کتاب صوتی آموزش پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی از پایه با زبان برنامه‌نویسی R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی از پایه با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی علمی در زبان R
• 2. آشنایی با ساختار داده‌ها و بردارها در R
• 3. کاربرد جبر خطی در شبکه‌های عصبی
• 4. مفهوم مدل‌سازی ریاضی در یادگیری ماشین
• 5. معماری نورون مصنوعی و تابع فعال‌ساز
• 6. توابع فعال‌ساز غیرخطی و اهمیت آن‌ها
• 7. پیاده‌سازی پرسپترون ساده در R
• 8. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی
• 9. روش گرادیان کاهشی برای به‌روزرسانی وزن‌ها
• 10. مفهوم مشتق جزئی و زنجیره مشتقات
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم پس‌انتشار خطا
• 12. ساختار لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی
• 13. مقیاس‌بندی داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها
• 14. مدیریت بردارهای وزن و بایاس در R
• 15. پیاده‌سازی تابع انتشار رو به جلو
• 16. پیاده‌سازی مرحله انتشار رو به عقب
• 17. کاربرد توابع ماتریسی در محاسبات عصبی
• 18. انتخاب نرخ یادگیری و تأثیر آن بر همگرایی
• 19. مسئله بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی
• 20. پیاده‌سازی Dropout برای بهبود پایداری مدل
• 21. استفاده از کتابخانه‌های پایه R برای پردازش داده‌ها
• 22. مدیریت داده‌های آموزشی و تست در R
• 23. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت
• 24. تحلیل خطاهای مدل در شبکه‌های عصبی
• 25. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه با روش‌های عددی
• 26. پیاده‌سازی شبکه عصبی چندلایه از پایه
• 27. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌ساز در R
• 28. تکنیک‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها
• 29. بررسی توابع زیان در مسائل طبقه‌بندی
• 30. بررسی توابع زیان در مسائل رگرسیون
• 31. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توقف زودهنگام
• 32. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های آماری
• 33. توسعه ساختار شبکه برای مسائل پیچیده
• 34. مدیریت حافظه در پیاده‌سازی‌های سنگین R
• 35. تست مدل روی داده‌های واقعی و استاندارد
• 36. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت محاسبات
• 37. مستندسازی و سازمان‌دهی کدهای یادگیری ماشین
• 38. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی
• 39. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع ملی و پژوهشی
• 40. چشم‌انداز یادگیری عمیق در زیست‌بوم فناوری ایران