دوره یادگیری عمیق: از مبانی نظری تا پیاده‌سازی کاربردی در حل مسائل مهندسی و داده‌کاوی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق: از مبانی نظری تا پیاده‌سازی کاربردی در حل مسائل مهندسی و داده‌کاوی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین
• 2. نقش یادگیری عمیق در تحول علوم داده و مهندسی
• 3. آشنایی با ریاضیات پایه و جبر خطی در یادگیری عمیق
• 4. بررسی ساختار نورون‌های مصنوعی و مدل پرسپترون
• 5. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در مدل‌سازی غیرخطی
• 6. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. الگوریتم انتشار معکوس خطا و گرادیان کاهشی
• 8. پیکربندی و معماری شبکه‌های عصبی چندلایه
• 9. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای یادگیری عمیق
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی در پروژه‌های مهندسی
• 11. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در آموزش مدل‌ها
• 12. روش‌های منظم‌سازی و کاهش پیچیدگی مدل
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 14. لایه‌های تجمیع و استخراج ویژگی در معماری‌های تصویری
• 15. معماری‌های استاندارد شبکه‌های کانولوشنی برای طبقه‌بندی
• 16. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی و تحلیل داده‌های سری زمانی
• 17. مکانیسم حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت در شبکه‌های بازگشتی
• 18. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی با استفاده از یادگیری عمیق
• 19. آشنایی با مدل‌های رمزگذار و رمزگشا
• 20. مکانیزم توجه و ترنسفورمرها در مدل‌های نوین
• 21. آموزش مدل‌ها با استفاده از پردازشگرهای گرافیکی
• 22. استفاده از یادگیری انتقالی برای افزایش بهره‌وری مدل
• 23. معرفی شبکه‌های مولد رقابتی برای تولید داده‌های مصنوعی
• 24. کاربردهای یادگیری عمیق در تشخیص الگوهای صنعتی
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای محیط‌های عملیاتی
• 26. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد مهندسی
• 27. پیاده‌سازی پروژه‌های داده‌کاوی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 29. آینده‌نگری در توسعه سامانه‌های هوشمند بومی و کاربردی