هدف اصلی این دوره، تجهیز شما به دانش و مهارت‌های عملی لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق مسلط به پای‌تورچ است. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم بنیادی یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و انواع آن‌ها را به طور کامل درک کنید.
• به طور مؤثر با پای‌تورچ کار کنید؛ از عملیات تنسور پایه تا سیستم Autograd برای محاسبه گرادیان‌ها.
• معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی مانند CNNs (برای بینایی کامپیوتر) و RNNs/LSTMs (برای داده‌های دنباله‌ای) را طراحی، پیاده‌سازی و آموزش دهید.
• تکنیک‌های پیشرفته مانند Transfer Learning (یادگیری انتقالی) و fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش دیده را به کار بگیرید.
• مسائل رایج در یادگیری عمیق مانند Overfitting و Underfitting را تشخیص داده و با استفاده از روش‌های Regularization (مانند Dropout و Batch Normalization) آن‌ها را مدیریت کنید.
• مدل‌های یادگیری عمیق خود را بهینه‌سازی و هایپرپارامترهای آن‌ها را تنظیم کنید تا به بهترین عملکرد ممکن دست یابید.
• نتایج مدل‌های خود را با استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب تحلیل و تفسیر کنید.
• مدل‌های آموزش دیده را ذخیره، بارگذاری و برای استقرار (deployment) در محیط‌های واقعی آماده‌سازی کنید.
• پروژه‌های عملی یادگیری عمیق را از ابتدا تا انتها با پای‌تورچ پیاده‌سازی کنید.

این دوره آموزشی مزایای متعددی را برای شرکت‌کنندگان به ارمغان می‌آورد و آن‌ها را در مسیر حرفه‌ای خود در حوزه هوش مصنوعی یاری می‌رساند:

• تسلط عملی بر پای‌تورچ: شما به طور عمیق با یکی از پرطرفدارترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق آشنا شده و توانایی پیاده‌سازی راهکارهای پیچیده را کسب خواهید کرد.
• آمادگی شغلی: با مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، برای نقش‌های شغلی مانند مهندس یادگیری عمیق، دانشمند داده و محقق هوش مصنوعی آماده خواهید شد.
• درک عمیق مفاهیم: علاوه بر کدنویسی، شما درک عمیقی از اصول ریاضی و تئوری پشت مدل‌های یادگیری عمیق پیدا خواهید کرد که به شما امکان می‌دهد با اطمینان بیشتری کار کنید.
• ساخت پورتفولیو: این دوره شامل پروژه‌های عملی متعددی است که می‌توانید آن‌ها را به پورتفولیوی خود اضافه کرده و توانایی‌های خود را به کارفرمایان بالقوه نشان دهید.
• انعطاف‌پذیری و نوآوری: پای‌تورچ به دلیل انعطاف‌پذیری و “طبیعت پایتونی” خود، امکان آزمایش و نوآوری سریع را فراهم می‌کند که در این دوره به آن پرداخته می‌شود.
• حل مسائل واقعی: مهارت‌های کسب شده در این دوره به شما کمک می‌کند تا چالش‌های پیچیده دنیای واقعی را با استفاده از راه‌حل‌های یادگیری عمیق حل کنید.

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

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر مبانی زبان پایتون، شامل متغیرها، ساختارهای کنترلی، توابع، کلاس‌ها و کار با کتابخانه‌های پایه مانند NumPy و Pandas ضروری است.
• مفاهیم پایه ریاضی: درک اولیه از جبر خطی (مانند بردارها، ماتریس‌ها، عملیات ماتریسی) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (مانند مشتق و گرادیان) به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پشت یادگیری عمیق را بهتر درک کنید. نیازی به تسلط کامل نیست، اما آشنایی مقدماتی مفید خواهد بود.
• آشنایی اولیه با آمار و احتمال: درک مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، توزیع‌های احتمال و رگرسیون می‌تواند در فهم مدل‌ها و ارزیابی آن‌ها یاری‌رسان باشد.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از همه، علاقه و انگیزه برای غواصی در دنیای هیجان‌انگیز یادگیری عمیق، کلید موفقیت شما در این دوره خواهد بود.

ماژول ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و پای‌تورچ

این ماژول، پایه و اساس درک شما از یادگیری عمیق و نحوه کار با پای‌تورچ را می‌سازد. از مبانی تئوری شروع می‌کنیم و به اولین گام‌های عملی در کدنویسی پای‌تورچ می‌رسیم.

• تاریخچه و کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف.
• معرفی شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها، فعال‌سازها.
• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پای‌تورچ.
• مقدمه‌ای بر تنسورها (Tensors) در پای‌تورچ و عملیات پایه روی آن‌ها.
• سیستم Autograd: نحوه محاسبه خودکار گرادیان‌ها برای آموزش مدل‌ها.
• مثال‌های عملی: کار با تنسورها و Autograd در یک پروژه کوچک.

ماژول ۲: ساخت اولین شبکه عصبی

در این بخش، شما یاد می‌گیرید که چگونه یک شبکه عصبی ساده را از ابتدا با پای‌تورچ بسازید، آموزش دهید و ارزیابی کنید.

• طراحی یک شبکه عصبی ساده برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی.
• معرفی ماژول‌های پای‌تورچ (nn.Module) برای ساخت معماری مدل‌ها.
• توابع زیان (Loss Functions) مختلف و کاربرد آن‌ها.
• بهینه‌سازها (Optimizers) و نقش آن‌ها در فرایند آموزش (مانند SGD, Adam).
• مراحل آموزش یک مدل: forward pass, backward pass, optimization step.
• کار با DataLoader و Dataset برای مدیریت و آماده‌سازی داده‌ها.
• پروژه عملی: ساخت و آموزش یک شبکه عصبی برای طبقه‌بندی مجموعه داده‌های ساده.

ماژول ۳: شبکه‌های عصبی پیچیده (CNNs) برای بینایی کامپیوتر

این ماژول به طور خاص به معماری‌های قدرتمند CNN می‌پردازد که در حوزه بینایی کامپیوتر انقلابی ایجاد کرده‌اند.

• مفاهیم کانولوشن (Convolution) و پولینگ (Pooling).
• طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs).
• معماری‌های معروف CNN مانند ResNet, VGG, Inception و نحوه کار با آن‌ها.
• کاربردهای CNN در بینایی کامپیوتر: طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصویر.
• Transfer Learning و Fine-tuning با مدل‌های از پیش آموزش دیده.
• پروژه عملی: ساخت یک سیستم طبقه‌بندی تصویر با استفاده از CNN و Transfer Learning.

ماژول ۴: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و ترنسفورمرها برای داده‌های دنباله‌ای

در این بخش، با شبکه‌هایی آشنا می‌شوید که برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متن و صدا ایده‌آل هستند.

• مقدمه‌ای بر مدل‌های دنباله‌ای و چالش‌های آن‌ها.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و محدودیت‌های آن‌ها.
• واحدهای حافظه بلند مدت کوتاه (LSTMs) و GRU برای رفع مشکل حافظه بلندمدت.
• کاربرد RNNها در پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی.
• مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر (Transformer) و مفهوم Attention Mechanism.
• پروژه عملی: ساخت یک مدل تحلیل احساسات یا تولید متن ساده با LSTM/GRU.

ماژول ۵: بهینه‌سازی و تکنیک‌های پیشرفته

این ماژول به تکنیک‌هایی می‌پردازد که به شما کمک می‌کنند عملکرد مدل‌های خود را بهبود بخشید و مسائل رایج را حل کنید.

• تنظیم هایپرپارامترها: نرخ یادگیری، اندازه دسته و تعداد دوره‌های آموزش.
• تکنیک‌های Regularization: Dropout، Batch Normalization برای جلوگیری از Overfitting.
• مدیریت Overfitting و Underfitting.
• تکنیک‌های Early Stopping و کاهش نرخ یادگیری.
• معیارهای ارزیابی مدل: Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC و کاربرد آن‌ها.
• عیب‌یابی مدل‌های یادگیری عمیق و بهبود عملکرد.
• مثال عملی: اعمال تکنیک‌های بهینه‌سازی بر روی یک مدل موجود.

ماژول ۶: استقرار مدل و پروژه‌های نهایی

در این ماژول نهایی، شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های آموزش‌دیده خود را برای استفاده در دنیای واقعی آماده کنید و در پروژه‌های عملی دانش خود را تثبیت می‌کنید.

• ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده در پای‌تورچ.
• روش‌های استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های مختلف (مانند Flask, Docker).
• ملاحظات عملکرد و بهینه‌سازی برای استقرار.
• پروژه نهایی ۱: پیاده‌سازی یک راه‌حل جامع تشخیص اشیاء با PyTorch.
• پروژه نهایی ۲: ساخت یک سیستم پیش‌بینی سری زمانی یا تولید محتوا.
• نکات نهایی و منابع برای ادامه یادگیری.