کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow و زیرساخت‌های ابری گوگل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow و زیرساخت‌های ابری گوگل

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق و نقش شبکه‌های عصبی در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با کتابخانه تنسورفلو و معماری محاسباتی آن
• 3. مفاهیم پایه گراف‌های محاسباتی و اجرای عملیات در تنسورفلو
• 4. تنسورها و عملیات ریاضی بر روی داده‌های چندبعدی
• 5. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از tf.data
• 6. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه در محیط تنسورفلو
• 7. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 8. بهینه‌سازها و الگوریتم‌های انتشار معکوس خطا
• 9. تنظیم نرخ یادگیری و جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌ها
• 10. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 11. پیاده‌سازی لایه‌های پولینگ و دراپ‌اوت در شبکه‌های کانولوشنی
• 12. شناسایی الگوها در داده‌های تصویری با شبکه‌های عمیق
• 13. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های توالی‌دار
• 14. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت و کاربرد آن در تحلیل متن
• 15. معرفی پلتفرم ابری گوگل و سرویس‌های هوش مصنوعی
• 16. ایجاد و مدیریت محیط‌های ابری برای محاسبات هوش مصنوعی
• 17. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های حجیم در فضای ابری گوگل
• 18. استفاده از Cloud Storage برای تغذیه مدل‌های یادگیری عمیق
• 19. پیکربندی و اجرای کارهای آموزشی در Google Cloud ML Engine
• 20. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با ابزارهای مدیریت ابری
• 21. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط ابری
• 22. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از سرویس‌های ابری
• 23. استقرار مدل‌های نهایی به عنوان سرویس‌های وب
• 24. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط ابری برای پاسخ‌دهی به درخواست‌ها
• 25. مدیریت هزینه‌ها و بهره‌وری منابع در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 26. تکنیک‌های انتقال یادگیری برای افزایش سرعت آموزش مدل
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Keras در تنسورفلو
• 28. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تحلیل تصاویر
• 29. تحلیل و پردازش زبان طبیعی با استفاده از مدل‌های تنسورفلو
• 30. تجسم نتایج و تحلیل کارایی مدل با TensorBoard
• 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های یادگیری عمیق
• 32. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 33. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در محیط‌های عملیاتی
• 34. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با اپلیکیشن‌های تحت وب
• 35. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 36. آینده یادگیری عمیق و نقش محاسبات ابری در تحول دیجیتال
• 37. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سامانه هوشمند ابری