| نام محصول به انگلیسی | Building your own Neural Network from Scratch with Python |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره ساخت شبکه عصبی از پایه با پایتون بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره ساخت شبکه عصبی از پایه با پایتون بر روی فلش 32GB
آیا به دنیای شگفتانگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقهمندید؟ آیا میخواهید درک عمیقی از نحوه عملکرد شبکههای عصبی داشته باشید و خودتان این شبکهها را از صفر بسازید؟ این دوره آموزشی جامع، شما را به سفری هیجانانگیز در این حوزه میبرد. این دوره بهطور کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود و یک فرصت عالی برای یادگیری عملی و عمیق است.
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
در این دوره، شما فقط با مفاهیم تئوری روبهرو نخواهید شد. بلکه با انجام پروژههای عملی و کدنویسی، مفاهیم را بهطور کامل درک خواهید کرد. این دوره برای افرادی طراحی شده است که میخواهند از یک تازهکار به یک متخصص شبکههای عصبی تبدیل شوند.
ویژگیهای کلیدی دوره:
- ساخت از پایه: یادگیری از اصول اولیه تا مفاهیم پیشرفته.
- پروژههای عملی: انجام پروژههای واقعی برای تثبیت آموختهها.
- پایتون محور: استفاده از زبان پایتون برای کدنویسی و پیادهسازی.
- محتوای جامع: پوشش کامل مفاهیم و تکنیکهای شبکههای عصبی.
- فلش مموری ۳۲ گیگابایتی: دسترسی آسان و همیشگی به محتوای دوره.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره، شما را با مباحث اساسی شبکههای عصبی آشنا میکند و بهتدریج شما را به سمت مفاهیم پیشرفتهتر هدایت میکند.
سرفصلهای اصلی دوره:
- مبانی ریاضی و آمار: مروری بر مفاهیم ضروری مانند جبر خطی، حسابان و آمار که پایههای شبکههای عصبی را تشکیل میدهند.
- آشنایی با پایتون و کتابخانههای ضروری: یادگیری مقدمات زبان پایتون و استفاده از کتابخانههای مهمی مانند NumPy و Matplotlib برای محاسبات عددی و تجسم دادهها.
- مفاهیم اولیه شبکههای عصبی: درک ساختار یک نورون مصنوعی، تابع فعالسازی، و نحوه عملکرد شبکههای عصبی چندلایه.
- پیادهسازی شبکههای عصبی از پایه: کدنویسی یک شبکه عصبی ساده با استفاده از پایتون و بدون استفاده از کتابخانههای پیشرفته.
- الگوریتم Backpropagation: یادگیری روش پس انتشار (Backpropagation) برای آموزش شبکههای عصبی و بهینهسازی وزنها.
- بهینهسازی و تنظیم هایپرپارامترها: بررسی تکنیکهای بهینهسازی مانند گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و نحوه تنظیم پارامترهای مهم شبکه.
- شبکههای عصبی پیشرفته: معرفی شبکههای پیچیدهتر مانند شبکههای کانولوشنال (CNN) و شبکههای بازگشتی (RNN) و کاربردهای آنها.
- کاربردها و پروژههای عملی: پیادهسازی شبکههای عصبی در پروژههای واقعی مانند تشخیص دستنویس، طبقهبندی تصاویر و پیشبینی.
مزایای شرکت در دوره
با شرکت در این دوره، شما از مزایای متعددی بهرهمند خواهید شد که مسیر شما را در یادگیری هوش مصنوعی هموار میکند.
مزایای کلیدی:
- درک عمیق: بهجای استفاده صرف از ابزارهای آماده، شما درک عمیقی از نحوه عملکرد شبکههای عصبی خواهید داشت.
- مهارت عملی: با انجام پروژههای عملی، مهارتهای کدنویسی و پیادهسازی خود را تقویت میکنید.
- افزایش فرصتهای شغلی: دانش و مهارتهای کسبشده در این دوره، شما را برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی آماده میکند.
- یادگیری گامبهگام: محتوای دوره بهصورت گامبهگام و از ساده به پیچیده تدوین شده است تا یادگیری را آسان کند.
- دسترسی آسان: دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود که امکان دسترسی سریع و آسان به محتوا را فراهم میکند.
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، داشتن دانش قبلی در زمینههای زیر توصیه میشود:
پیشنیازها:
- آشنایی با مفاهیم برنامهنویسی: تسلط بر مفاهیم پایهای برنامهنویسی، مانند متغیرها، حلقهها، شرطها و توابع.
- دانش مقدماتی پایتون: آشنایی با سینتکس و ساختار زبان پایتون.
- دانش ریاضی پایه: آشنایی با مفاهیم جبر خطی و حسابان در سطح دبیرستان. (البته دوره، مرور مختصری بر این مفاهیم نیز دارد.)
سرفصلهای دوره بهصورت تفصیلی
در ادامه، به بررسی دقیقتر سرفصلهای دوره میپردازیم:
بخش ۱: مبانی ریاضی و پایتون
- مروری بر مفاهیم جبر خطی: ماتریسها، بردارها، ضرب ماتریسی.
- مروری بر حسابان: مشتق، انتگرال، توابع.
- آشنایی با NumPy: کار با آرایهها، عملیات ریاضی، توابع.
- آشنایی با Matplotlib: ترسیم نمودارها و تجسم دادهها.
بخش ۲: مبانی شبکههای عصبی
- نورون مصنوعی: ساختار و عملکرد.
- توابع فعالسازی: سیگموئید، تانژانت هایپربولیک، ReLU.
- ساختار شبکههای عصبی چندلایه.
- معرفی مفاهیم Forward Propagation و Back Propagation.
بخش ۳: پیادهسازی شبکههای عصبی از پایه
- پیادهسازی یک نورون مصنوعی با پایتون.
- ساخت یک شبکه عصبی ساده با چند لایه.
- آموزش شبکه با الگوریتم Gradient Descent.
- ارزیابی عملکرد شبکه.
بخش ۴: Backpropagation و بهینهسازی
- الگوریتم Backpropagation: محاسبه گرادیانها.
- بهینهسازی وزنها: Gradient Descent و انواع آن.
- تنظیم هایپرپارامترها: نرخ یادگیری، تعداد تکرارها، اندازه دستهها.
- تکنیکهای Regularization.
بخش ۵: شبکههای عصبی پیشرفته
- معرفی شبکههای کانولوشنال (CNN): معماری و کاربردها.
- معرفی شبکههای بازگشتی (RNN): معماری و کاربردها.
- شبکههای LSTM و GRU.
- آشنایی با شبکههای Generative Adversarial Networks (GANs).
بخش ۶: کاربردها و پروژههای عملی
- تشخیص دستنویس با استفاده از MNIST.
- طبقهبندی تصاویر با CNN.
- پیشبینی سریهای زمانی با RNN.
- پروژههای انتخابی: پروژههایی برای تمرین بیشتر و اعمال آموختهها.
با شرکت در این دوره، شما مسیری روشن و عملی برای ورود به دنیای هوش مصنوعی خواهید داشت. همین امروز شروع کنید و آینده خود را بسازید!
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.