نام محصول به انگلیسی | Udemy – TensorFlow for Deep Learning Bootcamp |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره Udemy – بوتکمپ یادگیری عمیق با TensorFlow |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
Udemy – بوتکمپ یادگیری عمیق با TensorFlow
معرفی دوره
دوره «بوتکمپ یادگیری عمیق با TensorFlow» در پلتفرم Udemy، یک دوره جامع و پروژهمحور است که با هدف آشنایی و تسلط شما بر مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق توسط یکی از قدرتمندترین کتابخانههای دنیای هوش مصنوعی یعنی TensorFlow طراحی شده است. این دوره از مباحث مقدماتی تا پیشرفته را پوشش میدهد و شما را برای حل مسائل واقعی و پیادهسازی شبکههای عصبی پیچیده آماده میکند.
مخاطبان هدف
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای مهندسی کامپیوتر، برق و فناوری اطلاعات.
- توسعهدهندگان نرمافزار که قصد ورود به حوزه یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را دارند.
- دانشمندان داده و تحلیلگران که میخواهند مهارتهای شبکههای عصبی را بیاموزند.
- علاقهمندان به هوش مصنوعی که به دنبال یادگیری عملی و پروژه محور هستند.
پیشنیازها
برای بهرهمندی کامل از این بوتکمپ، بهتر است با مباحث زیر آشنا باشید:
- زبان برنامهنویسی Python و سینتکس پایه آن.
- مفاهیم پایهای آمار و جبر خطی مانند ماتریسها و توابع ماتریسی.
- آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning).
- نصب و راهاندازی محیطهای توسعهای مثل Anaconda، Jupyter Notebook یا VSCode.
آنچه در دوره خواهید آموخت
- درک ساختار و مفاهیم پایهای شبکه عصبی مصنوعی و نحوه آموزش آنها.
- پیادهسازی توابع فعالسازی (Activation Functions) مانند ReLU، Sigmoid و Tanh.
- سازوکار الگوریتمهای بهینهسازی (Optimizer) مانند Adam، SGD و RMSProp.
- طراحی و آموزش شبکههای کانولوشن (CNN) برای تشخیص تصویر.
- کار با دادههای توالی و ساخت شبکههای بازگشتی (RNN، LSTM) برای تحلیل متن و سریهای زمانی.
- مفهوم Regularization و جلوگیری از بیشبرازش (Overfitting) با Dropout و Batch Normalization.
- استفاده از TensorBoard برای مشاهده لاگها، نمودارهای شبکه و متریکها.
- توسعه پروژههای عملی شامل تشخیص دستخط، تحلیل احساسات متنی و تولید شبکه GAN.
ساختار و سرفصلها
بخشهای اصلی دوره به صورت زیر سازماندهی شدهاند:
- مقدمه و آشنایی با TensorFlow: نصب، تنظیم محیط و اجزای اصلی کتابخانه.
- مبانی شبکه عصبی: تابع هزینه، بهینهسازی و آموزش پایه.
- شبکههای کانولوشن: لایههای Conv، Pooling و کاربرد در تشخیص تصویر.
- شبکههای بازگشتی: آموزش LSTM و GRU برای مسائل زبان طبیعی.
- مدیریت داده و تکنیکهای پیشپردازش: ImageDataGenerator، Tokenizer و embedding.
- پروژه نهایی: توسعه یک برنامه end-to-end شامل بارگذاری داده، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل.
مثالهای عملی
در طول دوره با چند پروژه عملی و کاربردی روبهرو میشوید:
- تشخیص ارقام دستنویس با استفاده از دیتاست MNIST.
- تحلیل احساسات توییتها با بهره از LSTM و word embeddings.
- تولید تصاویر واقعگرایانه با شبکههای GAN (Generative Adversarial Networks).
- شناسایی اشیاء در تصاویر با تکنیکهای پیشرفته شبکههای کانولوشن.
تمام کدها به صورت کامل تشریح شده و شما قدم به قدم همراه با مدرس کدنویسی میکنید.
مزایا و نکات کلیدی
- دسترسی مادامالعمر به محتوا و بهروزرسانیهای دوره.
- پشتیبانی از سوالات در بخش Q&A پلتفرم Udemy.
- دارای مدرک پایان دوره از Udemy جهت ارائه در رزومه.
- تکیه بر مثالهای واقعی و پروژههای کاربردی برای تسلط عملی.
- تمرینهای چالشبرانگیز در هر فصل برای سنجش میزان یادگیری.
نتیجهگیری
اگر به دنبال یک مسیر منظم و پروژهمحور برای ورود جدی به دنیای یادگیری عمیق هستید، بوتکمپ TensorFlow در Udemy یکی از بهترین گزینههاست. با پایان این دوره، شما قادر خواهید بود تا از مفاهیم پایه تا پیشرفته شبکههای عصبی را پیادهسازی کنید و در پروژههای واقعی هوش مصنوعی به شکل حرفهای مشارکت کنید. آماده شوید تا یک قدم بزرگ در مسیر حرفهای خود بردارید!
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.