دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با کتابخانه کراس (Keras) و تنسورفلو (TensorFlow) برای توسعه‌دهندگان ایرانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با کتابخانه کراس (Keras) و تنسورفلو (TensorFlow) برای توسعه‌دهندگان ایرانی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم رایانه
• 2. معرفی اکوسیستم تنسورفلو و کتابخانه کراس
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و ابزارهای مرتبط
• 4. آشنایی با ساختار داده‌های عددی در کتابخانه نامپای
• 5. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 6. نحوه کارکرد نورون‌های مصنوعی و توابع فعال‌ساز
• 7. توابع هزینه و نقش آن‌ها در آموزش مدل
• 8. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازهای ریاضی
• 9. ساختار یک مدل ترتیبی در کراس
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها
• 11. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
• 12. ایجاد اولین مدل شبکه عصبی ساده با کراس
• 13. بررسی معماری لایه‌های متراکم در شبکه‌های عصبی
• 14. تنظیم هایپرپارامترها و تأثیر آن بر دقت مدل
• 15. مفهوم بیش‌برازش و تکنیک‌های مقابله با آن
• 16. استفاده از روش دراپ‌اوت برای افزایش تعمیم‌پذیری
• 17. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 18. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 19. لایه‌های کانولوشن و عملیات پولینگ در معماری مدل
• 20. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از کراس
• 21. مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 22. کاربرد لایه‌های ال‌اس‌تی‌ام در تحلیل داده‌های متوالی
• 23. مدیریت داده‌های متنی و تبدیل آن‌ها به بردار
• 24. معماری‌های پیشرفته در یادگیری عمیق
• 25. استفاده از کال‌بک‌ها برای مدیریت فرآیند آموزش
• 26. مانیتورینگ و مشاهده فرآیند آموزش با تنسوربورد
• 27. ارزیابی دقیق عملکرد مدل با معیارهای آماری
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
• 29. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 30. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی و علمی
• 31. پروژه عملی: طراحی یک سامانه تشخیص الگو
• 32. پروژه عملی: پیش‌بینی داده‌های زمانی و عددی
• 33. نکات کلیدی در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق و مطالعه منابع معتبر