دوره جامع یادگیری عمیق و طراحی شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری عمیق و طراحی شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم رایانه
• 2. آشنایی با اکوسیستم تنسورفلو و نصب محیط توسعه
• 3. مفاهیم پایه شبکه عصبی و مدل‌سازی ریاضی نورون‌ها
• 4. ساختار داده‌ها و مدیریت تنسورها در کتابخانه تنسورفلو
• 5. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 6. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های عصبی تک‌لایه
• 7. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی پارامترها در آموزش مدل
• 8. الگوریتم انتشار معکوس و محاسبه گرادیان‌ها
• 9. تنظیم نرخ یادگیری و تأثیر آن بر همگرایی مدل
• 10. پیاده‌سازی نخستین مدل رگرسیون خطی با تنسورفلو
• 11. مفهوم بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی مدل
• 12. استفاده از داده‌های آموزشی برای آموزش شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی چندلایه و معماری پرسپترون چندلایه
• 14. توابع فعال‌ساز پیشرفته برای لایه‌های پنهان
• 15. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای دقت و خطا
• 16. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر و داده‌های تصویری
• 17. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 18. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 19. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های خودکار
• 20. لایه‌های ادغام یا پولینگ و کاهش ابعاد در تصاویر
• 21. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی با تنسورفلو
• 22. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 23. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر بر روی مجموعه‌داده‌های استاندارد
• 24. مفاهیم پیشرفته در تنظیم ابرپارامترهای شبکه
• 25. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 26. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش داده‌های متنی
• 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های بازگشتی و توالی‌های داده‌ای
• 28. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربردهای آن
• 29. حل چالش‌های گرادیان محو شونده در شبکه‌های بازگشتی
• 30. استفاده از واحدهای حافظه کوتاه و بلند در پردازش متن
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با تنسورفلو
• 32. آشنایی با مفاهیم یادگیری انتقالی و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 33. استفاده از مدل‌های آماده برای حل مسائل خاص
• 34. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
• 35. تجسم و مانیتورینگ فرآیند آموزش با ابزار تنسوربرد
• 36. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های محدود
• 37. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سامانه‌های تولیدی
• 38. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 39. پروژه نهایی طراحی یک شبکه عصبی جامع با تنسورفلو