Deep Learning & Gen AI 2025-10 | Complete Course 2026

Deep Learning & Gen AI 2025-10 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of tensorflow. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with tensorflow and pytorch, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

Full-Stack AI Engineer: Python, ML, Deep Learning & Gen AI، دوره آموزش مهندس هوش مصنوعی فول‌استک: پایتون، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد توسط آکادمی Udemy منتشر شده است.این دوره برای آموزش جامع هوش مصنوعی طراحی شده است و شما را به یک مهندس هوش مصنوعی آماده تولید تبدیل می‌کند. در این برنامه کامل، تمام مراحل مهندسی هوش مصنوعی را از برنامه‌نویسی پایتون و مبانی داده‌کاوی تا یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، MLOps و هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) فرا می‌گیرید. این دوره نقشه راه کامل تبدیل شدن به مهندس فول‌استک هوش مصنوعی است؛ فردی که می‌تواند مدل‌های هوش مصنوعی را در محیط‌های واقعی طراحی، پیاده‌سازی، آموزش، استقرار و مقیاس‌بندی کند. با پروژه‌های عملی و کار با ابزارهای حرفه‌ای مانند NumPy، Pandas، Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch، Docker، Git، MLflow، LangChain و FastAPI، همان ابزارهایی را یاد می‌گیرید که شرکت‌های بزرگ فناوری استفاده می‌کنند. ابتدا با پایتون برای داده‌کاوی، کنترل جریان، توابع، ساختار داده و مدیریت فایل آشنا می‌شوید. سپس به تحلیل و تصویری‌سازی داده با Matplotlib، Seaborn و Pandas می‌پردازید و مبانی پاک‌سازی داده، مهندسی ویژگی و مدل‌سازی آماری را یاد می‌گیرید. در بخش یادگیری ماشین، با یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، طبقه‌بندی، رگرسیون، روش‌های ترکیبی و ارزیابی مدل‌ها آشنا می‌شوید و الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، XGBoost، LightGBM و CatBoost را پیاده‌سازی می‌کنید. هر موضوع با پروژه‌های عملی تقویت می‌شود تا تئوری را در سناریوهای واقعی به کار ببرید. پس از تسلط بر یادگیری ماشین، وارد یادگیری عمیق می‌شوید و شبکه‌های عصبی را با TensorFlow و PyTorch آموزش و پیاده‌سازی می‌کنید؛ مفاهیمی مانند انتشار رو به جلو، پس‌انتشار، توابع فعال‌سازی، توابع خطا و بهینه‌سازی گرادیان را می‌آموزید و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای طبقه‌بندی تصویر و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، LSTM و GRU برای مدل‌سازی دنباله‌ها را می‌سازید.

What You Will Learn

تسلط بر برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی شامل انواع داده، کنترل جریان، توابع و مدیریت فایل برای ایجاد پایه قوی یادگیری ماشین
به‌کارگیری تکنیک‌های داده‌کاوی با NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn برای پاک‌سازی، تصویری‌سازی و تحلیل داده‌ها جهت استخراج بینش‌های هوش مصنوعی
ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-learn شامل رگرسیون، طبقه‌بندی، روش‌های ترکیبی و بهینه‌سازی مدل
طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow و PyTorch شامل CNN، RNN و LSTM برای وظایف تصویری و دنباله‌ای
پیاده‌سازی خطوط لوله MLOps با Git، DVC، Docker، MLflow و CI/CD برای خودکارسازی استقرار و مدیریت مدل روی AWS، GCP و Azure
ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد و مبتنی بر LLM با OpenAI GPT، Claude و Gemini API همراه با خطوط لوله RAG و مدل‌های تنظیم‌شده سفارشی

Course Features & Specifications

ناشر : Udemy
مدرس : School of AI
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: تمام سطوح
تعداد دروس: 122
مدت زمان آموزش: 32 ساعت و 14 دقیقه

Prerequisites

No prior experience in AI or machine learning is required this course starts from scratch and builds up to advanced, industry-ready concepts.
Basic computer literacy and a curiosity to learn Python programming will help you follow along and complete the hands-on coding exercises.
A laptop or desktop computer (Windows, macOS, or Linux) with at least 8GB of RAM and a stable internet connection for online tools and labs.
Access to Google Colab or a local Python setup (Anaconda or VS Code) is recommended for running Jupyter notebooks and training models.
Familiarity with high school-level math and statistics is helpful but not mandatory all key concepts are explained from first principles.
A growth mindset, persistence, and passion for building real-world AI and Generative AI projects will ensure your success in this program.