آموزش یادگیری عمیق(Deep Learning)(مواد)

در سال های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. از سال 2012 تا کنون، تمامی رتبه های برتر چالش شناسایی بصری ImageNet، که به جام جهانی بینایی ماشین معروف است، از شبکه های عصبی عمیق استفاده کرده اند.
همچنین، تمام روش های برتر در رقابت های دسته بندی تصاویر اعداد دست نویس MNIST (با 21 خطا در 10,000 تصویر) و تصاویر طبیعی CIFAR (با خطای کمتر از 5%) نیز به مدل های شبکه عصبی عمیق تعلق دارد. از سال 2012 به بعد، شرکت های بزرگ نرم افزاری و سخت افزاری مانند Google, Microsoft, NVIDIA نیز بخش مهمی از فعالیت های پژوهشی و تجاری خود را به یادگیری عمیق اختصاص داده اند.

یکی از نرم افزارهایی که به شدت پرطرفدار بوده و در زمینه یادگیری عمیق هم با استقبال زیادی روبرو شده است برنامه نویسی به زبان Python است. 

این دوره به سه بخش اصلی مبانی اولیه یادگیری عمیق، برنامه نویسی یادگیری عمیق به صورت کاربردی و در نهایت آموزش و پیاده سازی شبکه GAN (با زبان برنامه ­نویسی پایتون) تقسیم می ­شود.

شما به عنوان یک نفر دانشجو رشته مهندسی مکانیک کمتر تحقیق، پایان نامه یا مقاله ای را این روزها می توانید بدون رویکردهای بین رشته ای مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و.... پیدا کنید. به عنوان مثال در تحقیقاتی با حجم اطلاعاتی زیادی روبرو هستید به ماشین لرنینگ به منظور نتیجه گیری نهایی نیازمند هستید.