اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه TensorFlow: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در پروژه‌های پردازش داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه TensorFlow: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در پروژه‌های پردازش داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 2. معرفی اکوسیستم تنسورفلو و نصب محیط برنامه‌نویسی
• 3. ساختار داده‌ها و کار با تنسورها در تنسورفلو
• 4. عملیات ریاضی پایه و جبر خطی در محاسبات تنسور
• 5. آشنایی با گراف محاسباتی و اجرای مشروط در تنسورفلو
• 6. مفهوم مدل‌سازی و پیاده‌سازی اولین شبکه عصبی ساده
• 7. بررسی توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 8. روش‌های بهینه‌سازی و الگوریتم گرادیان کاهشی
• 9. پیاده‌سازی لایه‌های متراکم و معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 10. مدیریت مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات با tf.data
• 11. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها و استانداردسازی ورودی‌ها
• 12. مفهوم بیش‌برازش و تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود مدل
• 13. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت در مدل‌های عصبی
• 14. ارزیابی دقت مدل و استفاده از معیارهای سنجش عملکرد
• 15. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصاویر
• 16. پیاده‌سازی معماری‌های کانولوشنی برای طبقه‌بندی تصاویر
• 17. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود یادگیری در تصاویر
• 18. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش داده‌های توالی‌دار
• 19. کار با لایه‌های LSTM و GRU در مدل‌های توالی‌دار
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 21. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده
• 22. استفاده از تنسوربورد برای تحلیل و پایش فرآیند آموزش
• 23. پیاده‌سازی یادگیری انتقالی با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 24. کار با کتابخانه Keras و ادغام آن در جریان کاری تنسورفلو
• 25. مبانی طراحی مدل‌های سفارشی با استفاده از زیرکلاس‌نویسی
• 26. پیاده‌سازی توابع زیان سفارشی و معیارهای ارزیابی اختصاصی
• 27. آشنایی با تکنیک‌های استنتاج و بهینه‌سازی مدل برای اجرا
• 28. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 29. امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق و محافظت از داده‌ها
• 30. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی منطبق بر ارزش‌های اسلامی
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی
• 32. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای پردازشی
• 33. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 34. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل متون فارسی
• 35. بررسی چالش‌های داده‌های نامتوازن و روش‌های مدیریت آن‌ها
• 36. تکنیک‌های یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 37. پیاده‌سازی مدل‌های خودرمزگذار برای کاهش ابعاد داده
• 38. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی مولد و شبکه‌های مولد رقابتی
• 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری بومی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند پردازش داده