به دنیای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی با دوره جامع تنسورفلو ۲ خوش آمدید! این دوره که بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، به شما امکان می‌دهد بدون نیاز به دانلودهای حجیم و نگرانی از سرعت اینترنت، به طور کامل در این حوزه غوطه‌ور شوید. این دوره برای علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و هر کسی که می‌خواهد دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی ارتقا دهد، طراحی شده است.

این دوره جامع، طیف گسترده‌ای از موضوعات کلیدی در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی با استفاده از TensorFlow 2 را پوشش می‌دهد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی، و الگوریتم‌های بهینه‌سازی را درک کنید.
• با استفاده از TensorFlow 2، شبکه‌های عصبی پیچیده را طراحی، آموزش و ارزیابی کنید.
• انواع مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر و شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی را پیاده‌سازی کنید.
• مدل‌های یادگیری عمیق را برای حل مسائل واقعی مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، و تحلیل احساسات به کار ببرید.
• از تکنیک‌های پیشرفته مانند انتقال یادگیری (Transfer Learning) و تولیدکننده‌های متخاصم (GANs) بهره ببرید.
• پروژه‌های یادگیری عمیق خود را به طور موثر دیپلوی کنید.

شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به ارمغان می‌آورد، از جمله:

• یادگیری عملی: این دوره بر یادگیری عملی تاکید دارد و شما با انجام پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری عمیق تقویت خواهید کرد.
• محتوای جامع و به‌روز: محتوای دوره به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود تا شما با آخرین پیشرفت‌ها و تکنولوژی‌های یادگیری عمیق آشنا شوید.
• دسترسی آسان: با ارائه دوره بر روی فلش مموری، شما می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید، بدون نیاز به اینترنت.
• پشتیبانی فنی: در طول دوره، از پشتیبانی فنی متخصصان بهره‌مند خواهید شد تا به سوالات و مشکلات شما پاسخ داده شود.
• آمادگی برای بازار کار: با اتمام این دوره، شما مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را کسب خواهید کرد.

برای شرکت در این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی پایتون: دانش پایه‌ای در مورد متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختمان داده‌ها در پایتون ضروری است.
• آشنایی با جبر خطی و آمار: درک مفاهیم اساسی جبر خطی مانند ماتریس‌ها و بردارها، و همچنین مفاهیم آماری مانند میانگین، انحراف معیار و توزیع‌ها، مفید خواهد بود.
• انگیزه و علاقه به یادگیری: یادگیری عمیق یک حوزه پیچیده است و نیازمند تلاش و پشتکار است. داشتن انگیزه و علاقه به یادگیری، نقش مهمی در موفقیت شما در این دوره ایفا خواهد کرد.

اگر با مباحث پایتون آشنایی ندارید، توصیه می‌شود قبل از شروع دوره، یک دوره مقدماتی پایتون را بگذرانید.

این دوره به چندین بخش اصلی تقسیم شده است که هر بخش به یک موضوع خاص در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی می‌پردازد. در زیر، مروری بر بخش‌های اصلی دوره ارائه شده است:

• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: در این بخش، با مفاهیم اساسی یادگیری عمیق، تاریخچه و کاربردهای آن آشنا خواهید شد.
• TensorFlow 2: در این بخش، با کتابخانه TensorFlow 2 آشنا شده و نحوه استفاده از آن برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را خواهید آموخت.
• شبکه‌های عصبی: در این بخش، به طور مفصل با شبکه‌های عصبی، انواع مختلف آن، و نحوه آموزش آن‌ها آشنا خواهید شد.
• شبکه‌های کانولوشنال (CNN): در این بخش، با شبکه‌های CNN برای پردازش تصویر آشنا شده و نحوه استفاده از آن‌ها برای تشخیص تصویر، طبقه‌بندی تصویر و سایر وظایف مربوط به بینایی ماشین را خواهید آموخت.
• شبکه‌های بازگشتی (RNN): در این بخش، با شبکه‌های RNN برای پردازش زبان طبیعی آشنا شده و نحوه استفاده از آن‌ها برای ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و سایر وظایف مربوط به زبان را خواهید آموخت.
• انتقال یادگیری (Transfer Learning): در این بخش، با تکنیک انتقال یادگیری آشنا شده و نحوه استفاده از آن برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق را خواهید آموخت.
• تولیدکننده‌های متخاصم (GANs): در این بخش، با تولیدکننده‌های متخاصم آشنا شده و نحوه استفاده از آن‌ها برای تولید تصاویر، موسیقی و سایر انواع داده‌های مصنوعی را خواهید آموخت.
• دیپلوی مدل‌های یادگیری عمیق: در این بخش، نحوه دیپلوی مدل‌های یادگیری عمیق بر روی پلتفرم‌های مختلف را خواهید آموخت.

در طول دوره، شما با مثال‌های عملی و کاربردی متعددی روبرو خواهید شد که به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم یادگیری عمیق را بهتر درک کنید و نحوه استفاده از آن‌ها را در مسائل واقعی یاد بگیرید. به عنوان مثال:

• تشخیص تصویر: شما یک مدل CNN را برای تشخیص انواع مختلف اشیاء در تصاویر آموزش خواهید داد.
• ترجمه ماشینی: شما یک مدل RNN را برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر آموزش خواهید داد.
• تحلیل احساسات: شما یک مدل RNN را برای تشخیص احساسات موجود در یک متن آموزش خواهید داد.
• تولید تصویر: شما یک مدل GAN را برای تولید تصاویر جدید از گربه‌ها آموزش خواهید داد.

این مثال‌ها تنها بخشی از پروژه‌های عملی هستند که در طول دوره انجام خواهید داد. هدف از این پروژه‌ها، ارائه یک تجربه یادگیری عملی و جذاب برای شماست.

دوره تنسورفلو ۲: یادگیری عمیق و هوش مصنوعی یک فرصت عالی برای یادگیری و تسلط بر این حوزه پرطرفدار است. با ارائه دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، شما می‌توانید بدون هیچ محدودیتی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید و مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ارتقا دهید. همین امروز شروع کنید و آینده خود را بسازید!