این دوره با رویکردی عملی و پروژه محور، شما را با مهم‌ترین جنبه‌های یادگیری عمیق آشنا می‌کند. پس از اتمام موفقیت‌آمیز این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به طور عمیق درک کنید و تفاوت‌ها و ارتباطات آن‌ها را بشناسید.
• با انواع شبکه‌های عصبی، شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر و بینایی ماشین، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش داده‌های توالی‌محور و پردازش زبان طبیعی (NLP)، و شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید محتوا، به طور کامل آشنا شوید و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید.
• با فریم‌ورک‌های قدرتمند یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Keras (و آشنایی با PyTorch) کار کرده و مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را از صفر طراحی، پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی مدل، از جمله تنظیم هایپرپارامترها، جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و بهبود عملکرد کلی مدل‌ها را بیاموزید.
• اصول کار ChatGPT و مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، معماری ترانسفورمر و نحوه آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) این مدل‌ها برای کاربردهای خاص را فرا بگیرید و با پتانسیل‌های بی‌نظیر آن‌ها آشنا شوید.
• پروژه‌های عملی متعددی را در حوزه‌های مختلف (مانند طبقه‌بندی تصاویر، تحلیل احساسات، تولید متن، و پیش‌بینی سری‌های زمانی) پیاده‌سازی کنید که به شما در حل مسائل واقعی و آماده‌سازی برای بازار کار کمک می‌کند.
• با چالش‌های مربوط به آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق مقابله کنید.

شرکت در دوره یادگیری عمیق جامع ۲۰۲۴ مزایای منحصر به فردی را برای آینده شغلی و دانش تخصصی شما به ارمغان می‌آورد:

• جامعیت محتوا: این دوره یک مسیر کامل از مبانی تا پیشرفته‌ترین مباحث یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد. این ویژگی شما را از نیاز به دوره‌های مکمل بی‌نیاز می‌کند.
• رویکرد کاملاً عملی و پروژه محور: تمرکز اصلی دوره بر پیاده‌سازی عملی پروژه‌ها و حل مسائل واقعی است. این رویکرد تضمین می‌کند که شما مهارت‌های کاربردی و لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنید.
• به‌روزرسانی ۲۰۲۴: محتوای دوره با آخرین تحولات، الگوریتم‌ها و پیشرفت‌های یادگیری عمیق در سال ۲۰۲۴ به‌روز شده است، به خصوص در زمینه مدل‌های زبانی مانند ChatGPT که آینده هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.
• آماده‌سازی برای بازار کار پرتقاضا: این دوره شما را برای نقش‌های شغلی پرتقاضا و با درآمد بالا مانند مهندس یادگیری عمیق، دانشمند داده، مهندس هوش مصنوعی، و محقق آماده می‌کند.
• دسترسی آسان و آفلاین به محتوا: تمامی محتوای دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود. این بدان معناست که شما می‌توانید در هر زمان و مکانی، بدون نیاز به اتصال دائم و پرسرعت به اینترنت، به تمامی آموزش‌ها، کدها و دیتاست‌ها دسترسی داشته باشید. این ویژگی برای کاربرانی که با محدودیت‌های اینترنتی مواجه هستند، بسیار ارزشمند است و نگرانی از بابت حجم بالای فایل‌های دانلودی را از بین می‌برد.
• مثال‌های کاربردی و واقعی: هر مفهوم با مثال‌های متعدد، سناریوهای واقعی و پروژه‌های کوچک پشتیبانی می‌شود تا درک عمیق‌تر و کاربردی‌تری از مفاهیم به دست آورید.

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است. برای کسب بهترین نتیجه از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی پایتون: داشتن درک اولیه از ساختارهای داده (مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها)، حلقه‌ها، توابع و مفاهیم شی‌گرایی در پایتون کمک‌کننده خواهد بود.
• مفاهیم پایه ریاضی: درک کلی از جبر خطی (مانند ماتریس‌ها و بردارها) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (در سطح مقدماتی و مفهومی، نه لزوماً عمیق ریاضیاتی) برای درک برخی از الگوریتم‌ها و فرآیندهای بهینه‌سازی مفید است.
• علاقه و پشتکار: اشتیاق به یادگیری، حل مسائل پیچیده و مواجهه با چالش‌های جدید، مهم‌ترین پیش‌نیاز است.
• عدم نیاز به دانش قبلی در یادگیری عمیق: این دوره از صفر شروع می‌شود و نیازی به تجربه قبلی در یادگیری عمیق یا حتی هوش مصنوعی ندارید؛ تمامی مفاهیم از پایه آموزش داده خواهند شد.

این دوره به صورت ماژولار و ساختاریافته طراحی شده تا فرآیند یادگیری را برای شما آسان و منظم کند. در ادامه به مهم‌ترین سرفصل‌های پوشش‌داده شده در این دوره اشاره می‌شود:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • تعریف، تاریخچه و تحولات هر یک از حوزه‌ها
  • تفاوت‌های کلیدی و ارتباطات متقابل
  • کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف و زندگی روزمره
  • مروری بر ابزارها و محیط‌های توسعه
• ماژول ۲: مبانی ریاضی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • مبانی جبر خطی و حساب دیفرانسیل (با تاکید بر یادگیری عمیق)
  • نورون‌های مصنوعی و مدل پرسپترون
  • تابع فعال‌سازی و انواع رایج آن
  • مفهوم انتشار رو به جلو (Forward Propagation) و انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • آموزش شبکه‌های عصبی با الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • ساخت و آموزش اولین شبکه عصبی در پایتون
• ماژول ۳: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر و بینایی ماشین
  • مفهوم کانولوشن و لایه‌های کانولوشنی
  • لایه‌های Pooling، Fully Connected و Flatten
  • معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet, AlexNet, VGG, ResNet) و کاربردهای آن‌ها
  • حل مسائل طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیاء و Segmentaion
  • پروژه‌های عملی در حوزه بینایی ماشین (مانند تشخیص چهره، طبقه‌بندی تصاویر پزشکی)
• ماژول ۴: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی‌محور و NLP
  • مفهوم توالی و وابستگی‌های زمانی در داده‌ها
  • معماری‌های RNN، LSTM و GRU و دلایل برتری آن‌ها
  • پردازش زبان طبیعی (NLP) با RNNها
  • ترجمه ماشینی، تولید متن و تحلیل احساسات
  • پروژه‌های تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی (مانند قیمت سهام)
• ماژول ۵: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و مبانی تولید محتوا
  • مفهوم Generator (مولد) و Discriminator (تمییزدهنده)
  • معماری‌های پایه GAN و کاربردهای گسترده آن
  • تولید تصاویر، ویدئوها و داده‌های مصنوعی واقع‌گرایانه
  • چالش‌ها و راه‌حل‌ها در آموزش GANها
• ماژول ۶: آشنایی با مفاهیم پیشرفته و تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل
  • تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها و استراتژی‌های جستجو
  • روش‌های Regularization (مانند Dropout, Batch Normalization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • متریک‌های ارزیابی مدل و اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning) و کاربرد آن
• ماژول ۷: محتوای تکمیلی و عملی ChatGPT و مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • آشنایی عمیق با معماری Transformer و مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • نحوه عملکرد ChatGPT و مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • استفاده از LLMها برای کاربردهای مختلف (خلاصه‌سازی، پاسخگویی به سوالات، تولید محتوا)
  • مفهوم Fine-tuning (تنظیم دقیق) مدل‌های LLM برای کاربردهای خاص کسب و کار
  • اخلاق در هوش مصنوعی و چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ
  • پروژه‌های مبتنی بر APIهای LLM (برای درک عملی)
• ماژول ۸: پروژه‌های عملی جامع و مطالعات موردی
  • پیاده‌سازی پروژه‌های جامع از ابتدا تا انتها در حوزه‌های بینایی ماشین، NLP و سری‌های زمانی
  • نکات مربوط به استقرار (Deployment) مدل‌ها در محیط واقعی
  • بهترین روش‌ها برای اشکال‌زدایی و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری عمیق

در دنیایی که فناوری با سرعت سرسام‌آوری در حال پیشرفت است، دانش به‌روز و عملی از اهمیت بالایی برخوردار است. این دوره با دقت و وسواس فراوان طراحی شده تا شما را نه تنها با تئوری‌های یادگیری عمیق آشنا کند، بلکه به شما قدرت پیاده‌سازی و نوآوری در این زمینه را بدهد. وجه تمایز اصلی این دوره در چند نکته کلیدی نهفته است:

• محتوای کاملاً به‌روز و مرتبط: تمامی سرفصل‌ها، مثال‌ها و پروژه‌ها با در نظر گرفتن آخرین پیشرفت‌ها و نیازهای بازار کار در سال ۲۰۲۴ بازبینی و به‌روز شده‌اند. پوشش عمیق و عملی ChatGPT و LLMها یک مزیت رقابتی مهم محسوب می‌شود که شما را در لبه فناوری نگه می‌دارد.
• تمرکز بی‌نظیر بر کاربرد واقعی: با ارائه پروژه‌های عملی متعدد و مطالعات موردی، شما با چالش‌های واقعی روبه‌رو شده و مهارت‌های حل مسئله خود را تقویت خواهید کرد. این رویکرد عملی، شکاف بین دانش تئوری و نیازهای بازار کار را پر می‌کند.
• دسترسی آفلاین و بدون دردسر به کل محتوا: شاید مهم‌ترین ویژگی این دوره، ارائه تمامی محتوای آن بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی باشد. دیگر نگران حجم بالای فایل‌ها، سرعت اینترنت، یا قطعی‌های احتمالی در حین یادگیری نخواهید بود. محتوای آموزشی همیشه در دسترس شماست تا با سرعت خودتان پیش بروید و تجربه‌ای بی‌نظیر و بدون وقفه را برای یادگیری تجربه کنید. این روش توزیع، دسترسی پذیری را برای تمامی کاربران، صرف نظر از شرایط اینترنت، تضمین می‌کند.
• مناسب برای سطوح مختلف یادگیری: چه یک برنامه‌نویس تازه‌کار باشید که به دنبال ورود به دنیای هوش مصنوعی هستید، و چه یک توسعه‌دهنده باتجربه که قصد به‌روزرسانی دانش خود را دارید، ساختار دوره به گونه‌ای است که می‌توانید مفاهیم را از پایه درک کرده و به سطوح پیشرفته‌تر صعود کنید.

ما متعهد هستیم که با ارائه این محتوای باکیفیت و جامع، شما را در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق یاری کنیم. فرصت را از دست ندهید و گام بلندی در آینده شغلی و فناورانه خود بردارید.