اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow 2) برای توسعه سامانه‌های هوشمند کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow 2) برای توسعه سامانه‌های هوشمند کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در تحول دیجیتال
• 2. معماری و ساختار کتابخانه تنسورفلو ۲
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه تنسورفلو و کراس
• 4. مفاهیم پایه تانسورها و عملیات ریاضی در تنسورفلو
• 5. مدیریت خودکار مشتقات و گرادیان‌ها در تنسورفلو
• 6. آشنایی با ساختار مدل‌های ترتیبی در کراس
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی برای آموزش مدل
• 8. ساخت اولین شبکه عصبی ساده برای رگرسیون
• 9. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 10. روش‌های بهینه‌سازی و الگوریتم‌های نزول گرادیان
• 11. مفهوم تابع هزینه و استراتژی‌های کاهش خطا
• 12. اصول پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی متراکم
• 13. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 14. تکنیک‌های تنظیم‌گری و حذف تصادفی نورون‌ها
• 15. اعتبارسنجی مدل و ارزیابی عملکرد با معیارهای دقیق
• 16. کاربرد شبکه‌های عصبی در مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه
• 17. استفاده از لایه‌های ورودی و خروجی سفارشی
• 18. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 19. لایه‌های تجمیع و استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
• 20. معماری‌های استاندارد شبکه‌های کانولوشنی در تنسورفلو
• 21. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های تصویر برای کاربردهای صنعتی
• 23. مبانی پردازش زبان طبیعی در یادگیری عمیق
• 24. توکنایز کردن و تبدیل متن به بردار در تنسورفلو
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در داده‌های توالی
• 26. معماری‌های حافظه طولانی‌مدت در پردازش متن
• 27. مکانیسم توجه و تحول مدل‌های ترنسفورمر
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های تولیدی و شبکه‌های مولد رقابتی
• 29. مدیریت حافظه و پردازش موازی بر روی کارت‌های گرافیک
• 30. استفاده از تنسوربورد برای پایش فرآیند آموزش
• 31. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 32. استفاده از تنسورفلو لایت برای توسعه در سیستم‌های تعبیه شده
• 33. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در لبه شبکه
• 34. پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تحلیل داده‌های سری زمانی
• 35. اصول طراحی خط لوله داده‌ها با دیتاسِت تنسورفلو
• 36. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 37. مدیریت پروژه‌های بزرگ یادگیری ماشین در محیط‌های سازمانی
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در داده‌ها
• 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 40. تست و کنترل کیفیت سامانه‌های هوشمند مبتنی بر تنسورفلو