دوره ساخت مدل‌های چندوظیفه‌ای پیشرفته با کراس (Keras) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل‌های چندوظیفه‌ای پیشرفته با کراس (Keras)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 2. آشنایی با کتابخانه کراس (Keras)
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 4. ساختار مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. لایه‌های پایه در کراس
• 6. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 7. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 8. توابع هزینه (Loss Functions)
• 9. متریک‌های ارزیابی (Evaluation Metrics)
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
• 11. مدل‌های خطی و رگرسیون
• 12. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 13. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های MLP
• 14. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 15. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
• 16. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 18. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 19. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 21. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
• 22. سلول‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 23. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 24. مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence Models)
• 26. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 27. کاربرد توجه در ترجمه ماشینی
• 28. توسعه مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 29. مفهوم و مزایای یادگیری چندوظیفه‌ای
• 30. استراتژی‌های اشتراک‌گذاری لایه‌ها
• 31. اشتراک‌گذاری لایه ورودی
• 32. اشتراک‌گذاری لایه‌های میانی
• 33. اشتراک‌گذاری لایه‌های خروجی
• 34. طراحی معماری مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 35. مدل‌های چندوظیفه‌ای با خروجی‌های مجزا
• 36. مدل‌های چندوظیفه‌ای با خروجی‌های مشترک
• 37. آموزش مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 38. توابع هزینه ترکیبی برای وظایف متعدد
• 39. تعیین وزن توابع هزینه
• 40. مدیریت عدم تعادل وظایف (Task Imbalance)
• 41. ارزیابی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 42. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 43. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 44. کاربرد عملی یادگیری چندوظیفه‌ای
• 45. مثال: تشخیص اشیاء و بخش‌بندی همزمان
• 46. مثال: پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی
• 47. مثال: مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 48. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 49. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 50. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 51. مدل‌های چندوظیفه‌ای و یادگیری انتقالی
• 52. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 53. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 54. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 55. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 56. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های صنعتی
• 57. کاربرد در سلامت و درمان (با رعایت پروتکل‌ها)
• 58. کاربرد در کشاورزی هوشمند
• 59. کاربرد در حمل و نقل هوشمند
• 60. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 61. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 62. روش‌های پیشرفته تنظیم ابرپارامترها
• 63. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) - مقدماتی
• 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 65. مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks) - مقدماتی
• 66. کاربرد GNN در داده‌های ساختاریافته
• 67. توسعه مدل‌های چندوظیفه‌ای پیچیده
• 68. استفاده از لایه‌های سفارشی در کراس
• 69. مدیریت داده‌های حجیم برای آموزش
• 70. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 71. مدل‌های چندوظیفه‌ای برای پردازش تصویر و متن
• 72. ترکیب CNN و RNN در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 73. استفاده از ترنسفورمرها (Transformers) در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 74. معماری ترنسفورمر برای وظایف NLP
• 75. ترنسفورمرها برای پردازش تصویر
• 76. مدل‌های چندوظیفه‌ای مبتنی بر ترنسفورمر
• 77. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 78. طراحی مدل‌های چندوظیفه‌ای برای توصیه‌گرها
• 79. مدیریت داده‌های پراکنده در توصیه‌گرها
• 80. یادگیری نمایش (Representation Learning) در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 81. یادگیری نمایش مشترک برای وظایف مرتبط
• 82. یادگیری نمایش تفکیک‌شده برای وظایف نامرتبط
• 83. ارزیابی عمیق‌تر مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 84. تحلیل خطاها در وظایف مختلف
• 85. روش‌های بهبود عملکرد مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 86. نکات پیشرفته در پیاده‌سازی کراس
• 87. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
• 88. استفاده از Keras Tuner برای بهینه‌سازی
• 89. اصول مهندسی ویژگی در مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 90. مدل‌های چندوظیفه‌ای برای داده‌های سری زمانی
• 91. توسعه مدل‌های چندوظیفه‌ای با مقیاس‌پذیری بالا
• 92. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 93. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 94. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 95. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 96. آینده پژوهی در حوزه مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 97. پروژه‌های عملی و کاربردی