کتاب صوتی یادگیری عمیق و الگوهای ذهنی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق و الگوهای ذهنی

موضوع کلی: مبانی سیستم‌های کامپیوتری و تعامل انسان و ماشین

موضوع میانی: نظریه‌های یادگیری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. یادگیری عمیق: مبانی و اصول
• 2. شبکه‌های عصبی مصنوعی: یک معرفی جامع
• 3. تابع فعال‌سازی: انواع و کاربردها
• 4. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
• 5. نحوه ایجاد یک شبکه عصبی ساده با پایتون
• 6. گرادیان کاهشی: یک الگوریتم یادگیری
• 7. نرخ یادگیری: تنظیم و تاثیرگذاری
• 8. بیش‌برازش و کم‌برازش: تشخیص و درمان
• 9. روش‌های تنظیم وزن: L1 و L2
• 10. نرمال‌سازی داده‌ها: اهمیت و تکنیک‌ها
• 11. شبکه‌های عصبی پیشخور: ساختار و کاربرد
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی: کار با داده‌های سری زمانی
• 13. شبکه‌های عصبی پیچشی: پردازش تصاویر
• 14. لایه همگرایی: کاهش ابعاد داده‌ها
• 15. لایه‌های ادغام: ترکیب ویژگی‌ها
• 16. شبکه‌های مولد متخاصم: تولید داده‌های جدید
• 17. خودرمزگذار: فشرده‌سازی و بازسازی داده‌ها
• 18. شبکه‌های عصبی با حافظه بلندمدت: یادگیری وابستگی‌های طولانی
• 19. مکانیسم توجه: تمرکز بر بخش‌های مهم داده‌ها
• 20. شبکه‌های ترانسفورمر: یک معماری نوین
• 21. مفهوم امبدینگ: نمایش داده‌های کلمه‌ای
• 22. نحوه آموزش شبکه‌های ترانسفورمر
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ: GPT و BERT
• 24. نحوه ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 25. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 26. شبکه‌های عصبی در بینایی کامپیوتری: تشخیص اشیاء
• 27. شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های مالی
• 29. شبکه‌های عصبی در پزشکی: تشخیص بیماری‌ها
• 30. نحوه تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه
• 31. روش‌های تجربی برای انتخاب هایپرپارامترها
• 32. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق
• 33. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 34. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
• 35. نحوه استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 36. نکات مهم در مدیریت داده‌های بزرگ
• 37. چالش‌های یادگیری عمیق: محدودیت‌ها و راهکارها
• 38. اخلاق در یادگیری عمیق: سوگیری‌ها و مسئولیت‌پذیری
• 39. آینده یادگیری عمیق: روندها و پیش‌بینی‌ها
• 40. مبانی الگوهای ذهنی: یک بررسی جامع
• 41. شناخت الگو: اصول کلی
• 42. استراتژی‌های یادگیری الگو: مبتنی بر نمونه و مبتنی بر ویژگی
• 43. استخراج ویژگی: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 44. انتخاب ویژگی: اهمیت و روش‌های آن
• 45. کاهش ابعاد: PCA و LDA