این گواهینامه شما را در چهار دوره متوالی به سمت تسلط بر تنسورفلو هدایت می‌کند. مهارت‌هایی که کسب خواهید کرد، عبارتند از:

• ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی: یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های یادگیری عمیق را با تنسورفلو از پایه بسازید، آن‌ها را آموزش دهید و بهینه‌سازی کنید.

• بینایی ماشین با شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): تکنیک‌های پیشرفته برای پردازش و طبقه‌بندی تصاویر را با استفاده از CNNها فرا خواهید گرفت، از جمله تقویت داده (data augmentation) و یادگیری انتقالی (transfer learning).

• پردازش زبان طبیعی (NLP) با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): روش‌های کار با داده‌های متنی، ساخت مدل‌های تحلیل احساسات، تولید متن و سایر کاربردهای NLP را با استفاده از RNNها، LSTMها و GRUها می‌آموزید.

• سری‌های زمانی و مدل‌های توالی: چگونگی تحلیل و پیش‌بینی داده‌های توالی‌مانند مانند سری‌های زمانی (مثلاً قیمت سهام یا آب و هوا) را با تنسورفلو بررسی خواهید کرد.

• استقرار مدل‌های هوش مصنوعی: با اصول آماده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی برای استفاده در اپلیکیشن‌های واقعی آشنا خواهید شد.

• آمادگی برای گواهینامه توسعه‌دهنده تنسورفلو گوگل: این دوره، بستری عالی برای آمادگی جهت شرکت در آزمون گواهینامه توسعه‌دهنده تنسورفلو گوگل (Google TensorFlow Developer Certificate) است.

دریافت این گواهینامه نه تنها دانش شما را افزایش می‌دهد، بلکه مزایای ملموسی برای مسیر شغلی شما به همراه دارد:

• افزایش فرصت‌های شغلی: با داشتن این گواهینامه از DeepLearning.AI و Coursera، شما مهارت‌های بسیار مورد تقاضا در بازار کار هوش مصنوعی را کسب کرده‌اید و برای نقش‌هایی مانند مهندس یادگیری ماشین، مهندس هوش مصنوعی و دانشمند داده آماده می‌شوید.

• اعتبار و شناخت صنعتی: این گواهینامه توسط یک نهاد معتبر و شناخته‌شده در زمینه یادگیری عمیق (DeepLearning.AI) ارائه می‌شود که تضمینی برای کیفیت آموزش و مهارت‌های کسب شده شماست.

• مهارت‌های عملی و آماده به کار: تمرکز دوره بر روی پروژه‌های عملی و کدنویسی، به شما کمک می‌کند تا مهارت‌هایی را کسب کنید که بلافاصله در پروژه‌های واقعی قابل استفاده هستند.

• دسترسی به جامعه یادگیری: بخشی از یک جامعه جهانی از فراگیران و متخصصان می‌شوید که می‌توانید از طریق انجمن‌های Coursera با آن‌ها ارتباط برقرار کرده و دانش خود را به اشتراک بگذارید.

• پایه قوی برای یادگیری پیشرفته: این دوره، یک فونداسیون بسیار محکم برای ادامه یادگیری و کاوش در موضوعات پیشرفته‌تر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم می‌کند.

• ساخت پورتفولیو: پروژه‌های عملی که در طول دوره انجام می‌دهید، می‌توانند به عنوان بخش‌های ارزشمندی از پورتفولیوی شما برای نمایش به کارفرمایان آینده مورد استفاده قرار گیرند.

این گواهینامه برای افرادی طراحی شده است که حداقل‌های لازم را برای شروع یادگیری عمیق دارند. پیش‌نیازهای اصلی عبارتند از:

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: داشتن دانش مقدماتی تا متوسط در زبان برنامه‌نویسی پایتون ضروری است، زیرا تمام تمرین‌ها و پروژه‌ها با پایتون انجام می‌شوند.

• دانش پایه‌ای جبر: فهم مفاهیم اولیه جبر، مانند توابع و معادلات، برای درک برخی از مبانی شبکه‌های عصبی مفید خواهد بود، اما نیازی به دانش عمیق ریاضیات پیشرفته (مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال یا جبر خطی) نیست.

• علاقه و انگیزه: مهم‌تر از همه، داشتن انگیزه بالا برای یادگیری و حل مسائل پیچیده در حوزه هوش مصنوعی، کلید موفقیت در این دوره است. آمادگی برای صرف زمان و تلاش برای تسلط بر مفاهیم و انجام پروژه‌ها بسیار مهم است.

این دوره آغاز سفر شماست. شما با اصول تنسورفلو و نحوه ساخت اولین شبکه‌های عصبی خود آشنا می‌شوید. مباحث کلیدی شامل:

• نحوه استفاده از تنسورفلو برای ایجاد شبکه‌های عصبی ساده.

• مفاهیم آموزش مدل (model training) و استفاده از Callbacks.

• شناسایی و مقابله با پدیده‌های Overfitting (بیش‌برازش) و Underfitting (کم‌برازش).

• معرفی مقدماتی به بینایی ماشین (Computer Vision) و شروع کار با داده‌های تصویری.

این دوره پایه‌ای محکم برای ساخت مدل‌های پیچیده‌تر در آینده ایجاد می‌کند و شما را با سینتکس و فلسفه تنسورفلو آشنا می‌سازد.

دوره دوم به صورت عمیق به شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks) می‌پردازد که در بینایی ماشین انقلابی ایجاد کرده‌اند. مباحثی که پوشش داده می‌شوند:

• ساختار و عملکرد لایه‌های پیچشی (Convolutional Layers) و لایه‌های پولینگ (Pooling Layers).

• تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل در داده‌های کم.

• کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند Inception یا ResNet برای حل مسائل جدید.

• ساخت مدل‌های طبقه‌بندی تصویر قدرتمند برای مسائل پیچیده و واقعی.

شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌هایی را بسازید که قادر به شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء در تصاویر با دقت بالا باشند.

این دوره به یکی از جذاب‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی، یعنی پردازش زبان طبیعی، می‌پردازد. شما با چگونگی کار با داده‌های متنی و ساخت مدل‌های مبتنی بر متن آشنا می‌شوید:

• مقدمه‌ای بر توکنایزیشن (Tokenization) و تبدیل متن به فرمت قابل پردازش توسط ماشین.

• مفهوم امبدینگ‌های کلمه (Word Embeddings) و اهمیت آن‌ها در درک معنایی کلمات.

• ساخت مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN) شامل LSTM و GRU برای پردازش توالی‌های متنی.

• ساخت مدل‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و تولید متن (Text Generation).

این دوره به شما امکان می‌دهد تا با زبان انسان به کامپیوترها آموزش دهید و برنامه‌هایی بسازید که متن را درک و تولید کنند.

آخرین دوره بر روی کار با داده‌های توالی‌مانند و سری‌های زمانی تمرکز دارد. این مهارت در بسیاری از کاربردهای واقعی، از جمله پیش‌بینی‌های مالی و هواشناسی، بسیار حیاتی است:

• تکنیک‌های آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی.

• استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌های توالی.

• روش‌های ارزیابی و بهبود مدل‌های پیش‌بینی.

• کاربرد عملی بر روی داده‌های واقعی سری زمانی، مانند پیش‌بینی قیمت سهام یا مصرف انرژی.

شما یاد می‌گیرید چگونه الگوهای پنهان در داده‌های توالی را کشف کرده و پیش‌بینی‌های دقیق و کاربردی انجام دهید.

یکی از نقاط قوت این گواهینامه، تاکید آن بر یادگیری عملی و پروژه‌محور است. در هر دوره، شما با مجموعه داده‌های واقعی کار خواهید کرد و چالش‌های کدنویسی متعددی را حل می‌کنید. این تمرین‌ها به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم نظری را به صورت عملی درک کنید و مهارت‌های حل مسئله خود را تقویت نمایید. شما به طور منظم از Google Colab برای انجام تمرینات کدنویسی خود استفاده خواهید کرد که محیطی قدرتمند و آماده برای توسعه مدل‌های تنسورفلو فراهم می‌کند.

این دوره به شما نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر را توسعه دهید و آن‌ها را برای استقرار در محیط‌های تولیدی آماده کنید. تمرکز بر روی بهره‌وری و کارایی در ساخت مدل‌ها، یکی از نکات برجسته این برنامه است.