کتاب صوتی جاوا برای توسعه‌دهندگان DL4J

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان DL4J

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر DL4J و جایگاه آن در یادگیری عمیق جاوا
• 2. راه‌اندازی محیط توسعه برای DL4J با Maven و Gradle
• 3. معماری ND4J: کتابخانه محاسبات عددی پایه
• 4. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات ماتریسی در ND4J
• 5. مدل داده‌در DataVec: بارگذاری و پیش‌پردازش داده
• 6. پیاده‌سازی خط لوله داده (DataPipeline) با DataVec
• 7. ساخت اولین شبکه عصبی ساده با DL4J
• 8. مفاهیم لایه‌ها و فعال‌سازی‌ها در DL4J
• 9. مدیریت وزن‌ها و بایاس در شبکه با DL4J
• 10. تنظیم و پیکربندی مدل با NeuralNetConfiguration.Builder
• 11. آموزش مدل با استفاده از DataSetIterator
• 12. معرفی Loss Functions و بهینه‌سازها در DL4J
• 13. ارزیابی عملکرد مدل با ابزارهای ارزیابی داخلی
• 14. شبکه‌های پیش‌خور (Feedforward) برای رگرسیون و طبقه‌بندی
• 15. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 16. پیاده‌سازی CNN با لایه‌های ConvolutionLayer و SubsamplingLayer
• 17. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 18. مدیریت سری‌های زمانی با LSTM و GRU در DL4J
• 19. شبکه‌های خودرمزنگار (Autoencoder) برای کاهش ابعاد
• 20. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) با DL4J
• 21. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 22. ذخیره و بارگذاری مدل با ModelSerializer
• 23. استفاده از مدل در محیط تولید (Inference)
• 24. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) در DL4J
• 25. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) با Dropout و Regularization
• 26. آموزش توزیع‌شده با Spark و DL4J
• 27. ادغام DL4J با Apache Kafka برای جریان داده
• 28. پردازش تصویر با ImageRecordReader و تبدیل داده
• 29. طبقه‌بندی متن با شبکه‌های عصبی و Word Vectors
• 30. استفاده از Word2Vec و GloVe در DL4J
• 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 32. تشخیص اشیاء در تصویر با DL4J
• 33. مدل‌های Seq2Seq برای ترجمه ماشین
• 34. شبکه‌های توجه (Attention Mechanism) در DL4J
• 35. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks) مقدماتی
• 36. بهینه‌سازی حافظه در DL4J با Workspaceها
• 37. پروفایلینگ و دیباگ مدل با ابزارهای DL4J
• 38. یکپارچه‌سازی DL4J با Spring Boot
• 39. توسعه APIهای REST برای سرویس‌دهی مدل
• 40. آموزش مدل با داده‌های بزرگ و تکنیک‌های Mini-Batch
• 41. شبکه‌های نورال معمولی (MLP) برای مسائل چندکلاسه
• 42. مدل‌های ترکیبی (Ensemble) در DL4J
• 43. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی با CUDA
• 44. مدیریت نسخه مدل و آزمایش‌های A/B
• 45. تبدیل مدل به فرمت ONNX برای قابلیت حمل
• 46. استفاده از DL4J در پروژه‌های Android
• 47. شبکه‌های کپسولی (Capsule Networks) مقدماتی
• 48. مدل‌های احتمالی و Bayesian Learning در DL4J
• 49. تحلیل سری زمانی با شبکه‌های CNN یک‌بعدی
• 50. شبکه‌های Siamese برای تشخیص شباهت
• 51. مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در DL4J
• 52. بهبود دقت با Batch Normalization
• 53. معرفی و استفاده از Custom Layers در DL4J
• 54. مدیریت خطا و استثناها در فرآیند آموزش
• 55. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای تصاویر پزشکی
• 56. شبکه‌های Residual (ResNet) با DL4J
• 57. مدل‌های DenseNet برای طبقه‌بندی پیشرفته
• 58. شبکه‌های U-Net برای بخش‌بندی تصویر
• 59. مدل‌های YOLO برای تشخیص بلادرنگ اشیاء
• 60. استفاده از DL4J در سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. تحلیل داده‌های سری زمانی مالی با LSTM
• 62. مدل‌های Variational Autoencoder (VAE) در DL4J
• 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه (Bidirectional RNN)
• 64. آموزش با داده‌های نامتوازن و تکنیک‌های وزن‌دهی
• 65. مدیریت حافظه و Cache در آموزش طولانی
• 66. مدل‌های مبتنی بر زمان و Sequence-to-One
• 67. شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری
• 68. استفاده از DL4J در رباتیک و کنترل
• 69. مدل‌های Q-Learning و Reinforcement Learning مقدماتی با DL4J
• 70. شبکه‌های DQN برای یادگیری تقویتی
• 71. مدل‌های Actor-Critic در DL4J
• 72. تکنیک‌های Data Augmentation برای تصاویر
• 73. مدل‌های Transformers مقدماتی با DL4J
• 74. شبکه‌های عصبی برای پردازش سیگنال صوتی
• 75. مدل‌های WaveNet برای تولید صدا
• 76. استفاده از DL4J در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 77. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری زمانی چندمتغیره
• 78. مدل‌های Attention برای خلاصه‌سازی متن
• 79. شبکه‌های عصبی برای ترجمه خودکار
• 80. مدل‌های Sequence Labeling برای تشخیص موجودیت نامدار
• 81. شبکه‌های عصبی برای تولید متن (Text Generation)
• 82. مدل‌های Char-RNN در DL4J
• 83. شبکه‌های عصبی برای تشخیص چهره
• 84. مدل‌های FaceNet و Triplet Loss در DL4J
• 85. شبکه‌های عصبی برای تشخیص ژست و حرکت
• 86. مدل‌های Pose Estimation با DL4J
• 87. شبکه‌های عصبی برای تحلیل ویدیو
• 88. مدل‌های 3D CNN برای داده‌های ویدیویی
• 89. شبکه‌های عصبی برای تشخیص نویز و پاک‌سازی تصویر
• 90. مدل‌های Denoising Autoencoder در DL4J
• 91. شبکه‌های عصبی برای فشرده‌سازی تصویر
• 92. مدل‌های Super-Resolution با DL4J
• 93. شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده‌های جدولی
• 94. مدل‌های TabNet و Wide & Deep در DL4J
• 95. یکپارچه‌سازی DL4J با پایگاه‌های داده SQL و NoSQL
• 96. مدیریت خط لوله CI/CD برای مدل‌های DL4J
• 97. عرضه مدل با Docker و Kubernetes