کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با کتابخانه کراس (Keras) و تنسورفلو (TensorFlow) برای توسعهدهندگان ایرانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با کتابخانه کراس (Keras) و تنسورفلو (TensorFlow) برای توسعهدهندگان ایرانی
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم رایانه
- 2. معرفی اکوسیستم تنسورفلو و کتابخانه کراس
- 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و ابزارهای مرتبط
- 4. آشنایی با ساختار داده‌های عددی در کتابخانه نامپای
- 5. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی مصنوعی
- 6. نحوه کارکرد نورون‌های مصنوعی و توابع فعال‌ساز
- 7. توابع هزینه و نقش آن‌ها در آموزش مدل
- 8. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازهای ریاضی
- 9. ساختار یک مدل ترتیبی در کراس
- 10. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها
- 11. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
- 12. ایجاد اولین مدل شبکه عصبی ساده با کراس
- 13. بررسی معماری لایه‌های متراکم در شبکه‌های عصبی
- 14. تنظیم هایپرپارامترها و تأثیر آن بر دقت مدل
- 15. مفهوم بیش‌برازش و تکنیک‌های مقابله با آن
- 16. استفاده از روش دراپ‌اوت برای افزایش تعمیم‌پذیری
- 17. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
- 18. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
- 19. لایه‌های کانولوشن و عملیات پولینگ در معماری مدل
- 20. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از کراس
- 21. مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی بازگشتی
- 22. کاربرد لایه‌های ال‌اس‌تی‌ام در تحلیل داده‌های متوالی
- 23. مدیریت داده‌های متنی و تبدیل آن‌ها به بردار
- 24. معماری‌های پیشرفته در یادگیری عمیق
- 25. استفاده از کال‌بک‌ها برای مدیریت فرآیند آموزش
- 26. مانیتورینگ و مشاهده فرآیند آموزش با تنسوربورد
- 27. ارزیابی دقیق عملکرد مدل با معیارهای آماری
- 28. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
- 29. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه سیستم‌های هوشمند
- 30. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی و علمی
- 31. پروژه عملی: طراحی یک سامانه تشخیص الگو
- 32. پروژه عملی: پیش‌بینی داده‌های زمانی و عددی
- 33. نکات کلیدی در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی
- 34. مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق و مطالعه منابع معتبر
تگ‌ها:
آموزش تنسورفلو
برنامه‌نویسی کراس
پایتون
پردازش داده‌ها
تنسورفلو
توسعه هوش مصنوعی
شبکه‌های عصبی
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.