این دوره آموزشی با دقت طراحی شده تا شما را با تمام جنبه‌های کلیدی TensorFlow 2.0 آشنا کند و مهارت‌های لازم برای ساخت و توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی را به شما بیاموزد:

• تسلط بر مبانی TensorFlow 2.0: درک کامل ساختار داده‌ای Tensorها، عملیات پایه، و اجرای Eager برای نمونه‌سازی سریع و اشکال‌زدایی.
• آشنایی با API Keras: یادگیری نحوه استفاده از Keras به عنوان رابط سطح بالا برای ساخت سریع و آسان شبکه‌های عصبی. این بخش شامل ساخت مدل‌های Sequential و Functional API است.
• ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی: پیاده‌سازی انواع شبکه‌های عصبی از جمله شبکه‌های Feedforward، شبکه‌های پیچشی (CNN) برای بینایی ماشین و شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی و داده‌های سری زمانی.
• مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق: درک توابع فعال‌سازی، بهینه‌سازها (Optimizers)، توابع هزینه (Loss Functions) و نحوه تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل.
• کار با داده‌های واقعی: یادگیری نحوه آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های مختلف (عددی، تصویری، متنی) برای استفاده در مدل‌های TensorFlow.
• استفاده از TensorBoard: کاوش و تحلیل بصری فرآیند آموزش مدل، شامل نمودارهای عملکرد، گراف‌های مدل و توزیع وزن‌ها.
• ذخیره، بارگذاری و استقرار مدل‌ها: یادگیری تکنیک‌های لازم برای ذخیره مدل‌های آموزش‌دیده و نحوه بارگذاری و استفاده از آن‌ها در محیط‌های مختلف، از جمله مقدمه‌ای بر TensorFlow Lite و TensorFlow Serving.
• انجام پروژه‌های عملی: این دوره بر یادگیری مبتنی بر پروژه تاکید دارد و شما چندین پروژه عملی را در طول دوره انجام خواهید داد که به شما کمک می‌کند مفاهیم را در عمل به کار ببرید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای توسعه مهارت‌ها و پیشرفت شغلی شما به همراه خواهد داشت:

• کسب مهارت‌های کاربردی: شما به طور عملی یاد می‌گیرید که چگونه با TensorFlow 2.0 کار کنید، نه فقط تئوری آن. این شامل کدنویسی، اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی مدل‌ها می‌شود.
• آماده‌سازی برای بازار کار: مهارت‌های کسب شده در این دوره، شما را برای نقش‌های شغلی مانند مهندس یادگیری ماشین، دانشمند داده، یا محقق هوش مصنوعی آماده می‌سازد.
• افزایش اعتماد به نفس: با انجام پروژه‌های عملی و درک عمیق مفاهیم، اعتماد به نفس شما در ساخت و حل مسائل یادگیری عمیق افزایش می‌یابد.
• پشتیبانی از به‌روزترین نسخه: این دوره بر پایه TensorFlow 2.0 است که آخرین و پیشرفته‌ترین نسخه این فریم‌ورک است و اطمینان حاصل می‌کند که شما با استانداردهای صنعتی فعلی کار می‌کنید.
• پورتفولیوی قوی: پروژه‌های عملی که در طول دوره تکمیل می‌کنید، می‌توانند به عنوان بخشی از پورتفولیوی شما برای نمایش مهارت‌هایتان به کارفرماها یا مشتریان احتمالی استفاده شوند.
• جامعیت مباحث: از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته، این دوره یک مسیر یادگیری کامل و پیوسته را ارائه می‌دهد.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی پایتون: داشتن درک پایه از سینتکس پایتون، ساختارهای داده‌ای (لیست‌ها، دیکشنری‌ها) و توابع الزامی است. تمام کدهای دوره در پایتون نوشته شده‌اند.
• مبانی ریاضیات (اختیاری اما مفید): آشنایی با جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال در سطح مقدماتی می‌تواند به درک بهتر مفاهیم یادگیری عمیق کمک کند، اما برای شروع دوره ضروری نیست.
• آشنایی با مبانی یادگیری ماشین (اختیاری اما مفید): اگرچه دوره مفاهیم یادگیری عمیق را از پایه آموزش می‌دهد، اما داشتن یک درک کلی از یادگیری ماشین (مانند رگرسیون یا طبقه‌بندی) می‌تواند فرآیند یادگیری شما را تسریع بخشد.
• نصب Anaconda/Miniconda: برای مدیریت محیط‌های پایتون و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز.
• انگیزه و اشتیاق به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز، تمایل به کاوش در دنیای هیجان‌انگیز یادگیری عمیق است!

شایان ذکر است که برای این دوره، هیچ تجربه قبلی با TensorFlow یا Keras مورد نیاز نیست. دوره از صفر آغاز می‌شود و به تدریج به سمت مباحث پیشرفته‌تر حرکت می‌کند.

این دوره به بخش‌های منطقی تقسیم شده است تا یادگیری را سازمان‌یافته و مؤثر سازد:

۱. شروع با TensorFlow 2.0

• مقدمه‌ای بر TensorFlow 2.0 و جایگاه آن در هوش مصنوعی.
• نصب و پیکربندی محیط توسعه.
• مفاهیم Tensors و عملیات پایه روی آن‌ها.
• آشنایی با Eager Execution و محاسبات نمادین.
• تفاوت‌های TensorFlow 1.x و 2.0.

۲. Keras API: ساخت مدل‌های یادگیری عمیق

• مقدمه‌ای بر Keras به عنوان رابط استاندارد TensorFlow.
• ساخت مدل‌های Sequential برای شبکه‌های ساده.
• استفاده از Functional API برای ساخت مدل‌های پیچیده‌تر.
• لایه‌های رایج Keras (Dense, Activation, Dropout و…).
• آموزش، ارزیابی و پیش‌بینی با مدل‌های Keras.

۳. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای بینایی ماشین

• مفاهیم پایه CNN: Convolution، Pooling، Activation.
• پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی تصاویر (مثال: Fashion MNIST, CIFAR-10).
• Data Augmentation و Batch Normalization.
• یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (VGG, ResNet, Inception).
• پروژه عملی: ساخت یک طبقه‌بندی‌کننده تصویر سفارشی.

۴. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی و NLP

• مقدمه‌ای بر RNN و چالش‌های آن.
• آشنایی با LSTM و GRU برای حل مشکل ناپدید شدن گرادیان.
• کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل احساسات، تولید متن.
• کاربرد RNN در تحلیل سری زمانی (مثال: پیش‌بینی قیمت سهام).
• پروژه عملی: ساخت یک مدل تحلیل احساسات برای نقد و بررسی‌ها.

۵. مباحث پیشرفته و بهینه‌سازی

• پیاده‌سازی Custom Training Loops.
• استفاده از Custom Layers و Custom Models.
• مدیریت داده‌های پیچیده با tf.data API.
• اشکال‌زدایی و پروفایل‌سازی با TensorBoard.
• TensorFlow Hub برای استفاده از مدل‌های آماده.
• مقدمه‌ای بر Distributed Training.

۶. ذخیره، بارگذاری و استقرار مدل‌ها

• فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل‌ها (SavedModel, H5).
• بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده برای پیش‌بینی.
• مقدمه‌ای بر TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل و Edge.
• مقدمه‌ای بر TensorFlow Serving برای استقرار مدل در محیط‌های سرور.
• پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک راه‌حل یادگیری عمیق کامل از آموزش تا استقرار.