دوره مبانی کاربردی تنسورفلو (TensorFlow) در توسعه سامانه‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی کاربردی تنسورفلو (TensorFlow) در توسعه سامانه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با اکوسیستم تنسورفلو و نصب محیط توسعه
• 3. ساختار داده‌ها و تانسورها در تنسورفلو
• 4. عملیات ریاضی پایه بر روی تانسورها
• 5. مدیریت حافظه و کار با متغیرها در تنسورفلو
• 6. آشنایی با گراف‌های محاسباتی و اجرای مشروط
• 7. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از tf.data
• 8. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های ورودی
• 9. ساخت مدل‌های ساده خطی با تنسورفلو
• 10. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازها در یادگیری ماشین
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان کاهشی
• 12. آشنایی با مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 13. مفهوم لایه‌های متراکم و ساختار شبکه‌های عصبی
• 14. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در مدل‌های عمیق
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با تنسورفلو
• 16. مفهوم Overfitting و روش‌های منظم‌سازی
• 17. تکنیک‌های Dropout و Batch Normalization
• 18. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 19. لایه‌های کانولوشن و تجمیع در تنسورفلو
• 20. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 21. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از Keras
• 22. استفاده از Callbacks برای مدیریت فرآیند آموزش
• 23. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
• 25. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
• 26. پیاده‌سازی لایه‌های LSTM و GRU
• 27. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی با تنسورفلو
• 28. تکنیک‌های برداری‌سازی متن و Embedding
• 29. ساخت مدل‌های ساده پیش‌بینی متن
• 30. آشنایی با مفاهیم اتوانکودرها
• 31. پیاده‌سازی اتوانکودرهای ساده برای کاهش ابعاد
• 32. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد رقابتی
• 33. نظارت و ارزیابی عملکرد مدل با TensorBoard
• 34. تحلیل خطا و بهبود دقت مدل
• 35. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی شبکه
• 36. آشنایی با تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 37. استقرار مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 38. آشنایی با TensorFlow Lite برای دستگاه‌های کم‌توان
• 39. تبدیل مدل‌ها برای استفاده در سامانه‌های محلی
• 40. ملاحظات امنیتی در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 41. رعایت اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
• 42. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای مختلف
• 43. کار با TensorFlow Hub برای دسترسی به مدل‌های آماده
• 44. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوشمند با برنامه‌های کاربردی
• 45. تست و اعتبارسنجی مدل در محیط‌های واقعی
• 46. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوشمند
• 47. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 48. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند کاربردی