد دارد و برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و ارزیابی فرضیه‌ها ضروری است.

معرفی آزمون شبیه سازی آماری (A/B testing)

آزمون شبیه‌سازی آماری یا A/B Testing روشی رایج در تحلیل داده‌ها برای مقایسه دو یا چند نسخه از یک متغیر یا سیستم به منظور تعیین عملکرد بهتر است. این روش اغلب در بازاریابی دیجیتال، طراحی محصول و بهینه‌سازی تجربه کاربری مورد استفاده قرار می‌گیرد. در تست A/B، جامعه هدف به دو گروه A (گروه کنترل) و گروه B (گروه آزمایشی) تقسیم می‌شود.

 هر گروه یک نسخه متفاوت از یک متغیر خاص را تجربه می‌کند؛ برای مثال، ممکن است دو نسخه از یک صفحه وب با طراحی‌های مختلف به کاربران نمایش داده شود. هدف اصلی این آزمون، مقایسه عملکرد دو نسخه بر اساس معیارهای کلیدی مانند نرخ تبدیل، کلیک یا فروش است. از طریق تحلیل آماری داده‌های به‌دست‌آمده از هر گروه، مشخص می‌شود که کدام نسخه بهتر عمل کرده و نتایج قابل استناد و معنادارتری دارد. درواقع A/B Testing ابزاری قدرتمند برای بهبود تجربه کاربر و افزایش بازدهی کسب ‌و کار است.

آزمون های از پیش تعریف شده آماری

آزمون‌های آماری از پیش تعریف‌شده ابزارهایی برای ارزیابی داده‌ها و آزمایش فرضیه‌ها هستند و استنتاج‌هایی درباره داده‌های نمونه انجام می‌دهند. این آزمون‌ها به دو دسته اصلی پارامتریک و ناپارامتریک تقسیم می‌شوند و هرکدام برای شرایط خاصی مناسب خواهند بود. با توجه به اینکه در دوره بینایی ماشین و پردازش تصویر به طور کامل این مباحث آموزش داده خواهند شد، در ادامه به توضیح بیشتر برخی از رایج‌ترین آزمون‌های آماری و کاربردهای خواهیم پرداخت:

بررسی آزمون T-Test

آزمون T-Test یک روش آماری برای مقایسه میانگین‌های دو گروه مستقل یا وابسته است تا مشخص کند آیا تفاوت مشاهده‌شده بین آن‌ها معنادار بوده یا ناشی از شانس است. به طور کلی این آزمون برای تعیین این که آیا تفاوت میانگین‌ها در دو نمونه آماری به اندازه کافی بزرگ است تا نتیجه‌گیری درباره تفاوت در کل جمعیت، به کار می‌رود. به طور کلی سه نوع اصلی T-Test وجود دارد:

• آزمون T مستقل (Independent T-Test): برای مقایسه میانگین‌های دو گروه مستقل از یکدیگر (به عنوان مثال میانگین نمرات دو کلاس مختلف) مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• آزمون T وابسته (Paired T-Test): جهت قیاس میانگین‌های دو گروه مرتبط یا تکرارشده ( قبل و بعد از یک آزمایش روی یک گروه) استفاده می‌شود.
• آزمون T یک‌نمونه‌ای (One-Sample T-Test): در مقایسه میانگین یک نمونه با یک مقدار ثابت یا شناخته‌شده (میانگین مورد انتظار یک آزمون) کاربرد دارد.

با استفاده از T-Test، محققان می‌توانند سطح معناداری (p-value) را محاسبه کنند و از این طریق متوجه شوند آیا تفاوت میانگین‌ها به‌طور تصادفی رخ داده یا به دلیل یک تفاوت واقعی است. همچنین این آزمون به‌ویژه در مطالعات علمی، پزشکی و اجتماعی برای تحلیل داده‌ها کاربرد دارد.

بررسی آزمون U-Test

آزمون U من‌ویتنی (Mann-Whitney U Test) یک آزمون آماری ناپارامتریک است. این آزمون برای مقایسه دو گروه مستقل استفاده می‌شود. این آزمون زمانی کاربرد دارد که داده‌ها از توزیع نرمال پیروی نمی‌کنند یا دارای مقیاس رتبه‌ای هستند. برخلاف آزمون T-Test، تست U-Test فرض نرمال بودن توزیع داده‌ها را ندارد و بنابراین برای داده‌هایی که شامل مقادیر پرت یا توزیع‌های غیرنرمال هستند مناسب است.

این آزمون رتبه‌های داده‌ها را در دو گروه مقایسه می‌کند تا مشخص کند آیا تفاوت معناداری بین این دو گروه وجود دارد یا خیر. کاربردهای آزمون U من‌ویتنی شامل مقایسه توزیع رتبه‌ها بین گروه‌های مستقل مانند بررسی رضایت مشتریان از دو محصول یا مقایسه عملکرد دو روش درمانی است.

دوره های هوش مصنوعی دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران

دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران دوره‌های متنوعی در حوزه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که شامل موضوعاتی مانند یادگیری عمیق (Deep Learning)، شبکه‌های عصبی، تحلیل داده‌ها و بسیاری از مباحث پیشرفته دیگر است. دوره های هوش مصنوعی مجتمع فنی به صورت با هدف آموزش کاربردی و عملی تدوین شده‌اند. دانشجویان با شرکت در این دوره‌ها با مفاهیمی همچون آموزش و کار با پکیج های مختلف پیش پردازش و آنالیز داده، تحلیل اکتشافی داده (EDA) - بخش دوم آمار تفسیری و کار با داده‌های پیچیده آشنا خواهند شد.

همچنین، امکان استفاده از ابزارهای پیشرفته و نرم‌افزارهای تخصصی، به همراه تمرین‌های عملی روی پروژه‌های واقعی، از ویژگی‌های برجسته این دوره‌هاست.​ مجتمع فنی تهران با برخورداری از فضای آموزشی پیشرفته، اساتید مجرب و ارائه مدارک بین‌المللی دوزبانه، یکی از بهترین موسسات آموزشی کشور در حوزه فناوری به شمار می‌رود. مزایای دیگر شرکت در دوره‌ های هوش مصنوعی این مجموعه شامل مشاوره‌های تخصصی، پشتیبانی مداوم، و دسترسی به منابع آموزشی به‌روز است. دانش‌پژوهان با گذراندن این دوره‌ها می‌توانند به سرعت وارد بازار کار شوند و از مهارت‌های آموخته‌شده برای بهبود وضعیت شغلی خود بهره ببرند​.

سوالات متداول دوره های هوش مصنوعی

در این بخش به سوالات احتمالی شما در رابطه با دوره های هوش مصنوعی پاسخ داد‌ه‌ایم. در صورت وجود هرگونه سوال و راهنمایی بیشتر در این زمینه از طریق شماره تلفن 0212729 با کارشناسان مجتمع فنی تهران تماس بگیرید.

چرا باید در دوره های هوش مصنوعی شرکت کنیم؟

شرکت در دوره های هوش مصنوعی امکان ارزیابی مهارت‌های فرد در سطح جهانی را فراهم می‌کند. همچنین با دریافت گواهینامه‌ معتبر می‌تواند در تقویت رزومه و روبرویی با فرصت‌های شغلی بهتر موثر باشند. علاوه بر این، دوره های هوش مصنوعی به علاقه‌مندان کمک نموده تا با به‌روزترین تکنولوژی‌ها و مفاهیم مرتبط با هوش مصنوعی و تحلیل داده آشنا شوند.

تفاوت بین آزمون T-Test و U-Test چیست؟

آزمون T-Test برای مقایسه میانگین‌های دو گروه با فرض نرمال بودن داده‌ها استفاده می‌شود، در حالی که آزمون U-Test (یا آزمون من‌ویتنی) برای داده‌هایی استفاده خواهد شد که توزیع نرمال ندارند یا شامل مقادیر رتبه‌ای هستند.

پیش نیاز دوره های هوش مصنوعی چیست؟

جهت شرکت در دوره های هوش مصنوعی آشنایی با برنامه نویسی مقدماتی و برنامه نویسی پایتون لازم است. در واقع تسلط بر اصول برنامه‌نویسی موجب شده تا مهارت‌آموزان بتوانند مسائل تحلیلی پیچیده را بهتر درک نموده و قادر به نوشتن کدهای منطقی باشند.