آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning)

معرفی دوره آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning)

دوره آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning) یک فرصت منحصربه‌فرد برای یادگیری و تسلط بر یکی از پیشرفته‌ترین تکنیک‌های یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به ما این امکان را می‌دهد که از داده‌های بزرگ و پیچیده، الگوها و ویژگی‌های مهم را استخراج‌ کنیم. این تکنیک به‌ ویژه در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های بزرگ کاربرد دارد. اهمیت این دوره در این است که یادگیری عمیق به‌ عنوان یکی از کلیدی‌ترین فناوری‌ها در دنیای امروز شناخته می‌شود. با توانایی‌های خود در شناسایی الگوها، این تکنیک در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی، از جمله خودروهای خودران، دستیارهای صوتی و سیستم‌های تشخیص تصویر، نقش بسزایی دارد.

در این دوره، شما با مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) آشنا خواهید شد. همچنین، تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق تقویت کنید. با شرکت در این دوره، شما به دنیای نوآوری‌های هوش مصنوعی وارد خواهید شد و مهارت‌های لازم برای رقابت در بازار کار را به دست خواهید آورد.

چرا دوره آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning) در گروه آموزشی پارس پژوهان؟

دوره آموزش یادگیری عمیق در پارس پژوهان با اساتید متخصص و سرفصل‌های جامع، فرصتی عالی برای یادگیری و تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی است. این دوره شامل مباحثی از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشن و بازگشتی می‌شود و به شما امکان می‌دهد تا در پروژه‌های عملی شرکت کنید. با منابع آموزشی غنی و گواهینامه معتبر، این دوره به تقویت مهارت‌های شما در بازار کار کمک می‌کند. همچنین، ارتباط با دیگر علاقه‌مندان و متخصصان، شبکه‌سازی مؤثری را فراهم می‌آورد که به رشد حرفه‌ای شما کمک خواهد کرد.

سرفصل‌های دوره جامع هوش مصنوعی: یادگیری عمیق

1. مقدمه و معرفی یادگیری عمیق
2. روش‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق
3. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق
4. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised)
5. یادگیری با نظارت (Supervised)
6. مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (Convolutional Neural Network)
7. جزئیات شبکه عصبی کانولوشنی
8. لایه‌های کانولوشن و کاهش اندازه
9. مدل‌های برتر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
10. نحوه آموزش شبکه‌های عصبی
11. آماده‌سازی داده‌های آموزش
12. انتخاب معماری مناسب شبکه
13. الگوریتم‌های آموزش و بهینه‌سازی
14. تکنیک‌های تنظیم و بهبود روند آموزش
15. تکنیک Batch Normalization
16. تکنیک Dropout
17. تکنیک انتقال یادگیری (Transfer Learning)
18. سخت‌ افزارها و نرم ‌افزارها و برنامه‌نویسی یادگیری عمیق
19. معرفی سخت‌ افزارهای مناسب برای پیاده‌سازی ایده‌های یادگیری عمیق
20. معرفی نرم افزارها و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی حوزه یادگیری عمیق
21. راه‌اندازی بسترهای کد نویسی پایتون Keras و Tensorflow در ویندوز
22. مثال‌های برنامه‌نویسی در کتابخانه Keras به زبان پایتون

پیش‌ نیاز دوره آموزشی یادگیری عمیق با پایتون

دوره آموزش پایتون مقدماتی می‌تواند برای فهم، درک و یادگیری بیشتر این دوره به شما کمک کند.

گواهینامه دوره جامع هوش مصنوعی: یادگیری عمیق

در پایان دوره به پذیرفته‌شدگان مدرک لاتین گروه آموزشی پارس پژوهان و فنی‌ حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. درک اصول و مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق و توانایی توضیح آن‌ها
2. توانایی شناسایی و انتخاب مدل‌های یادگیری عمیق بر اساس نوع داده و نیاز پروژه
3. تسلط بر تئوری و کاربرد روش‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت
4. ایجاد و تنظیم مدل‌های CNN برای شناسایی الگو و پردازش داده‌های تصویری
5. آشنایی با چگونگی کارکرد لایه‌های کانولوشن و کاهش بعد و کیفیت بهبود یافته داده‌ها
6. درک فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی و نحوه بهینه‌سازی آن‌ها
7. مهارت در آماده‌سازی داده‌های آموزشی و استفاده از تکنیک‌های پیش‌ پردازش برای بهبود کیفیت داده‌ها
8. توانایی انتخاب و طراحی معماری شبکه مناسب برای نیازهای خاص پروژه
9. درک الگوریتم‌های آموزش و بهینه‌سازی مانند Adam، SGD و غیره
10. استفاده از تکنیک‌هایی مانند Dropout و Batch Normalization برای جلوگیری از overfitting و بهبود روند آموزش
11. قابلیت استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده برای تسریع فرآیند آموزش و بهبود دقت
12. آشنایی با سخت‌ افزارهای مناسب (مانند GPU ها) و نرم‌ افزارها و کتابخانه‌های کاربردی مثل TensorFlow و Keras
13. توانایی راه‌اندازی و استفاده از بسترهای کد نویسی Python و پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق در Keras
14. یادگیری انجام پروژه‌های واقعی و کاربردی با استفاده از کتابخانه Keras به زبان Python

سؤالات متداول:

• یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟
  یادگیری عمیق یک زیر مجموعه از یادگیری ماشین است که بر روی شبکه‌های عصبی عمیق تمرکز دارد و می‌تواند از داده‌های بزرگ و پیچیده الگوها را استخراج کند.

• آیا این دوره شامل پروژه‌های عملی است؟
  بله، دوره شامل پروژه‌های واقعی و تمرین‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق تقویت کنید.

• چگونه می‌توانم از این دوره در بازار کار بهره‌برداری کنم؟
  با یادگیری تکنیک‌های یادگیری عمیق و توانایی پیاده‌سازی آن‌ها، شما می‌توانید به‌ عنوان یک متخصص هوش مصنوعی در صنایع مختلف فعالیت کنید.

ویدیو معرفی دوره(لینک آپارات):