دوره «یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد: تهیه و تحلیل داده با پایتون» از مجموعه LinkedIn Learning یکی از جامع‌ترین منابع آموزشی سال ۲۰۲۴ است که به صورت کاملاً پروژه‌محور، مفاهیم پیشرفته حوزه داده‌کاوی، یادگیری عمیق و معماری‌های مولد را پوشش می‌دهد. در این دوره شما با تکنیک‌های مدرن آماده‌سازی داده، طراحی مدل‌های GAN و VAE، تجسم نتایج و ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی آشنا می‌شوید.

این دوره به تدریج از مباحث پایه‌ای شروع و در انتها شما را به دانش کافی برای طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوش مصنوعی مولد هدایت می‌کند. مدرس دوره، با بیش از ده سال تجربه در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی، نکات طلایی و چالش‌های واقعی را برای دانشجویان شفاف‌سازی خواهد کرد.

• مقدمه و مرور مفاهیم پایه: آمار مقدماتی، توزیع‌های احتمالی، آشنایی با ساختار داده‌ها در پایتون.
• تهیه و پاکسازی داده‌ها با Pandas و NumPy: حذف مقادیر گمشده، نرمال‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها.
• تحلیل اکتشافی داده (EDA): مصورسازی با Matplotlib، Seaborn و Plotly.
• معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی: Perceptron، شبکه‌های چندلایه (MLP).
• یادگیری عمیق پیشرفته: شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، بازگشتی (RNN) و ترنسفورمرها.
• هوش مصنوعی مولد: ساختار Generative Adversarial Networks (GANs) و Variational Autoencoders (VAEs).
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: معیارهای دقت، معیارهای تولید تصویر و متن، تکنیک‌های تنظیم اَبَرپارامتر.
• استقرار و بهینه‌سازی نهایی: تبدیل مدل به یک سرویس وب ساده (Flask/Streamlit)، نکات مقیاس‌پذیری.

• نحوه جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها از منابع مختلف و تبدیل آن‌ها به فرمت قابل استفاده برای مدل‌های یادگیری عمیق.
• طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیشرفته برای تشخیص تصویر و تحلیل متن.
• ساخت مدل‌های مولد (GAN و VAE) برای تولید تصاویر، متن یا داده‌های ساختگی با کیفیت بالا.
• مصورسازی و تحلیل نتایج با نمودارهای تعاملی و داشبوردهای ساده.
• راه‌های بهبود عملکرد مدل و کاهش خطا با روش‌های تنظیم اَبَرپارامتر و Regularization.
• استفاده از کتابخانه‌های محبوب TensorFlow، Keras و PyTorch در پروژه‌های واقعی.
• پیاده‌سازی یک سرویس تحت وب برای نمایش خروجی‌های مدل در زمان واقعی.

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی.
• مفاهیم مقدماتی آمار و احتمال، ساختارهای داده و الگوریتم‎‌های پایه.
• تجربه کار با ابزارهای محیط Jupyter Notebook یا IDE مشابه.
• مخاطبان حرفه‌ای: دانشجویان علوم داده، مهندسان نرم‌افزار، پژوهشگران هوش مصنوعی و علاقه‌مندان به یادگیری عمیق.

• جامع و پروژه‌محور: هر مبحث همراه با یک پروژه عملی برای تثبیت مفاهیم ارائه می‌شود.
• به‌روزترین تکنیک‌ها: پوشش معماری‌های نوین ترنسفورمر و GAN نسخه ۲ و ۳.
• کدنویسی شفاف: تمام دستورات و توابع با توضیحات کامل در نوت‌بوک‌ها قرار دارد.
• کاربرد در صنایع مختلف: از تولید تصویر و ویدیو تا تحلیل احساسات در متون شبکه‌های اجتماعی.
• پشتیبانی از منابع رایگان: استفاده از دیتاست‌های متن‌باز و کتابخانه‌های بدون هزینه.

در هر مرحله از دوره، مثال‌های واقعی و کاربردی ارائه می‌شود. برای نمونه:

• ساخت یک GAN برای تولید چهره‌های مصنوعی و مقایسه آن با دیتاست CelebA.
• طراحی یک VAE برای فشرده‌سازی تصاویر دست‌نویس و بازسازی آن‌ها.
• تجسم و تحلیل نتایج تغییرات اَبَرپارامترها در تایمر ترنسفورمر برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی.
• ایجاد یک داشبورد تحت وب با Streamlit برای نمایش خروجی بلادرنگ مدل‌های مولد.

• آموزش منطبق با جدیدترین استانداردهای صنعتی و پژوهشی حوزه هوش مصنوعی.
• دسترسی رایگان به تمام نوت‌بوک‌ها و دیتاست‌های دوره.
• مناسب برای افرادی که قصد ورود به بازار کار یادگیری عمیق و Generative AI را دارند.
• پشتیبانی و پاسخ به سوالات از طریق انجمن آنلاین LinkedIn Learning.

برای دانلود رایگان این دوره کافیست به لینک زیر مراجعه کنید و پس از ثبت‌نام اولیه در LinkedIn Learning، به تمامی ویدیوها، نوت‌بوک‌ها و فایل‌های پروژه دسترسی پیدا کنید. همچنین می‌توانید ویدیوها را برای مشاهده آفلاین در اپلیکیشن موبایل ذخیره نمایید.

دوره «یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد، تهیه و تحلیل داده با پایتون ۲۰۲۴-۱۰» یک فرصت بی‌نظیر برای ارتقاء مهارت‌های حرفه‌ای شماست. با یادگیری گام‌به‌گام مفاهیم، انجام پروژه‌های عملی و دسترسی به منابع به‌روز، توانایی شما در طراحی و استقرار سیستم‌های هوشمند چندین برابر خواهد شد. همین امروز این دوره را دانلود کنید و قدمی مطمئن به سمت آینده شغلی درخشان بردارید!