کتاب صوتی مبانی کاربردی یادگیری عمیق: از مفاهیم تئوری تا پیاده‌سازی هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی کاربردی یادگیری عمیق: از مفاهیم تئوری تا پیاده‌سازی هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری ماشین
• 2. تفاوت هوش مصنوعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 3. مروری بر جبر خطی و محاسبات ماتریسی در علوم داده
• 4. آمار و احتمالات کاربردی برای مدل‌های یادگیری
• 5. معرفی ساختار نورون‌های مصنوعی و مدل پرسپترون
• 6. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 7. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 8. کار با کتابخانه‌های پردازش داده و ماتریس‌ها
• 9. درک مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی
• 10. الگوریتم گرادیان کاهشی و مشتق‌گیری زنجیره‌ای
• 11. پس‌انتشار خطا و به‌روزرسانی وزن‌ها در شبکه
• 12. چالش‌های آموزش شبکه‌های عصبی و بیش‌برازش
• 13. معرفی شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 14. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم مدل
• 15. روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها در شبکه‌های عمیق
• 16. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 17. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های تصویری
• 18. لایه‌های تجمیع و کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
• 19. معماری‌های استاندارد در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 20. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین و تشخیص الگو
• 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 22. مدیریت حافظه و توالی‌ها در شبکه‌های عصبی
• 23. آشنایی با واحدهای حافظه کوتاه و بلندمدت
• 24. اصول پیش‌پردازش داده‌های متنی و عددی
• 25. استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد یادگیری عمیق
• 26. طراحی و پیاده‌سازی اولین شبکه عصبی ساده
• 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
• 28. استفاده از مجموعه‌های داده استاندارد برای آموزش
• 29. تنظیم فراپارامترها برای دستیابی به دقت بهینه
• 30. معرفی یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 31. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سیستم‌های کاربردی
• 33. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 34. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی و جلوگیری از نفوذ
• 35. پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی با استفاده از معماری‌های مدرن
• 36. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. روش‌های استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط عملیاتی
• 38. نظارت بر عملکرد مدل در شرایط دنیای واقعی
• 39. آینده هوش مصنوعی و جایگاه آن در تحول دیجیتال کشور
• 40. مسیرهای پیشرفته در پژوهش‌های یادگیری عمیق