فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی یادگیری عمیق با کتابخانه پای‌تورچ (PyTorch) برای توسعه سامانه‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق با کتابخانه پای‌تورچ (PyTorch) برای توسعه سامانه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. معرفی کتابخانه پای‌تورچ و نصب محیط توسعه
• 3. ساختار داده‌ای تنسورها در پای‌تورچ و عملیات ریاضی بر روی آن‌ها
• 4. مدیریت داده‌ها و بارگذاری مجموعه‌های آموزشی با استفاده از Dataset و DataLoader
• 5. مفهوم گراف محاسباتی و مکانیسم اتوگراد در پای‌تورچ
• 6. طراحی و پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه
• 7. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی و نقش آن‌ها در یادگیری
• 8. انتخاب و پیاده‌سازی توابع زیان در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 9. الگوریتم‌های بهینه‌سازی و تنظیم نرخ یادگیری
• 10. پیاده‌سازی چرخه آموزش مدل در پای‌تورچ
• 11. ارزیابی عملکرد مدل و معیارهای دقت و صحت
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای بهبود همگرایی
• 13. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 14. لایه‌های کانولوشنی و استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
• 15. لایه‌های پولینگ و کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
• 16. پیاده‌سازی معماری‌های کلاسیک شبکه‌های کانولوشنی
• 17. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در یادگیری عمیق
• 18. استفاده از لایه‌های Dropout و Batch Normalization
• 19. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 20. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش توالی‌ها
• 21. معماری‌های واحد حافظه طولانی کوتاه مدت
• 22. پیاده‌سازی مکانیسم توجه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 23. معرفی ساختار ترنسفورمر و کاربرد آن در پردازش متن
• 24. رمزگذاری بردار کلمات و تعبیه معنایی
• 25. مدیریت مدل‌های بزرگ و تکنیک‌های صرفه‌جویی در حافظه
• 26. ذخیره‌سازی و بازیابی وزن‌های مدل
• 27. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات در پای‌تورچ
• 28. تکنیک‌های دیباگ کردن مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از پای‌تورچ
• 30. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 31. مبانی مدل‌های مولد و پیاده‌سازی شبکه‌های GAN ساده
• 32. نظارت بر فرآیند آموزش با استفاده از ابزارهای بصری‌سازی
• 33. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در سامانه‌های هوشمند
• 34. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
• 35. رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• 36. بررسی محدودیت‌های مدل‌های یادگیری عمیق در کاربردهای واقعی
• 37. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 38. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از روش‌های سیستماتیک
• 39. پیاده‌سازی یک سامانه کامل هوشمند با پای‌تورچ
• 40. ارائه پروژه نهایی و مستندسازی علمی مدل‌های توسعه‌یافته