دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras
• 2. معرفی کتابخانه Keras و کاربرد آن در جاوا
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه برای Keras در جاوا
• 4. ساختار یک مدل توالی (Sequential) در Keras
• 5. لایه‌های متراکم (Dense) و نحوه پیکربندی آن‌ها
• 6. فعال‌سازی‌های رایج: ReLU، Sigmoid و Softmax
• 7. کامپایل مدل: تابع损失 (Loss) و بهینه‌ساز (Optimizer)
• 8. آموزش مدل با متد fit و داده‌های آموزشی
• 9. ارزیابی عملکرد مدل با متد evaluate
• 10. پیش‌بینی با مدل آموزش‌دیده با متد predict
• 11. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Keras در جاوا
• 12. پیش‌پردازش تصاویر با ImageDataGenerator در جاوا
• 13. بارگذاری داده‌های CSV و NumPy برای آموزش
• 14. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های ورودی
• 15. استفاده از لایه‌های Convolutional (Conv2D) برای تصاویر
• 16. لایه‌های Pooling (MaxPooling2D) و کاهش ابعاد
• 17. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) ساده
• 18. لایه‌های Flatten و اتصال به لایه‌های متراکم
• 19. طبقه‌بندی تصاویر با CNN در جاوا
• 20. استفاده از لایه‌های Dropout برای جلوگیری از overfitting
• 21. مدل‌های Sequential در مقابل Functional API
• 22. ساخت مدل‌های چندورودی و چندخروجی با Functional API
• 23. لایه‌های Embedding برای داده‌های متنی
• 24. شبکه‌های بازگشتی (RNN) با لایه‌های SimpleRNN
• 25. لایه‌های LSTM و GRU برای داده‌های توالی
• 26. پردازش سری‌های زمانی با LSTM در جاوا
• 27. مدل‌های Autoencoder برای کاهش ابعاد
• 28. شبکه‌های Generative Adversarial (GAN) ساده در جاوا
• 29. تنظیم هایپرپارامترها: نرخ یادگیری و اندازه دسته (Batch Size)
• 30. استفاده از Callbackها: ModelCheckpoint و EarlyStopping
• 31. ضدبندی (Regularization) با L1 و L2
• 32. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) در لایه‌ها
• 33. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained) و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 34. استفاده از مدل‌های VGG16 و ResNet در جاوا
• 35. فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) لایه‌های آخر مدل
• 36. تغییر شکل (Reshape) و برش (Cropping) داده‌های تصویری
• 37. افزایش داده (Data Augmentation) با ImageDataGenerator
• 38. مدل‌های رگرسیون با Keras در جاوا
• 39. طبقه‌بندی چندکلاسه با Softmax و Cross-Entropy
• 40. طبقه‌بندی دودویی با Sigmoid و Binary Cross-Entropy
• 41. مدل‌های خوشه‌بندی با Keras و Autoencoder
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
• 43. تولید متن با LSTM در جاوا
• 44. مدل‌های Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)
• 45. رمزگذاری خودکار متغیر (VAE) برای تولید داده
• 46. مدل‌های Attention و Transformer ساده
• 47. ارزیابی مدل با ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 48. محاسبه دقت، صحت و بازخوانی (Precision, Recall, F1)
• 49. بهبود عملکرد با Batch Normalization و Dropout
• 50. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای رایج در Keras جاوا
• 51. مدیریت حافظه و GPU در Deep Learning4J و Keras
• 52. یکپارچه‌سازی Keras با اسپرینگ بوت (Spring Boot)
• 53. ساخت API برای سرویس‌دهی مدل با جاوا
• 54. مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در Keras
• 55. شبکه‌های Siamese برای تشابه‌سنجی
• 56. مدل‌های Capsule Network (مقدماتی)
• 57. استفاده از Keras با TensorFlow Java API
• 58. تغییر معماری مدل با لایه‌های سفارشی (Custom Layers)
• 59. تعریف تابع损失 سفارشی در Keras جاوا
• 60. استفاده از معیارهای ارزیابی سفارشی
• 61. مدل‌های ترکیبی: CNN + LSTM برای ویدئو
• 62. پردازش صوت با Spectrogram و CNN
• 63. مدل‌های One-Shot Learning با Siamese Network
• 64. شبکه‌های Residual (ResNet) از صفر در جاوا
• 65. مدل‌های DenseNet و Inception ساده
• 66. شبکه‌های U-Net برای分割 تصاویر
• 67. مدل‌های YOLO ساده برای تشخیص شیء
• 68. بهینه‌سازی hyperparameter با Grid Search و Random Search
• 69. مدل‌های Ensemble: میانگین و Voting
• 70. استفاده از Early Stopping و ReduceLROnPlateau
• 71. ضدبندی با Weight Decay و فعالیت
• 72. مدل‌های Variational Autoencoder (VAE) پیشرفته
• 73. شبکه‌های GAN با از دست دادن (Loss) سفارشی
• 74. مدل‌های CycleGAN برای تبدیل تصویر
• 75. مدل‌های Style Transfer با Keras در جاوا
• 76. تفسیر مدل با Grad-CAM و Saliency Maps
• 77. مدل‌های Attention برای سری‌های زمانی
• 78. شبکه‌های Transformer از صفر در جاوا
• 79. مدل‌های BERT ساده برای طبقه‌بندی متن
• 80. استفاده از Word2Vec و GloVe با لایه Embedding
• 81. مدل‌های TextCNN برای متن
• 82. مدل‌های BiLSTM برای پردازش متن
• 83. مدل‌های CRF برای برچسب‌گذاری توالی (Sequence Labeling)
• 84. مدل‌های Neural Machine Translation (NMT) ساده
• 85. مدل‌های Image Captioning با CNN و LSTM
• 86. مدل‌های Visual Question Answering (VQA) مقدماتی
• 87. مدل‌های Reinforcement Learning ساده با Keras
• 88. ذخیره و بازیابی وزن‌ها با HDF5 و SavedModel
• 89. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment) در جاوا
• 90. استفاده از ONNX برای تبادل مدل
• 91. مدل‌های Quantized و Pruned برای دستگاه‌های محدود
• 92. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی مدل‌های عمیق
• 93. پروژه نهایی: سیستم تشخیص تصاویر با Keras و جاوا