دوره آموزش جامع و کاربردی تنسورفلو ۲ (TensorFlow 2) برای توسعه سیستم‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی تنسورفلو ۲ (TensorFlow 2) برای توسعه سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning) با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش تنسورفلو
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه تنسورفلو ۲
• 3. ساختار داده‌ای تنسورها در تنسورفلو
• 4. عملیات ریاضی و محاسبات جبری در تنسورها
• 5. مفهوم گراف‌های محاسباتی و اجرای مشتاقانه
• 6. آشنایی با رابط کاربری سطح بالای کراس
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از tf.data
• 8. بارگذاری و مدیریت مجموعه‌داده‌های استاندارد
• 9. ساختار لایه‌ها در مدل‌های عصبی
• 10. ایجاد مدل‌های ترتیبی با Sequential API
• 11. استفاده از Functional API برای معماری‌های پیچیده
• 12. مفهوم توابع فعال‌ساز و کاربرد آن‌ها
• 13. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی
• 14. توابع زیان در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 15. مفهوم پس‌انتشار خطا و اتوماتیک‌سازی مشتق‌گیری
• 16. آموزش مدل‌های خطی با تنسورفلو
• 17. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی متراکم
• 18. مدیریت بیش‌برازش با تکنیک‌های منظم‌سازی
• 19. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت برای بهبود تعمیم‌دهی
• 20. نرمال‌سازی دسته‌ای و تأثیر آن بر سرعت همگرایی
• 21. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 22. استفاده از کال‌بک‌ها برای مدیریت فرآیند آموزش
• 23. مانیتورینگ روند آموزش با تنسوربرد
• 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 25. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن و تجمیع
• 26. طراحی معماری‌های استاندارد برای پردازش تصویر
• 27. کاربرد داده‌های افزوده در بهبود دقت مدل
• 28. شناسایی اشیاء در تصاویر با شبکه‌های عصبی
• 29. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 30. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با تنسورفلو
• 31. استفاده از سلول‌های حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت
• 32. پردازش متن و تبدیل کلمات به بردار
• 33. آموزش مدل‌های تعبیه کلمه
• 34. معماری‌های مبتنی بر توجه در یادگیری عمیق
• 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
• 36. آشنایی با شبکه‌های عصبی رقابتی
• 37. استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 38. تبدیل مدل‌ها برای اجرا در سیستم‌های سبک
• 39. بهینه‌سازی عملکرد مدل با تنسورفلو لایت
• 40. اصول پیاده‌سازی مدل در فضای ابری
• 41. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 42. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری الگوریتم‌ها
• 43. رعایت حریم خصوصی در طراحی سیستم‌های هوشمند
• 44. بررسی چالش‌های داده‌های نامتوازن
• 45. تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای کاهش زمان آموزش
• 46. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های بومی
• 47. ارزیابی دقت و معیارهای سنجش مدل
• 48. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل
• 49. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش بر روی کارت‌های گرافیک
• 50. مقدمه‌ای بر توزیع محاسبات در خوشه‌های پردازشی
• 51. مدیریت حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 52. توسعه یک پروژه عملی نهایی با استفاده از تنسورفلو