دوره جامع کاربردی یادگیری عمیق: از مبانی تا پیاده‌سازی هوش مصنوعی با رویکرد بومی و صنعتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی یادگیری عمیق: از مبانی تا پیاده‌سازی هوش مصنوعی با رویکرد بومی و صنعتی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه پایتون برای هوش مصنوعی
• 4. کار با کتابخانه‌های محاسباتی ماتریسی و برداری
• 5. مبانی ریاضیات در یادگیری عمیق شامل جبر خطی و آمار
• 6. مدل‌های رگرسیون خطی و منطق ساده نورون‌ها
• 7. ساختار و عملکرد پرسپترون تک‌لایه
• 8. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی
• 9. تابع‌های فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 10. آموزش شبکه‌های عصبی چندلایه با پس‌انتشار خطا
• 11. مسائل بیش‌برازش و کم‌برازش در آموزش مدل‌ها
• 12. روش‌های منظم‌سازی برای بهبود پایداری مدل
• 13. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 14. لایه‌های کانولوشن و تجمیع در معماری‌های بینایی ماشین
• 15. بررسی معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی در تشخیص اشیاء
• 16. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل‌های تصویری
• 17. مبانی پردازش زبان طبیعی در یادگیری عمیق
• 18. مدل‌سازی توالی‌ها با شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 19. ساختار شبکه‌های حافظه طولانی‌مدت و کاربردهای آن
• 20. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های زبانی نوین
• 21. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر و کاربردهای آن
• 22. آموزش مدل‌های زبانی کوچک‌مقیاس بر اساس متون فارسی
• 23. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های صنعتی
• 24. استفاده از هوش مصنوعی در پایش سلامت تجهیزات و نگهداری پیش‌گیرانه
• 25. مدل‌های مولد و کاربردهای آن‌ها در صنایع خلاق
• 26. اصول یادگیری تقویتی و کاربرد آن در بهینه‌سازی فرآیندها
• 27. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از چارچوب‌های استاندارد صنعتی
• 28. مدیریت و پیش‌پردازش کلان‌داده‌ها برای آموزش مدل
• 29. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در لبه و سخت‌افزارهای محدود
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در داده‌ها
• 31. امنیت در سامانه‌های یادگیری عمیق و مقابله با حملات خصمانه
• 32. مستندسازی و ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم هوشمند برای حل مسائل بومی صنعتی