دوره راهنمای جامع راه‌اندازی محیط توسعه یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras در ویندوز همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع راه‌اندازی محیط توسعه یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras در ویندوز

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. معرفی کتابخانه‌های تنسورفلو و کراس
• 3. پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای پردازش گرافیکی
• 4. بررسی معماری سیستم‌های مبتنی بر GPU برای محاسبات سنگین
• 5. نصب و پیکربندی پایتون ۳.۷ در محیط ویندوز
• 6. مدیریت محیط‌های مجازی با Conda برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 7. نصب درایورهای کارت گرافیک انویدیا برای پردازش موازی
• 8. آشنایی با معماری CUDA و نقش آن در تسریع یادگیری ماشین
• 9. نصب و تنظیم کتابخانه cuDNN برای بهینه‌سازی محاسبات عصبی
• 10. نصب کتابخانه TensorFlow نسخه ۲.۰ با پشتیبانی از GPU
• 11. بررسی ساختار درختی و فایل‌های سیستمی تنسورفلو
• 12. تنظیم متغیرهای محیطی در ویندوز برای شناسایی کتابخانه‌ها
• 13. تست سلامت نصب تنسورفلو و شناسایی کارت گرافیک
• 14. آشنایی با رابط کاربری و ساختار کتابخانه Keras
• 15. ایجاد اولین مدل شبکه عصبی ساده در کراس
• 16. مدیریت حافظه گرافیکی در هنگام آموزش مدل
• 17. بررسی خطاهای رایج در نصب و نحوه رفع آن‌ها
• 18. به‌روزرسانی درایورها و کتابخانه‌ها در محیط ویندوز
• 19. آشنایی با مفاهیم تانسورها و عملیات ریاضی در تنسورفلو
• 20. تفاوت مدل‌های ترتیبی و مدل‌های تابعی در کراس
• 21. آماده‌سازی داده‌ها برای ورود به شبکه عصبی
• 22. استفاده از ابزار TensorBoard برای مانیتورینگ فرآیند آموزش
• 23. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه برای افزایش دقت
• 25. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری عمیق
• 26. کار با مجموعه‌داده‌های استاندارد در محیط تنسورفلو
• 27. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 28. تنظیمات پیشرفته برای استفاده بهینه از توان GPU
• 29. ملاحظات امنیتی در اجرای کدهای پایتون و دسترسی‌های سیستمی
• 30. اصول کدنویسی تمیز و استاندارد در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 31. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های کد پروژه
• 32. توسعه و تست مدل‌های یادگیری عمیق در محیط ویندوز
• 33. آشنایی با منابع علمی و مستندات رسمی تنسورفلو
• 34. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص الگو با TensorFlow و Keras