کارشناس هوش مصنوعی

تخصص‌ها و مهارت‌های مورد نیاز برای یک متخصص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تخصص پایتون: 

      1.    زبان برنامه‌نویسی پایتون:
      •     تسلط کامل بر Python
      •     آشنایی با نسخه‌های مختلف Python و تفاوت‌های آن‌ها

      2.    کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
      •     TensorFlow
      •     Keras
      •     PyTorch
      •     Scikit-learn
      •     XGBoost
      •     LightGBM
      •     Hugging Face Transformers

      3.    مدل‌سازی و آموزش مدل‌ها:
      •     طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
      •     آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های واقعی
      •     ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
      •     تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)

      4.    پیش‌پردازش داده‌ها و کار با دیتاست‌ها:
      •     پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
      •     ویژگی‌سازی (Feature Engineering)
      •     استفاده از ابزارهایی مانند Pandas و NumPy برای کار با داده‌ها
      •     مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Dask یا Apache Spark

      5.    مدیریت و استفاده از دیتابیس‌ها:
      •     کار با پایگاه‌های داده SQL و NoSQL
      •     استفاده از ابزارهایی مانند SQLite، PostgreSQL، MongoDB

      6.    آزمون و ارزیابی مدل‌ها:
      •     استفاده از متریک‌های ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، یادآوری (Recall)، دقت پیش‌بینی (Precision)، و امتیاز F1
      •     استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
      •     تست‌های A/B

      7.    مدیریت مدل‌ها و سیستم‌های تولید:
       •     پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های تولید
      •     استفاده از ابزارهایی مانند Docker برای دیپلوی مدل‌ها
      •     آشنایی با سیستم‌های مدیریت مدل مانند MLflow

      8.    آشنایی با مفاهیم پیشرفته:
      •     یادگیری عمیق (Deep Learning)
      •     شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs)
      •     شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
      •     یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

      9.    ابزارهای توسعه و تست:
      •     Git برای کنترل نسخه
      •     Jupyter Notebook و JupyterLab برای تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌ها
‎       •     استفاده از ابزارهای تست مانند PyTest

      10.   مهارت‌های نرم‌افزاری و ارتباطی:
      •     توانایی کار در تیم‌های چند تخصصی
      •     ارتباط مؤثر با تیم‌های داده، تحقیق و مدیریت محصول
      •     مهارت‌های پرزنتیشن و دفاع از مدل‌ها
 

ابزارها و سرویس‌های مورد نیاز:

      1.    کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها:
      •     TensorFlow
      •     Keras
      •     PyTorch
      •     Scikit-learn
      •     XGBoost
      •     LightGBM
      •     Hugging Face Transformers

      2.    ابزارهای پیش‌پردازش داده‌ها:
      •     Pandas
      •     NumPy
      •     Dask
      •     Apache Spark

      3.    پایگاه‌های داده:
      •     SQLite
      •     PostgreSQL
      •     MongoDB

      4.    ابزارهای تست و ارزیابی:
      •     PyTest
      •     Jupyter Notebook
      •     JupyterLab

      5.    ابزارهای مدیریت مدل‌ها:
      •     MLflow
      •     TensorBoard

      6.    ابزارهای توسعه و دیپلوی:
      •     Docker
      •     Kubernetes