اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی یادگیری عمیق با PyTorch: از مبانی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق با PyTorch: از مبانی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با ساختار و اکوسیستم کتابخانه پای‌تورچ
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای یادگیری عمیق
• 4. ساختار داده‌ای تنسور در پای‌تورچ و عملیات ریاضی بر روی آن
• 5. مدیریت حافظه و محاسبات در پردازنده گرافیکی با استفاده از CUDA
• 6. مفهوم گرادیان و مشتق‌گیری خودکار در پای‌تورچ
• 7. طراحی و پیاده‌سازی اولین شبکه عصبی ساده
• 8. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 9. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی پارامترهای شبکه
• 10. الگوریتم پس‌انتشار خطا و به‌روزرسانی وزن‌ها
• 11. بررسی انواع بهینه‌سازها در پای‌تورچ
• 12. معرفی مجموعه داده‌ها و کلاس Dataset در پای‌تورچ
• 13. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از DataLoader
• 14. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی چندلایه پرسپترون
• 15. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های هوشمند
• 16. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و پردازش تصویر
• 18. لایه‌های کانولوشن و استخرگذاری در پای‌تورچ
• 19. معماری‌های کلاسیک در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 20. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با پای‌تورچ
• 21. مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 22. تنظیم دقیق مدل‌های بینایی ماشین برای کاربردهای خاص
• 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش توالی
• 24. پیاده‌سازی لایه‌های LSTM و GRU در پای‌تورچ
• 25. کاربردهای تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی با هوش مصنوعی
• 26. معماری ترنسفورمر و نقش آن در مدل‌های نوین
• 27. مکانیزم توجه و پیاده‌سازی آن در شبکه‌های عصبی
• 28. آشنایی با شبکه‌های مولد رقابتی برای تولید داده
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های خودرمزگذار برای کاهش ابعاد داده
• 30. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های کمکی
• 31. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 32. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 33. تصویرسازی نمودارهای آموزشی و پایش فرآیند یادگیری
• 34. اصول طراحی معماری‌های عمیق برای مسائل پیچیده
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 36. رعایت اخلاق حرفه‌ای در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 37. مطالعه موردی: طراحی یک سامانه هوشمند پردازش تصویر
• 38. مطالعه موردی: طراحی یک سامانه هوشمند تحلیل داده‌های متنی
• 39. گام‌های نهایی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی در صنعت داخلی