کتاب صوتی برنامهنویسی پیشرفته شبکههای عصبی عمیق با پایتون
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره برنامهنویسی پیشرفته شبکههای عصبی عمیق با پایتون
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: یادگیری عمیق با پایتون
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی شبکههای عصبی مصنوعی
- 2. مقدمهای بر یادگیری عمیق
- 3. نصب و راهاندازی ابزارهای پایتون
- 4. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
- 5. آشنایی با کتابخانه NumPy
- 6. کار با دادهها با استفاده از Pandas
- 7. تجسم دادهها با Matplotlib و Seaborn
- 8. پیشپردازش دادهها برای یادگیری عمیق
- 9. نرمالسازی و استانداردسازی دادهها
- 10. کدگذاری ویژگیهای دستهای
- 11. تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
- 12. معرفی شبکههای عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
- 13. تابع فعالسازی و اهمیت آن
- 14. بهینهسازی گرادیان کاهشی
- 15. روشهای مختلف گرادیان کاهشی (SGD, Adam, RMSprop)
- 16. تابع هزینه و انتخاب آن
- 17. تنظیم ابرپارامترها در شبکههای عصبی
- 18. مدیریت بیشبرازش (Overfitting)
- 19. تکنیکهای منظمسازی (Regularization)
- 20. Dropout و کاربرد آن
- 21. معرفی شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 22. لایه کانولوشن و فیلترها
- 23. لایه پولینگ و انواع آن
- 24. معماریهای رایج CNN (LeNet, AlexNet, VGG)
- 25. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
- 26. آموزش مدلهای CNN با Keras
- 27. تنظیمات پیشرفته CNN
- 28. معرفی شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 29. حافظه در شبکههای RNN
- 30. مشکل محوشدگی گرادیان در RNN
- 31. شبکههای LSTM و GRU
- 32. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
- 33. آموزش مدلهای RNN با Keras
- 34. تنظیمات پیشرفته RNN
- 35. شبکههای عصبی ترنسفورمر
- 36. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 37. معماری ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی
- 38. مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
- 39. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
- 40. مدلهای پیشآموزشدیده (Pre-trained Models)
- 41. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای ترنسفورمر
- 42. معرفی مدلهای Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- 43. مدلهای Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
- 44. کاربرد Embeddings در وظایف NLP
- 45. پردازش متن با استفاده از Embeddings
- 46. تحلیل احساسات با استفاده از شبکههای عصبی
- 47. طبقهبندی متن با استفاده از شبکههای عصبی
- 48. تولید متن با استفاده از شبکههای عصبی
- 49. خلاصهسازی متن با استفاده از شبکههای عصبی
- 50. ترجمه ماشینی با استفاده از شبکههای عصبی
- 51. کاربرد شبکههای عصبی در سیستمهای توصیهگر
- 52. فیلترینگ مشارکتی با استفاده از شبکههای عصبی
- 53. یادگیری عمیق برای سیستمهای توصیهگر
- 54. شبکههای مولد تخاصمی (GAN)
- 55. معماری GAN و اجزای آن
- 56. کاربرد GAN در تولید تصویر
- 57. آموزش GAN با Keras
- 58. تنظیمات پیشرفته GAN
- 59. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 60. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
- 61. عامل، محیط، پاداش و حالت
- 62. الگوریتمهای یادگیری تقویتی (Q-Learning, Policy Gradients)
- 63. شبکههای عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
- 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بازیها
- 65. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
- 66. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینهسازی
- 67. معرفی شبکههای گراف عصبی (GNN)
- 68. مفاهیم پایه شبکههای گراف عصبی
- 69. لایه GNN و عملیات آن
- 70. کاربرد GNN در پیشبینی خواص مولکولی
- 71. کاربرد GNN در شبکههای اجتماعی
- 72. کاربرد GNN در سیستمهای توصیهگر
- 73. آموزش مدلهای GNN با PyTorch Geometric
- 74. آموزش مدلهای GNN با Deep Graph Library
- 75. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 76. سوگیری در دادهها و مدلها
- 77. تفسیرپذیری مدلهای یادگیری عمیق (XAI)
- 78. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
- 79. هوش مصنوعی مسئولانه و پایدار
- 80. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت (با رویکرد داخلی)
- 81. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت (با رویکرد داخلی)
- 82. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی (با رویکرد داخلی)
- 83. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش (با رویکرد داخلی)
- 84. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل (با رویکرد داخلی)
- 85. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
- 86. تحقیقات پیشرو در یادگیری عمیق
- 87. چالشهای فعلی در هوش مصنوعی
- 88. نقش هوش مصنوعی در توسعه علمی و فناوری کشور
- 89. توسعه مدلهای هوش مصنوعی بومی
- 90. پروژههای عملی یادگیری عمیق
- 91. ساخت یک سیستم تشخیص تصویر سفارشی
- 92. پیادهسازی یک مدل پردازش زبان طبیعی پیشرفته
- 93. طراحی یک سیستم توصیهگر مبتنی بر یادگیری عمیق
- 94. توسعه یک عامل یادگیری تقویتی برای یک بازی ساده
- 95. مرور و جمعبندی مباحث پیشرفته
- 96. راهنمایی برای پروژههای تحقیقاتی
- 97. منابع برای مطالعه بیشتر
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفتوآمد هستید، قدم میزنید، استراحت میکنید یا کارهای روزمرهتان را انجام میدهید. محتوای صوتی کمک میکند از این لحظهها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفتوآمد، پیادهروی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربهای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازهای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایدههای تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادتهای شخصیتان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، میتوانید داستانها، آموزشها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتابها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفتوگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعهای از قسمتهای صوتی؛ مناسب برای کشف ایدهها و آشنایی با دیدگاههای گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاههای تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپتاپ
با پخشکننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکتههای مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آنها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتابهای صوتی و پادکستهای آموزشی، دنیای تازهای از ایدهها، روایتها و آموختنیها را به لحظههای خود اضافه کنید.
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرمافزار مورد استفاده بستگی دارد.
تگها:
برنامهنویسی پایتون
پایتون
دیپ لرنینگ
شبکههای عصبی
مباحث پیشرفته هوش مصنوعی
مدلهای یادگیری عمیق
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.