یودمی – یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی پیچشی در پایتون

معرفی دوره

دورهٔ «یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی پیچشی در پایتون» در پلتفرم به صورت جامع معماری و پیاده‌سازی Convolutional Neural Networks (CNN) را آموزش می‌دهد. این دوره از مقدمات تا مباحث پیشرفته را پوشش می‌دهد و برای علاقه‌مندان به بینایی ماشین، تشخیص تصویر و پردازش ویدئو مناسب است. مدرسین با سابقهٔ بین‌المللی، مفاهیم تئوری را همراه با کدنویسی عملی در پایتون، TensorFlow و Keras بیان می‌کنند تا به درک عمیق و کاربردی در پروژه‌های واقعی دست پیدا کنید.

آنچه در این دوره یاد خواهید گرفت

• ساخت و آموزش یک شبکه عصبی پیچشی از صفر با استفاده از Keras
• اصول فیلترگذاری، عملیات کانولوشن، Pooling و Dropout
• بهبود عملکرد شبکه‌ها با تکنیک‌های پیچیده مثل Batch Normalization و Data Augmentation
• انتقال یادگیری (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• تشخیص اشیاء، دسته‌بندی تصاویر و تحلیل ویدئو با CNN
• به‌کارگیری GPU برای افزایش سرعت آموزش

  در هر بخش علاوه بر تئوری، مثال‌های عملی و گرم‌آپ‌های کدنویسی برای درک بهتر ارائه می‌شود و می‌توانید مرحله به مرحله شبکهٔ خود را توسعه دهید.

  مزایا و فواید این دوره

  • دسترسی مادام‌العمر به ویدئوها و منابع تکمیلی
  • پشتیبانی مدرس و جامعهٔ آنلاین دانشجویان
  • گواهی پایان دوره معتبر جهت افزایش پرتفوی حرفه‌ای
  • تمرین‌های عملی برای تقویت مهارت در پروژه‌های واقعی
  • یادگیری تکنیک‌های روز دنیا در حوزه بینایی ماشین

    با گذراندن این دوره، چالش‌های مهم در سگمنتیشن، تشخیص اشیا و طبقه‌بندی تصاویر را می‌شناسید و می‌توانید مدل‌هایی با دقت بالا طراحی کنید.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی پایه‌ای با زبان برنامه‌نویسی پایتون
    • درک مقدماتی از مباحث یادگیری ماشین و توابع ریاضی کلی
    • نصب و راه‌اندازی محیط‌های TensorFlow و Keras

      در صورتی که تجربهٔ کاملی ندارید، دوره‌های مقدماتی Python و Machine Learning می‌توانند یک پیش‌زمینه مناسب فراهم کنند.

      سرفصل‌های دوره

      • مقدمات شبکه‌های عصبی و معرفی CNN
      • پیاده‌سازی اولین کانولوشن و درک فیلترها
      • ساخت لایه‌های Pooling و کاربرد هر کدام
      • تکنیک‌های کاهش Overfitting: Dropout و Regularization
      • Batch Normalization و تأثیر آن بر آموزش
      • Data Augmentation و افزایش تنوع داده‌ها
      • Transfer Learning با مدل‌های VGG16، ResNet و Inception
      • بهینه‌سازی با Adam، SGD و تنظیم نرخ یادگیری
      • تشخیص اشیاء با YOLO و SSD (معرفی اجمالی)
      • تجزیه و تحلیل ویدئو و ساخت سیستم‌های Real-Time

        مثال‌های عملی

        در طول دوره چند پروژهٔ واقعی اجرا می‌شود که شامل موارد زیر است:

        • تشخیص دست‌خط با استفاده از دیتاست MNIST
        • شناسایی گربه و سگ در تصاویر (CIFAR-10)
        • طبقه‌بندی انواع گل‌ها (Flower102)
        • استفاده از Transfer Learning برای شناسایی ویروس از تصاویر میکروسکوپ

          هر مثال با توضیحات قدم به قدم، کدنویسی قالب‌بندی شده و گراف‌های تحلیل نتایج همراه است. پس از هر پروژه، چالش‌های احتمالی و راهکارهای بهبود عملکرد بررسی می‌شود تا درک عملی شما تکمیل گردد.

          گواهینامه و پشتیبانی

          پس از اتمام موفق دوره، گواهینامهٔ رسمی دریافت می‌کنید که می‌توانید در رزومه و شبکه‌های اجتماعی خود منتشر کنید. همچنین دسترسی شما به QA انجمن و تیم پشتیبان همچنان باز خواهد ماند تا به سوالات و اشکالات فنی شما پاسخ داده شود.

          جمع‌بندی

          اگر به یادگیری عمیق و به‌ویژه کاربردهای بی‌نظیر شبکه‌های عصبی پیچشی در بینایی ماشین علاقه دارید، این دوره یک انتخاب ایده‌آل است. با پیش‌نیازهای کم، منابع کاربردی و تمرین‌های واقعی، گام به گام به یک متخصص در این حوزه تبدیل می‌شوید. همین امروز ثبت‌نام کنید و در دنیای جذاب Deep Learning قدم بگذارید!

          نظرات

          هنوز نظری ثبت نشده است.

          وارد شوید تا نظر ثبت کنید.