کتاب آموزش عملی پیاده‌سازی پرسپترون و طبقه‌بندی ارقام با استفاده از PyTorch با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی پیاده‌سازی پرسپترون و طبقه‌بندی ارقام با استفاده از PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. آشنایی با کتابخانه PyTorch و نصب محیط توسعه
• 3. ساختار و مفاهیم پایه در یادگیری عمیق
• 4. مفهوم نورون مصنوعی و مدل پرسپترون
• 5. بررسی ساختار داده‌های مجموعه MNIST
• 6. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی تصاویر برای شبکه‌های عصبی
• 7. کار با تنسورها در PyTorch و عملیات پایه
• 8. طراحی معماری پرسپترون چندلایه
• 9. تعریف توابع فعال‌ساز و کاربرد آن‌ها
• 10. انتخاب تابع هزینه مناسب برای طبقه‌بندی
• 11. مفهوم بهینه‌سازها و الگوریتم گرادیان کاهشی
• 12. فرآیند انتشار رو به جلو در شبکه عصبی
• 13. محاسبه گرادیان و انتشار رو به عقب
• 14. پیاده‌سازی چرخه آموزش مدل در PyTorch
• 15. مدیریت دسته‌های داده و بارگذاری داده‌ها
• 16. ارزیابی دقت مدل و معیارهای سنجش عملکرد
• 17. تشخیص و تحلیل خطاهای طبقه‌بندی
• 18. تنظیم نرخ یادگیری و تأثیر آن بر همگرایی
• 19. مفهوم بیش‌برازش و روش‌های پیشگیری از آن
• 20. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 21. استفاده از مدل برای پیش‌بینی ارقام دست‌نویس
• 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای بهبود دقت
• 23. بررسی تأثیر تعداد لایه‌ها و نورون‌ها
• 24. تجسم وزن‌های شبکه عصبی
• 25. پیاده‌سازی یک پروژه کامل طبقه‌بندی ارقام
• 26. اصول کدنویسی تمیز در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 27. مدیریت حافظه در عملیات سنگین تنسوری
• 28. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ فرآیند آموزش
• 29. پیاده‌سازی سیستم تست و اعتبارسنجی نهایی
• 30. مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق پس از پرسپترون