آموزش یادگیری عمیق Deep Learning (مکانیک)

معرفی دوره آموزش یادگیری عمیق Deep Learning:

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. از سال 2012 تاکنون، تمامی رتبه‌های برتر چالش شناسایی بصری ImageNet، که به جام جهانی بینایی ماشین معروف است، از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده کرده‌اند. همچنین، تمام روش‌های برتر در رقابت‌های دسته‌بندی تصاویر اعداد دست‌نویس MNIST (با 21 خطا در 10,000 تصویر) و تصاویر طبیعی CIFAR (با خطای کمتر از 5%) نیز به مدل‌های شبکه عصبی عمیق تعلق دارد.

از سال 2012 به بعد، شرکت‌های بزرگ نرم افزاری و سخت‌افزاری مانند Google, Microsoft, NVIDIA نیز بخش مهمی از فعالیت‌های پژوهشی و تجاری خود را به یادگیری عمیق اختصاص داده‌اند. یکی از نرم افزارهایی که به‌شدت پرطرفدار بوده و در زمینه یادگیری عمیق هم با استقبال زیادی روبرو شده است، برنامه‌نویسی به زبان Python است. دانش پژوهان در صورتی که علاقه به یادگیری پایه‌ای پایتون دارند، می‌توانند در دوره آموزش پایتون مقدماتی شرکت کنند.

این دوره به سه بخش اصلی مبانی اولیه یادگیری عمیق، برنامه‌نویسی یادگیری عمیق به ‌صورت کاربردی و در نهایت آموزش و پیاده‌سازی شبکه GAN (با زبان برنامه‌نویسی پایتون) تقسیم می‌شود. شما به‌عنوان یک دانشجوی رشته مهندسی مکانیک، کمتر تحقیق، پایان‌نامه یا مقاله‌ای را این روزها می‌توانید بدون رویکردهای بین‌رشته‌ای مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و... پیدا کنید. به‌عنوان مثال، در تحقیقاتی با حجم اطلاعاتی زیاد، به ماشین لرنینگ به‌منظور نتیجه‌گیری نهایی نیازمند می‌شوید.

سرفصل‌های آموزش یادگیری عمیق با پایتون:

1. مقدمه و معرفی یادگیری عمیق
2. روش‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق
3. جزئیات شبکه عصبی کانولوشنی
4. نحوه آموزش شبکه‌های عصبی
5. سخت‌افزارها و نرم افزارها و برنامه‌نویسی یادگیری عمیق (پایتون)

پیش نیاز دوره آموزش Deep Learning چیست؟

پیش نیاز این دوره، دوره آموزش پایتون مقدماتی است.

گواهینامه‌های دوره یادگیری عمیق با Python:

در آخر به پذیرفته‌شدگان این دوره مدرک مؤسسه به زبان انگلیسی ارائه می‌شود.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

در این دوره ابتدا با انواع شبکه‌های یادگیری عمیق آشنا می‌شویم. پیش‌بینی و تحلیل تصاویر و متن‌ها را تمرین می‌کنیم و با کتابخانه‌ها و لایه‌های مختلف آشنا خواهیم شد. سپس نتایج به دست آمده را بررسی و تحلیل کرده و مهارت بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌ها را فرا می‌گیریم. کدنویسی بر روی دیتا‌ست‌های مختلف نیز بخش مهمی از آموزش خواهد بود. این دوره به صورت پروژه‌محور پیش می‌رود و با انجام تمرین‌های عملی، سعی می‌شود دانش‌پژوهان به تسلط مناسبی بر مطالب ارائه‌شده دست یابند.

سوالات متداول:

آیا پایتون مقدماتی را باید در پارس پژوهان شرکت کنیم؟

الزامی ندارد، با تایید خودتان که مطالب و سرفصل‌های دوره را تسلط دارید می‌توانید شرکت کنید.

ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چه تفاوت‌هایی باهم دارند؟

ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها کمک می‌کند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی دقیق، تصمیم‌گیری کنند. دیپ لرنینگ (یادگیری عمیق) زیرمجموعه‌ای از ماشین لرنینگ است که با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده و لایه‌های بیشتر، می‌تواند مسائل بسیار پیچیده‌تر مثل تشخیص گفتار یا ترجمه زبان را حل کند. این روش از ماشین لرنینگ دقیق‌تر است و برای حجم‌های بزرگ داده عملکرد بهتری دارد، اما به توان محاسباتی بیشتری نیاز دارد. در صورتی ‌که نیاز دارید می‌توانید در دوره آموزش ماشین لرنینگ نیز شرکت کنید.

آیا استاد دوره فعالیت مشابه دارند؟

بله، استاد دوره پروژه‌های زیادی در این حوزه انجام دادند تسلط کامل دارند.