این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌آموختگان را به تسلط بر جنبه‌های نظری و عملی یادگیری عمیق برساند. برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها و مهارت‌هایی که در این دوره کسب خواهید کرد عبارتند از:

• مبانی شبکه‌های عصبی: درک کامل پرسپترون‌ها، شبکه‌های عصبی پیش‌خور، توابع فعال‌سازی و مکانیزم پس‌انتشار (Backpropagation).
• بهینه‌سازی و تنظیم مدل: آشنایی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD)، آدام (Adam) و روش‌های تنظیم مدل نظیر Regularization و Dropout.
• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs): یادگیری عمیق برای پردازش تصویر شامل تشخیص اشیاء، طبقه‌بندی تصاویر و کار با معماری‌های محبوب مانند LeNet، AlexNet، VGG، ResNet و Inception.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): تسلط بر پردازش داده‌های ترتیبی مانند متون و سری‌های زمانی با استفاده از RNNs، LSTM و GRU.
• ترنسفورمرها و مکانیزم توجه: ورود به دنیای پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) با درک معماری ترنسفورمرها و کاربردهای آن‌ها در مدل‌هایی مانند BERT و GPT.
• پیاده‌سازی عملی با پایتون: ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های پیشرو مانند TensorFlow 2.x و Keras.
• کاربردها و پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های واقعی در زمینه‌های مختلف از جمله طبقه‌بندی دست‌خط (MNIST)، تشخیص اشیاء در تصاویر، تحلیل احساسات متن و پیش‌بینی سری‌های زمانی.
• تکنیک‌های پیشرفته: آشنایی با Transfer Learning، Fine-tuning و مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی.

هر بخش شامل مثال‌های کدنویسی جامع و تمرینات عملی است تا درک عمیق مفاهیم را تضمین کند.

شرکت در دوره “یادگیری عمیق نوین در پایتون” مزایای چشمگیری برای آینده شغلی و توسعه مهارت‌های شما به همراه خواهد داشت:

• تقویت رزومه: کسب مهارت‌های یادگیری عمیق که از پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار امروز است، رزومه شما را بسیار جذاب‌تر خواهد کرد.
• آماده‌سازی برای مشاغل هوش مصنوعی: این دوره شما را برای نقش‌هایی مانند مهندس یادگیری ماشین، محقق هوش مصنوعی، دانشمند داده و متخصص یادگیری عمیق آماده می‌سازد.
• درک عمیق‌تر از هوش مصنوعی: فراتر از یک کاربر ابزار، شما اصول زیربنایی مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را درک خواهید کرد.
• توانایی حل مسائل پیچیده: با ابزارهایی که در این دوره یاد می‌گیرید، می‌توانید به حل چالش‌های دشوار در حوزه‌های مختلف بپردازید.
• به‌روزرسانی دانش: محتوای دوره با تمرکز بر تکنیک‌ها و معماری‌های جدید ۲۰۲۳، تضمین می‌کند که دانش شما در این زمینه کاملاً به‌روز باشد.
• تجربه عملی: تأکید بر پروژه‌های دست‌به‌کار و مثال‌های واقعی به شما کمک می‌کند تا آموخته‌های خود را به صورت عملی به کار بگیرید.

این دوره تنها یک مجموعه درس نیست، بلکه سکوی پرتابی برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و نوآوری‌های آینده آن است.

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

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: داشتن درک اولیه از ساختار داده‌ها، حلقه‌ها، توابع و کلاس‌ها در پایتون ضروری است. نیازی به تسلط کامل نیست، اما راحتی با سینتکس پایتون مفید خواهد بود.
• مبانی ریاضی: دانش پایه از جبر خطی (مانند عملیات برداری و ماتریسی) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (مفهوم مشتق و گرادیان). نیازی به تسلط عمیق نیست، اما درک این مفاهیم به فهم بهتر الگوریتم‌ها کمک می‌کند.
• آمار و احتمال مقدماتی: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای آمار توصیفی و احتمال.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از همه، علاقه به یادگیری و کاوش در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق.

توجه داشته باشید که نیازی به تجربه قبلی در یادگیری عمیق یا شبکه‌های عصبی نیست؛ دوره از صفر شروع می‌شود و تمامی مفاهیم لازم را پوشش می‌دهد.

این دوره به صورت ساختاریافته، شما را قدم به قدم با مفاهیم یادگیری عمیق آشنا می‌کند. انتظار می‌رود که بخش‌های اصلی آن شامل موارد زیر باشد:

• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق:
  • تعریف یادگیری عمیق، تفاوت آن با یادگیری ماشین.
  • تاریخچه و پیشرفت‌های کلیدی در این حوزه.
  • تنظیم محیط توسعه و ابزارهای لازم (پایتون، TensorFlow/Keras).
• مبانی شبکه‌های عصبی:
  • نورون‌های مصنوعی و پرسپترون.
  • شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks).
  • توابع فعال‌سازی (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax).
  • توابع هزینه (Loss Functions) و بهینه‌سازی.
  • مکانیزم پس‌انتشار (Backpropagation) به صورت مفهومی و عملی.
• بهینه‌سازی و تنظیم مدل:
  • الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Adam, RMSprop, Adagrad).
  • Batch Normalization و مزایای آن.
  • تنظیم مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) با استفاده از Dropout و Regularization.
• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) برای بینایی کامپیوتر:
  • اصول کانولوشن و Pooling.
  • معماری‌های معروف CNN (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet).
  • کاربردها: طبقه‌بندی تصاویر (مثال: MNIST, CIFAR-10)، تشخیص اشیاء.
  • Transfer Learning و Fine-tuning در CNNs.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های ترتیبی:
  • مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های ترتیبی.
  • RNNهای ساده و مشکلات آن‌ها ( vanishing/exploding gradients).
  • LSTM و GRU: معماری و کاربردهایشان.
  • کاربردها: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، تولید متن (Text Generation)، پیش‌بینی سری‌های زمانی.
• ترنسفورمرها و توجه در NLP مدرن:
  • محدودیت‌های RNNها در پردازش دنباله‌های بلند.
  • معماری Attention Mechanism.
  • معماری ترنسفورمر (Transformer) و Self-Attention.
  • معرفی مدل‌های BERT و GPT و کاربردهای نوین NLP.
• مباحث پیشرفته و پروژه‌های نهایی:
  • مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems).
  • اصول اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری (Bias) در مدل‌ها.
  • مروری بر چالش‌ها و روندهای آینده در یادگیری عمیق.
  • پروژه‌های عملی جامع برای تثبیت آموخته‌ها.

هر بخش با مثال‌های کدنویسی قابل اجرا و تمرینات چالش‌برانگیز همراه خواهد بود تا اطمینان حاصل شود که دانشجویان نه تنها مفاهیم را درک می‌کنند، بلکه قادر به پیاده‌سازی آن‌ها نیز هستند. تمرکز بر نسخه‌های به‌روز کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها، این اطمینان را می‌دهد که دانش‌آموختگان با ابزارهای فعلی بازار کار آشنا خواهند شد.