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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم رایانه
• 2. معرفی محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های پایه
• 3. مفاهیم ریاضی در یادگیری عمیق: جبر خطی و مشتق
• 4. ساختار نورون‌های مصنوعی و مدل پرسپترون ساده
• 5. تابع فعال‌ساز و نقش آن در تصمیم‌گیری شبکه‌های عصبی
• 6. فرآیند انتشار رو به جلو در شبکه‌های عصبی
• 7. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها
• 8. آشنایی با گرادیان کاهشی و انواع آن
• 9. مفهوم تابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها
• 11. پیاده‌سازی نخستین شبکه عصبی ساده با کتابخانه تنسورفلو
• 12. معرفی کتابخانه کراس و معماری مدل‌های متوالی
• 13. ارزیابی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
• 14. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 15. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق با لایه‌های پنهان متعدد
• 16. مفاهیم بنیادی شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 17. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی در تصاویر
• 18. لایه‌های پولینگ و کاهش ابعاد داده‌های تصویری
• 19. پیاده‌سازی شبکه‌های کانولوشنی برای طبقه‌بندی تصاویر
• 20. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 21. بررسی معماری‌های معروف در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 22. مفاهیم شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش داده‌های توالی‌محور
• 23. سلول‌های حافظه و مدیریت وابستگی‌های طولانی‌مدت
• 24. معماری‌های پیشرفته در شبکه‌های بازگشتی
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی با پایتون
• 26. آشنایی با مکانیزم توجه در مدل‌های عصبی
• 27. مبانی مدل‌های ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 28. یادگیری نظارت‌نشده و شبکه‌های عصبی خودرمزگذار
• 29. کاربردهای خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و حذف نویز
• 30. معرفی شبکه‌های مولد رقابتی و مفاهیم پایه آن
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های پردازش تصویر
• 32. تحلیل متن و استخراج ویژگی‌های زبانی با شبکه‌های عصبی
• 33. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های عددی و جدول‌بندی شده
• 34. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در محیط‌های محدود
• 36. روش‌های ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های عصبی
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه الگوریتم‌ها
• 38. بررسی چالش‌های امنیتی در مدل‌های یادگیری عمیق
• 39. نظارت بر عملکرد مدل در محیط‌های عملیاتی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند کاربردی