دوره آموزش جامع هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow (رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow (رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم رایانه
• 2. مروری بر مفاهیم پایه و تاریخچه یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با محیط توسعه و ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 4. نصب و پیکربندی کتابخانه تنسورفلو و کراس
• 5. آشنایی با ساختار داده‌ها و تنسورها در تنسورفلو
• 6. مبانی جبر خطی در یادگیری ماشین
• 7. کار با کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 9. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در مجموعه‌داده‌های واقعی
• 10. مفهوم یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون خطی
• 11. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده با تنسورفلو
• 12. رگرسیون چندمتغیره و ارزیابی عملکرد مدل
• 13. توابع هزینه و روش گرادیان کاهشی
• 14. مفهوم یادگیری غیرنظارت‌شده و خوشه‌بندی کی-مینز
• 15. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و رگرسیون لجستیک
• 16. معرفی پرسپترون ساده و مبانی شبکه‌های عصبی
• 17. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی عمیق
• 18. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 19. انتشار رو به عقب و بهینه‌سازی وزن‌ها
• 20. روش‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 21. معرفی کتابخانه کراس برای ساخت مدل‌های سریع
• 22. استفاده از لایه‌های متراکم در شبکه‌های عصبی
• 23. کار با توابع زیان و بهینه‌سازهای پیشرفته
• 24. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با متریک‌های استاندارد
• 25. مبانی شبکه‌های عصبی پیچشی برای پردازش تصویر
• 26. لایه‌های کانولوشن و تجمیع در شبکه‌های عصبی
• 27. معماری‌های معروف در بینایی ماشین
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر با تنسورفلو
• 29. افزایش داده‌های تصویری برای بهبود دقت مدل
• 30. آموزش انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 31. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های متوالی
• 32. لایه‌های ال‌اس‌تی‌ام و کاربرد آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 33. پردازش زبان طبیعی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 34. توکنایز کردن و برداری‌سازی متن در مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. معرفی مکانیزم توجه و ترنسفورمرها در یادگیری عمیق
• 36. کار با داده‌های حجیم و استفاده از تنسورفلو دیتاست
• 37. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 38. مبانی یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
• 39. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
• 40. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
• 41. مفاهیم خودرمزگذارها و کاهش ابعاد داده
• 42. تولید داده‌های جدید با استفاده از شبکه‌های مولد رقابتی
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در محیط‌های مختلف
• 44. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 45. مدیریت منابع و حافظه در آموزش مدل‌های سنگین
• 46. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 47. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی و پزشکی
• 48. پروژه عملی: طراحی سامانه تشخیص الگو با تنسورفلو
• 49. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت و تحلیل سری‌های زمانی
• 50. پروژه عملی: طبقه‌بندی هوشمند تصاویر کاربردی
• 51. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های بومی
• 52. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای پژوهشی در ایران