شبکه‌های عصبی مصنوعی، الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان، قادر به یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها هستند. این شبکه‌ها در زمینه‌های متنوعی از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی سری‌های زمانی، و سیستم‌های توصیه‌گر عملکرد فوق‌العاده‌ای از خود نشان داده‌اند. Keras، یک API سطح بالا و کاربرپسند برای شبکه‌های عصبی، فرآیند ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق را به طرز چشمگیری ساده کرده است. این کتابخانه با پشتیبانی از چندین فریم‌ورک یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Theano، امکان انعطاف‌پذیری بالایی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌آورد. یادگیری Keras به شما این امکان را می‌دهد که به سرعت ایده‌های خود را به مدل‌های کارآمد تبدیل کنید.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از مبانی تا سطوح پیشرفته در زمینه شبکه‌های عصبی مصنوعی با Keras هدایت کند. سرفصل‌های اصلی دوره شامل موارد زیر است:

• مبانی شبکه‌های عصبی: درک عمیق از نورون مصنوعی، تابع فعال‌سازی، لایه‌ها، و نحوه انتشار پیش‌رو (Forward Propagation) و انتشار پس‌رو (Backpropagation).
• معماری‌های پایه ANN: یادگیری و پیاده‌سازی شبکه‌های پرسپترون چندلایه (MLP)، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر، و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی.
• آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها: تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها، انتخاب تابع هزینه (Loss Function)، بهینه‌سازها (Optimizers) مانند Adam و SGD، و روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) مانند Dropout و Regularization.
• کار با Keras در پایتون: نصب و راه‌اندازی Keras، ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential) و تابعی (Functional API)، آموزش مدل با داده‌های واقعی، و ارزیابی عملکرد با معیارهای مختلف.
• کار با Keras در R: آشنایی با بسته‌های Keras در R، ادغام پایتون و R برای استفاده از Keras، و پیاده‌سازی مدل‌های مشابه در محیط R.
• کاربردهای عملی: پیاده‌سازی مدل‌های ANN برای مسائل واقعی مانند طبقه‌بندی تصاویر (مثلاً تشخیص ارقام دست‌نویس MNIST)، پیش‌بینی قیمت سهام، و تحلیل احساسات متنی.
• مطالعات موردی پیشرفته: بررسی معماری‌های پیچیده‌تر و تکنیک‌های نوین در یادگیری عمیق.

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مفید است:

• دانشجویان و پژوهشگران: کسانی که به دنبال درک عمیق نظری و عملی شبکه‌های عصبی برای پروژه‌های تحقیقاتی خود هستند.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: افرادی که می‌خواهند ابزارهای خود را برای ساخت مدل‌های پیشرفته‌تر و دقیق‌تر گسترش دهند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که علاقه‌مند به ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های خود هستند.
• علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی: هر کسی که کنجکاو است چگونه سیستم‌های هوشمند از داده‌ها یاد می‌گیرند و چگونه می‌توانند چنین سیستم‌هایی را بسازند.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی با مفاهیم اولیه زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی: تسلط بر یکی از زبان‌های پایتون یا R.
• آمار و احتمال: درک مفاهیم پایه مانند میانگین، واریانس، توزیع‌های احتمالی.
• مبانی یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیمی مانند نظارت شده (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised) یادگیری، رگرسیون، طبقه‌بندی.
• دانش ریاضی: آشنایی با مفاهیم پایه جبر خطی (ماتریس‌ها، بردارها) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (مشتق).

لازم به ذکر است که دوره به گونه‌ای تدوین شده است که حتی اگر برخی از این پیش‌نیازها را به طور کامل نداشته باشید، با توضیحات جامع ارائه شده، قادر به پیگیری مطالب خواهید بود.

این مجموعه آموزشی ارزشمند، بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود. این روش توزیع، دسترسی آسان و آفلاین شما به تمامی محتوای دوره را تضمین می‌کند. نیازی به نگرانی در مورد سرعت اینترنت یا محدودیت‌های دانلود نخواهید داشت. تمامی ویدئوها، کدها، مجموعه داده‌ها و جزوات آموزشی به صورت سازمان‌یافته در اختیار شما قرار می‌گیرد تا بتوانید در هر زمان و مکانی که صلاح می‌دانید، به یادگیری بپردازید.

با گذراندن این دوره، شما به مجموعه‌ای از مهارت‌های بسیار ارزشمند دست خواهید یافت:

• تسلط بر ابزارهای روز: یادگیری کار با Keras، یکی از محبوب‌ترین و کارآمدترین کتابخانه‌ها برای یادگیری عمیق.
• توانایی حل مسائل پیچیده: قابلیت طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند برای طیف وسیعی از مشکلات در دنیای واقعی.
• گسترش دانش تخصصی: درک عمیق از معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی و نحوه عملکرد آن‌ها.
• کاربرد دو زبانه: آشنایی با نحوه استفاده از Keras در هر دو محیط برنامه‌نویسی پایتون و R، که فرصت‌های شغلی و تحقیقاتی شما را دوچندان می‌کند.
• محتوای جامع و عملی: ترکیب تئوری با تمرین‌های عملی و مطالعات موردی، یادگیری را مؤثر و کاربردی می‌سازد.
• دسترسی فیزیکی پایدار: ارائه بر روی فلش مموری، اطمینان از دسترسی همیشگی به محتوای آموزشی بدون وابستگی به اینترنت.

در بخش‌هایی از دوره، به صورت عملی با ساخت اولین شبکه عصبی با Keras در پایتون آغاز می‌کنیم:

ساخت مدل MLP ساده:

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# ساخت مدل ترتیبی
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)), # لایه ورودی و اولین لایه مخفی
    layers.Dropout(0.2), # اعمال Dropout برای جلوگیری از بیش‌برازش
    layers.Dense(64, activation='relu'), # لایه مخفی دوم
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax') # لایه خروجی برای طبقه‌بندی 10 کلاسه
])

# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

همچنین، خواهیم آموخت که چگونه همین مدل را با استفاده از Keras در R پیاده‌سازی کنیم و پارامترهای آن را تنظیم نماییم.

پیاده‌سازی CNN برای تشخیص تصویر:

در بخش مربوط به شبکه‌های عصبی کانولوشنی، با لایه‌های کانولوشن (Conv2D)، pooling (MaxPooling2D)، و flatten آشنا شده و مدلی برای تشخیص ارقام دست‌نویس MNIST خواهیم ساخت که دقت بالایی را به دست می‌آورد.