اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی کاربردی یادگیری عمیق؛ از شبکه‌های عصبی تا هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی کاربردی یادگیری عمیق؛ از شبکه‌های عصبی تا هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. تاریخچه و سیر تحول شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه پایتون برای یادگیری عمیق
• 4. آشنایی با کتابخانه‌های تنسورفلو و پای‌تورچ
• 5. ساختار و عملکرد پرسپترون ساده
• 6. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 7. الگوریتم انتشار به عقب و بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 8. شبکه‌های عصبی پیش‌خور و معماری لایه‌ها
• 9. مدیریت بیش‌برازش و تکنیک‌های منظم‌سازی
• 10. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 11. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و پردازش تصویر
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و استخراج ویژگی
• 13. معماری‌های کلاسیک در شبکه‌های کانولوشنی
• 14. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 15. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش توالی‌ها
• 16. معماری‌های حافظه کوتاه-مدت بلند و کاربردهای آن
• 17. مکانیسم توجه و اهمیت آن در مدل‌های مدرن
• 18. ساختار ترنسفورمرها در یادگیری عمیق
• 19. پردازش زبان طبیعی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 20. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن و توکنایز کردن
• 21. آموزش مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 22. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های انتشار
• 23. تولید تصویر با مدل‌های مولد تقابلی
• 24. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 25. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 26. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های پیچیده
• 27. یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه آن
• 28. عامل‌های هوشمند و محیط‌های تصمیم‌گیری
• 29. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 30. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی الگوریتم
• 32. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در آموزش مدل‌ها
• 33. مقابله با سوگیری‌های الگوریتمی در سیستم‌های هوشمند
• 34. کاربردهای عملی یادگیری عمیق در پزشکی و سلامت
• 35. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی سامانه‌های شهری
• 36. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های صنعتی
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
• 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدود
• 39. ابزارهای مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 40. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین