دوره بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر و افزایش کارایی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر و افزایش کارایی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و مدل‌های آن
• 2. مروری بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 7. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 8. مبانی بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
• 9. توابع زیان (Loss Functions)
• 10. روش‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 11. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
• 12. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 13. اهمیت تنظیم هایپرپارامترها
• 14. شناسایی هایپرپارامترهای کلیدی
• 15. روش‌های تنظیم دستی هایپرپارامترها
• 16. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 17. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 18. روش‌های بیزی (Bayesian Optimization)
• 19. تنظیم هایپرپارامترهای شبکه‌های CNN
• 20. تنظیم هایپرپارامترهای شبکه‌های RNN و LSTM
• 21. تنظیم هایپرپارامترهای ترنسفورمرها
• 22. افزایش کارایی مدل‌ها
• 23. منظم‌سازی (Regularization)
• 24. تکنیک‌های حذف بیش‌برازش (Overfitting)
• 25. کاهش منظم‌سازی (L1, L2 Regularization)
• 26. خارج کردن (Dropout)
• 27. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 28. افزایش داده (Data Augmentation)
• 29. تکنیک‌های افزایش داده برای تصاویر
• 30. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
• 31. تکنیک‌های افزایش داده برای سری‌های زمانی
• 32. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 35. معماری‌های انتقال یادگیری
• 36. مجموعه‌سازی مدل‌ها (Ensemble Methods)
• 37. روش‌های رایج مجموعه‌سازی
• 38. مزایای مجموعه‌سازی مدل‌ها
• 39. تکنیک‌های پیشرفته مجموعه‌سازی
• 40. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 41. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد مبتنی بر یادگیری عمیق
• 43. کاربرد کاهش ابعاد در افزایش کارایی
• 44. بهینه‌سازی معماری مدل
• 45. جستجوی معماری عصبی (NAS)
• 46. معیارهای ارزیابی در NAS
• 47. چالش‌های NAS
• 48. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 49. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
• 50. هرس کردن مدل (Model Pruning)
• 51. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 52. مدل‌های کوچک و کارآمد
• 53. مدل‌های کوانتایز شده
• 54. مدل‌های هرس شده
• 55. مدل‌های تقطیر شده
• 56. ارزیابی عملکرد مدل
• 57. معیارهای ارزیابی استاندارد
• 58. ارزیابی در کاربردهای خاص
• 59. متریک‌های اختصاصی برای وظایف مختلف
• 60. مدل‌سازی زبان و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. تنظیم مدل‌های NLP
• 62. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در NLP
• 63. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 64. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 65. تنظیم مدل‌های بینایی ماشین
• 66. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در بینایی ماشین
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص و طبقه‌بندی تصویر
• 68. پردازش سیگنال
• 69. تنظیم مدل‌های پردازش سیگنال
• 70. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در پردازش سیگنال
• 71. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص و پیش‌بینی الگو
• 72. مدل‌سازی اقتصادی و مالی
• 73. تنظیم مدل‌های اقتصادی
• 74. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در مدل‌های مالی
• 75. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی بازار
• 76. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 77. تنظیم مدل‌های توصیه‌گر
• 78. بهینه‌سازی کارایی سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 80. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
• 81. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 82. کاربردهای سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 83. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای صنعتی داخلی
• 84. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
• 85. بهینه‌سازی مدل‌ها در کشاورزی هوشمند
• 86. تنظیم مدل‌ها برای آموزش مجازی
• 87. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
• 88. پیش‌بینی روند آینده در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 89. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 90. تکنیک‌های نوین در تنظیم هایپرپارامترها
• 91. روش‌های خودکارسازی تنظیم هایپرپارامترها
• 92. اهمیت داده‌های با کیفیت در بهینه‌سازی
• 93. مدیریت داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
• 94. مدل‌های یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی
• 95. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 96. کاربرد بهینه‌سازی در رباتیک
• 97. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص پزشکی
• 98. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل داده‌های شهروندی
• 99. تکنیک‌های افزایش پایداری مدل‌ها
• 100. مدل‌های یادگیری فدرال و بهینه‌سازی