فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras و TensorFlow 2.0

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras و TensorFlow 2.0

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. معرفی اکوسیستم تنسورفلو و کتابخانه کراس
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون و ابزارهای محاسباتی
• 4. بررسی ساختار داده‌ها در تنسورفلو و آرایه‌های چندبعدی
• 5. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت شده و مدل‌سازی ریاضی
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 7. کار با مجموعه داده‌های استاندارد در کراس
• 8. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با استفاده از کراس
• 9. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازهای گرادیان
• 10. معماری پرسپترون چندلایه و شبکه‌های عصبی متراکم
• 11. توابع فعال‌ساز غیرخطی و نقش آن‌ها در یادگیری
• 12. انتشار رو به عقب و الگوریتم‌های به‌روزرسانی وزن‌ها
• 13. مدیریت بیش‌برازش با استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
• 14. اعتبارسنجی مدل و روش‌های تقسیم داده‌ها
• 15. معرفی لایه‌های دراپ‌اوت و تاثیر آن بر پایداری مدل
• 16. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه
• 17. استفاده از توابع زیان مناسب برای مسائل دسته‌بندی
• 18. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل شامل دقت و ماتریس آشفتگی
• 19. استراتژی‌های انتخاب نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 20. کاربرد فراخوانی‌ها در آموزش مدل برای ذخیره‌سازی چک‌پوینت‌ها
• 21. تجسم روند آموزش با استفاده از تنسوربرد
• 22. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 23. لایه‌های کانولوشن و عملیات استخراج ویژگی
• 24. لایه‌های ادغام و نقش آن‌ها در کاهش ابعاد
• 25. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی عمیق
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با کراس
• 27. استفاده از یادگیری انتقالی برای افزایش دقت مدل
• 28. تنظیم دقیق پارامترهای مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 29. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 30. لایه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت و مدیریت وابستگی‌های زمانی
• 31. پیش‌بینی داده‌های متوالی با استفاده از مدل‌های بازگشتی
• 32. معرفی توکارسازی کلمات و پردازش متن با هوش مصنوعی
• 33. ساخت مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از لایه‌های تعبیه
• 34. مفاهیم پایه در شبکه‌های مولد و خودرمزگذارها
• 35. پیاده‌سازی خودرمزگذارها برای کاهش ابعاد و نویززدایی
• 36. معرفی مدل‌های تولیدی رقابتی و اصول کارکرد آن‌ها
• 37. کار با توابع زیان سفارشی در کراس
• 38. ایجاد لایه‌های سفارشی برای معماری‌های خاص
• 39. استفاده از رابط برنامه‌نویسی تابعی برای مدل‌های پیچیده
• 40. مدیریت مدل‌های چند ورودی و چند خروجی
• 41. بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از کتابخانه‌های شتاب‌دهنده
• 42. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 43. تبدیل مدل برای اجرا در پلتفرم‌های مختلف
• 44. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
• 45. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 46. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه
• 47. بررسی سوگیری‌های الگوریتمی و روش‌های کاهش آن
• 48. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و مدیریت نسخه‌ها
• 49. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم هوشمند تشخیص الگو با کراس