شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANNs) الهام گرفته از ساختار مغز انسان، قادرند الگوهای پیچیده در داده‌ها را تشخیص داده و یاد بگیرند. این قابلیت آن‌ها را به ابزاری قدرتمند در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه‌گر، و بسیاری از کاربردهای پیشرفته دیگر تبدیل کرده است. یادگیری شبکه‌های عصبی به شما این امکان را می‌دهد که مدل‌های هوشمندی بسازید که می‌توانند وظایف دشواری را که قبلاً تنها توسط انسان قابل انجام بود، به صورت خودکار و با دقت بالا انجام دهند.

این دوره جامع، شما را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی پیشرفته هدایت می‌کند. شما با موارد زیر آشنا خواهید شد:

• مبانی شبکه‌های عصبی: معرفی نورون‌های مصنوعی، لایه‌ها، تابع فعال‌سازی، و چگونگی انتقال اطلاعات در یک شبکه.
• فرآیند یادگیری: درک کامل الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)، گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و روش‌های بهینه‌سازی مرتبط.
• معماری‌های کلیدی: آشنایی با شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)، شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) برای پردازش تصویر، و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های ترتیبی.
• تکنیک‌های پیشرفته: یادگیری درباره شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)، شبکه‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms) و ترنسفورمرها (Transformers).
• پیاده‌سازی عملی: استفاده از کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی بر روی مجموعه داده‌های واقعی.
• بهینه‌سازی و تنظیم پارامترها: روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) مانند Dropout و Regularization، و تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning).

دوره “اجزای پیچیده هوش مصنوعی: شبکه‌های عصبی” به بخش‌های منظم و قابل فهمی تقسیم شده است تا یادگیری شما را به حداکثر برساند:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • تعریف هوش مصنوعی و تاریخچه آن
  • انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • نقش شبکه‌های عصبی در اکوسیستم AI
• بخش ۲: اساس شبکه‌های عصبی
  • نورون مصنوعی و مدل پرسپترون
  • توابع فعال‌سازی (ReLU, Sigmoid, Tanh)
  • ساختار لایه‌ها و شبکه‌های پیشخور
• بخش ۳: آموزش شبکه‌های عصبی
  • تابع هزینه (Loss Function)
  • الگوریتم گرادیان کاهشی
  • پس‌انتشار خطا: درک ریاضی و پیاده‌سازی
  • متریک‌های ارزیابی مدل
• بخش ۴: معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • شبکه‌های کانولوشنی (CNNs):
    • لایه کانولوشن، Pooling، و Fully Connected
    • کاربردها در بینایی ماشین
    • مثال عملی: تشخیص ارقام دست‌نویس
  • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs):
    • ساختار و حافظه شبکه‌های RNN
    • معضلات گرادیان (Vanishing/Exploding Gradients)
    • شبکه‌های LSTM و GRU
    • کاربردها در پردازش زبان طبیعی و سری‌های زمانی
    • مثال عملی: تولید متن
• بخش ۵: تکنیک‌های نوین و کاربردها
  • شبکه‌های عصبی عمیق: چالش‌ها و راهکارها
  • ترنسفورمرها و مکانیزم توجه: انقلابی در NLP
  • شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs): خلق داده‌های جدید
  • یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • معرفی ابزارها: TensorFlow و PyTorch
  • پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی، به خصوص زبان پایتون.
• درک اولیه از جبر خطی (ماتریس‌ها، بردارها) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (مشتق، گرادیان).
• آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین (اختیاری، اما مفید).

با این حال، دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی اگر در برخی از این زمینه‌ها تازه‌کار هستید، بتوانید با مطالعه منابع تکمیلی همراه، مفاهیم را فرا بگیرید.

ارائه این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی مزایای قابل توجهی دارد:

• دسترسی آفلاین کامل: بدون نیاز به اینترنت پرسرعت برای دانلود، که برای بسیاری از علاقه‌مندان یک مزیت کلیدی است.
• قابلیت حمل آسان: همراه داشتن تمام محتوای آموزشی در هر زمان و مکان.
• فضای کافی برای محتوای غنی: شامل ویدئوهای با کیفیت بالا، کد نمونه، مجموعه داده‌ها و مستندات تکمیلی.
• پایداری و اطمینان: تضمین دریافت تمام فایل‌های آموزشی بدون قطعی یا مشکل دانلود.

شرکت در دوره “اجزای پیچیده هوش مصنوعی: شبکه‌های عصبی” منافع بسیاری را برای شما به ارمغان می‌آورد:

• کسب دانش تخصصی: تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق.
• مهارت‌های عملی: توانایی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای صنعتی.
• پیشرفت شغلی: گشودن درب‌های فرصت‌های شغلی جدید در حوزه پررونق AI.
• پروژه‌های نمونه: ساخت رزومه‌ای قوی با پروژه‌های عملی که در طول دوره انجام خواهید داد.
• درک عمیق تکنولوژی‌های آینده: آمادگی برای مواجهه با چالش‌ها و فرصت‌های آینده مبتنی بر AI.

این دوره برای دانشجویان، مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، و هر کسی که مشتاق ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی است، طراحی شده است. با دوره اجزای پیچیده هوش مصنوعی: شبکه‌های عصبی، دانش و مهارت لازم برای ساخت آینده‌ای هوشمندتر را کسب کنید.