دوره تکنیک‌های تنظیم پارامتر (Hyperparameter Tuning) در شبکه‌های عصبی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های تنظیم پارامتر (Hyperparameter Tuning) در شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی
• 2. اهمیت تنظیم پارامتر و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 3. معرفی پارامترهای اصلی شبکه‌های عصبی
• 4. روش‌های جستجوی دستی پارامترها
• 5. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 6. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 7. تنظیم پارامتر با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 8. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 9. معرفی کتابخانه‌های تنظیم پارامتر در پایتون
• 10. استفاده از Scikit-learn برای جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
• 11. کاربرد Keras Tuner در تنظیم پارامترهای Keras
• 12. تنظیم پارامتر با استفاده از Hyperopt
• 13. معرفی Optuna و کاربردهای آن در بهینه‌سازی
• 14. تنظیم پارامترهای نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 15. تنظیم پارامترهای مومنتوم (Momentum) و سرعت (Velocity)
• 16. تنظیم پارامترهای Regularization (L1, L2)
• 17. تنظیم پارامترهای Dropout
• 18. تنظیم اندازه Batch Size
• 19. تنظیم تعداد لایه‌ها و نورون‌ها در شبکه‌های عصبی
• 20. تنظیم پارامترهای فعال‌سازی (Activation Functions)
• 21. تنظیم پارامترهای Optimizer (Adam, SGD, RMSprop)
• 22. تنظیم پارامترهای Weight Initialization
• 23. تنظیم پارامترهای Normalization (Batch Normalization, Layer Normalization)
• 24. تنظیم پارامترهای Gradient Clipping
• 25. بررسی تاثیر تنظیم پارامتر بر Overfitting و Underfitting
• 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و تنظیم پارامتر
• 27. استفاده از روش‌های Ensemble در تنظیم پارامتر
• 28. تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 29. تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 30. تنظیم پارامتر در شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 31. تنظیم پارامتر در Autoencoders
• 32. تنظیم پارامتر برای مسائل طبقه‌بندی (Classification)
• 33. تنظیم پارامتر برای مسائل رگرسیون (Regression)
• 34. تنظیم پارامتر برای مسائل تشخیص اشیا (Object Detection)
• 35. تنظیم پارامتر برای مسائل پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 36. تنظیم پارامتر برای داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 37. استفاده از روش‌های Transfer Learning و تنظیم پارامتر
• 38. تنظیم پارامتر در محیط‌های با منابع محدود
• 39. بهینه‌سازی محاسباتی تنظیم پارامتر
• 40. استفاده از GPU و TPU برای تسریع تنظیم پارامتر
• 41. روش‌های موازی سازی تنظیم پارامتر
• 42. ذخیره و بازیابی تنظیمات پارامتر بهینه
• 43. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تنظیم پارامتر
• 44. تحلیل حساسیت پارامترها
• 45. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب برای تنظیم پارامتر
• 46. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم پارامتر
• 47. چالش‌ها و محدودیت‌های تنظیم پارامتر
• 48. آینده تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی
• 49. کاربرد تنظیم پارامتر در مسائل واقعی
• 50. مطالعه موردی: تنظیم پارامتر در تشخیص تصویر
• 51. مطالعه موردی: تنظیم پارامتر در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 52. مطالعه موردی: تنظیم پارامتر در پردازش داده‌های متنی
• 53. تنظیم پارامتر خودکار (AutoML) و ابزارهای آن
• 54. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامتر
• 55. تنظیم پارامتر با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 56. تنظیم پارامتر برای شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
• 57. تنظیم پارامتر برای شبکه‌های عصبی پیچیده
• 58. تنظیم پارامتر برای داده‌های بزرگ (Big Data)
• 59. تنظیم پارامتر و جلوگیری از تخریب گرادیان (Vanishing Gradient)
• 60. تنظیم پارامتر و جلوگیری از انفجار گرادیان (Exploding Gradient)