کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با استفاده از TensorFlow و Keras در پروژه‌های کاربردی و صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با استفاده از TensorFlow و Keras در پروژه‌های کاربردی و صنعتی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در تحول دیجیتال
• 2. آشنایی با محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
• 3. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل نورون پرسپترون
• 4. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 5. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها در مدل‌های یادگیری
• 6. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای افزایش دقت مدل
• 7. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی تمام‌متصل با استفاده از Keras
• 8. تکنیک‌های مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در آموزش مدل‌ها
• 9. استفاده از Dropout و Regularization برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 10. بررسی توابع هزینه و بهینه‌سازهای پرکاربرد در TensorFlow
• 11. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصاویر
• 12. معماری‌های استاندارد در شبکه‌های عصبی کانولوشنی و لایه‌های Pooling
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از معماری CNN
• 14. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 15. معماری‌های LSTM و GRU در پردازش توالی‌های داده‌ای
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 17. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و کاربرد آن‌ها در کنترل سیستم‌ها
• 18. مبانی شبکه‌های عصبی مولد و تولید داده‌های مصنوعی
• 19. آشنایی با خودرمزگذارها و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد داده
• 20. آموزش انتقال یادگیری و بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 21. استفاده از TensorFlow Hub برای بارگذاری و شخصی‌سازی مدل‌ها
• 22. کاربردهای یادگیری عمیق در پایش هوشمند زیرساخت‌های صنعتی
• 23. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از معیارهای استاندارد
• 24. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌ها و استقرار در محیط‌های سروری
• 25. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 26. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش شبکه‌های سنگین
• 27. مبانی یادگیری عمیق توزیع‌شده و آموزش روی چندین پردازنده گرافیکی
• 28. تکنیک‌های Quantization برای سبک‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های ملی
• 30. ارائه پروژه نهایی و مستندسازی مدل‌های تولیدی بر اساس استانداردهای مهندسی نرم‌افزار