دوره آموزش جامع یادگیری عمیق: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش هوش مصنوعی در دنیای امروز
• 2. معرفی یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری کلاسیک
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های پایه
• 4. مروری بر جبر خطی و محاسبات ماتریسی در یادگیری عمیق
• 5. آشنایی با احتمالات و آمار کاربردی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. ساختار نرون مصنوعی و مدل پرسپترون ساده
• 8. پیاده‌سازی پرسپترون با استفاده از کتابخانه نامپای
• 9. آشنایی با توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 10. مفهوم پس‌انتشار خطا و الگوریتم گرادیان کاهشی
• 11. توابع هزینه رایج در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 12. شبکه‌های عصبی چندلایه و معماری پرسپرون چندلایه
• 13. معرفی کتابخانه تنسورفلو و مفاهیم گراف محاسباتی
• 14. آشنایی با چارچوب کراس برای ساخت مدل‌های سریع
• 15. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها در مدل‌های عصبی
• 16. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش و مفهوم منظم‌سازی
• 17. استفاده از نرخ یادگیری و بهینه‌سازهای مدرن مانند آدام
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و ساختار لایه‌های آن
• 19. عملیات کانولوشن و استخراج ویژگی در تصاویر
• 20. لایه‌های پولینگ و نقش آن‌ها در کاهش ابعاد
• 21. معماری‌های کلاسیک در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 22. پیاده‌سازی یک مدل طبقه‌بندی تصویر با کراس
• 23. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 24. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
• 25. مفهوم حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت در شبکه‌های بازگشتی
• 26. کاربرد پردازش زبان طبیعی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 27. توکنایز کردن و برداری‌سازی متن برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. مقدمه‌ای بر مکانیزم توجه و ترنسفورمرها
• 29. معماری انکودر و دکودر در مدل‌های زبانی
• 30. آشنایی با شبکه‌های مولد رقابتی
• 31. کاربردهای شبکه‌های مولد در بازسازی داده‌ها
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
• 33. محیط‌های شبیه‌سازی برای آموزش مدل‌های تقویتی
• 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
• 35. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 36. استراتژی‌های ارزیابی مدل و معیارهای سنجش عملکرد
• 37. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 38. آشنایی با سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده برای آموزش مدل‌ها
• 39. پیاده‌سازی یک پروژه جامع طبقه‌بندی تصاویر
• 40. مستندسازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 41. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه الگوریتم‌ها
• 42. بررسی چالش‌های امنیتی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 43. آینده هوش مصنوعی و حوزه‌های پژوهشی نوین در کشور
• 44. آمادگی برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی در صنعت بومی