فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع یادگیری عمیق با تنسورفلو ۲ و کراس (Complete TensorFlow 2 & Keras Bootcamp)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با تنسورفلو ۲ و کراس (Complete TensorFlow 2 & Keras Bootcamp)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس (TensorFlow & Keras)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow 2 و ساختار اجرایی گراف‌های محاسباتی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون، ژوپیتر و کتابخانه‌های تخصصی هوش مصنوعی
• 4. کار با تنسورها، عملیات ریاضی و مدیریت داده‌ها در تنسورفلو
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه Keras و نحوه ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential API)
• 6. پیاده‌سازی رگرسیون خطی و لجستیک با استفاده از تنسورفلو و کراس
• 7. تابع زیان (Loss Functions)، بهینه‌سازها (Optimizers) و مفهوم گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها، پاکسازی و استانداردسازی مجموعه‌های داده بزرگ
• 9. معماری لایه‌های پنهان، توابع فعال‌سازی (Activation Functions) و تنظیم وزن‌ها
• 10. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق برای دسته‌بندی چندکلاسه (Multi-class Classification)
• 11. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) با استفاده از تکنیک‌های Dropout و Regularization
• 12. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق (دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، F1-Score)
• 14. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و پردازش تصویر با کراس
• 15. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن، ادغام (Pooling) و تخته‌سازی (Flatten)
• 16. ساخت شبکه‌های CNN پیشرفته برای تشخیص و دسته‌بندی تصاویر رنگی
• 17. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) با استفاده از مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده (VGG, ResNet)
• 18. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای بهبود پایداری و دقت شبکه‌های تصویر
• 19. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) و پیش‌پردازش متن برای مدل‌های عمیق
• 20. ساخت لایه‌های تعبیه‌سازی متن (Embedding) در شبکه‌های عصبی
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM)
• 22. پیاده‌سازی شبکه‌های LSTM و GRU برای تحلیل توالی‌ها و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 23. آشنایی با مکانیزم توجه (Attention) و مدل‌های ترنسفورمر مقدماتی در تنسورفلو
• 24. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاهش ابعاد غیرخطی داده‌ها
• 25. شبکه‌های مولد مخاصمه (GANs) و تولید تصاویر مصنوعی
• 26. استفاده از Keras Functional API برای طراحی مدل‌های پیچیده و چندورودی
• 27. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌ها، چک‌پوینت‌ها و بازیابی وزن‌های آموزش‌دیده
• 28. استفاده از TensorBoard برای مصورسازی روند آموزش و پایش معیارهای مدل
• 29. بهینه‌سازی عملکرد و شتاب‌دهی سخت‌افزاری با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 30. پروژه جامع نهایی: طراحی، پیاده‌سازی، آموزش و استقرار یک سامانه کامل هوش مصنوعی با تنسورفلو و کراس