اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی و طراحی شبکه‌های عصبی با PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی و طراحی شبکه‌های عصبی با PyTorch

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌های تصویری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 2. ساختار داده‌ها و مدیریت حافظه در پایتون
• 3. کار با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 4. جبر خطی کاربردی برای هوش مصنوعی
• 5. عملیات ماتریسی و برداری در فضای چندبعدی
• 6. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشین
• 7. بهینه‌سازی توابع و مشتق‌گیری در شبکه‌های عصبی
• 8. کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل و پیش‌پردازش داده‌ها
• 9. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn
• 10. مفاهیم پایه در آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
• 11. توزیع‌های آماری و تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌های نظارت‌شده
• 13. آشنایی با کتابخانه PyTorch و معماری تانسورها
• 14. عملیات تانسوری و محاسبات خودکار در PyTorch
• 15. ساختار گراف محاسباتی و پس‌انتشار خطا
• 16. طراحی مدل‌های رگرسیون خطی با PyTorch
• 17. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی داده‌ها
• 18. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 19. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و نرخ یادگیری
• 20. مبانی شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 21. آموزش مدل‌های عصبی و مدیریت داده‌های آموزشی
• 22. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 23. مبانی پردازش تصویر و نمایش دیجیتال تصاویر
• 24. پیش‌پردازش تصاویر و نرمال‌سازی داده‌های تصویری
• 25. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 26. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های تصویری
• 27. لایه‌های ادغام و کاهش ابعاد در تصاویر
• 28. پیاده‌سازی یک طبقه‌بند تصویر ساده با PyTorch
• 29. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی تصویری
• 30. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 31. تنظیم دقیق مدل‌های تصویری برای کاربردهای خاص
• 32. مبانی پردازش دنباله‌ها و سری‌های زمانی
• 33. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 34. پیاده‌سازی مولفه‌های اصلی ترنسفورمر
• 35. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل داده‌های بصری
• 36. مبانی بینایی ماشین در سیستم‌های هوشمند
• 37. روش‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 38. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 39. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای دقت و فراخوانی
• 40. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 41. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 42. پروژه نهایی طراحی سامانه طبقه‌بندی تصاویر بومی