اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کتابخانه کراس (Keras)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از کتابخانه کراس (Keras)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم رایانه
• 2. معرفی کتابخانه کراس و معماری یادگیری عمیق
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کراس
• 4. مفاهیم پایه تنسورها و عملیات ریاضی در یادگیری عمیق
• 5. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش برای مدل‌های عصبی
• 6. مبانی شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 7. تابع‌های فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 8. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و مفهوم گرادیان کاهشی
• 9. روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها و بایاس‌ها
• 10. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. تکنیک‌های تنظیم مدل برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 12. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت در شبکه‌های عصبی
• 13. بررسی توابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 14. معماری شبکه‌های عصبی متراکم در کراس
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با کراس
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی باینری
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
• 18. مدیریت فرایند آموزش مدل با استفاده از Callbacks
• 19. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 21. ساختار لایه‌های کانولوشن و تجمیع
• 22. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 23. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 24. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 25. استخراج ویژگی‌ها با استفاده از مدل‌های CNN
• 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 27. کاربرد لایه‌های LSTM در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های متن‌محور با لایه‌های Embedding
• 29. معماری شبکه‌های عصبی با ورودی‌های چندگانه
• 30. مدل‌سازی خروجی‌های چندگانه در شبکه عصبی
• 31. استفاده از Functional API در طراحی مدل‌های پیچیده
• 32. مبانی شبکه‌های مولد و خودرمزگذارها
• 33. پیاده‌سازی خودرمزگذارهای ساده با کراس
• 34. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و حذف نویز
• 35. نظارت بر عملکرد مدل با ابزار TensorBoard
• 36. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد شبکه
• 37. بررسی اصول اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌کاوی
• 38. کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی
• 39. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 40. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی