آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning) ( مهندسی شیمی )

 معرفی دوره آموزشی یادگیری عمیق 

دوره آموزشی یادگیری عمیق به بررسی مفاهیم اساسی و پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با تمرکز بر شبکه‌های عصبی عمیق می‌پردازد. از سال 2012، یادگیری عمیق به عنوان یکی از تکنولوژی‌های کلیدی در شرکت‌های بزرگ مانند Google و Microsoft شناخته شده و نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمند ایفا کرده است. این دوره به اهمیت و کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای مدرن پرداخته و دانشجویان را با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته آن آشنا می‌کند.

دوره شامل آموزش مفاهیم پایه یادگیری عمیق، مدل‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) است. همچنین، تکنیک‌های بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی مانند Batch Normalization و Dropout و نیز پیاده‌سازی عملی این مدل‌ها با استفاده از ابزارهای قدرتمند مانند Keras و TensorFlow آموزش داده می‌شود.

این دوره مناسب دانشجویان، محققان و علاقه‌مندان به حوزه‌های مختلف علوم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. همچنین، افرادی که در رشته‌های مهندسی، به ویژه آموزش مهندسی شیمی فعالیت دارند، می‌توانند از این دوره بهره‌مند شوند. علاوه بر این، گروه آموزشی پارس‌ پژوهان توصیه می‌کند، متخصصان علوم کامپیوتر، مهندسی برق و حتی علوم پزشکی از کاربردهای یادگیری عمیق در زمینه‌های تحقیقاتی و صنعتی استفاده کنند. 

سرفصل‌های دوره آموزش یادگیری عمیق

1. مقدمه و معرفی یادگیری عمیق
2. روش‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق
   معرفی مدل‌های یادگیری عمیق
   یادگیری بدون نظارت (Unsupervised)
   یادگیری با نظارت (Supervised)
   مدل‌های شبکه عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Network)
   مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)
   
3. جزئیات شبکه‌های کانولوشنی
   لایه‌های شبکه‌های کانولوشنی
   شبکه‌های GAN
   آماده‌سازی داده برای شبکه‌های کانولوشنی
   انتخاب معماری مناسب شبکه
   
4. الگوریتم‌های آموزش و بهینه‌سازی
5. تکنیک‌های تنظیم و بهبود روند آموزش
   تکنیک Batch Normalization 
   تکنیک Dropout
   
6. تکنیک انتقال یادگیری (Transfer Learning)
7. معرفی ابزارها و نرم‌افزارهای برنامه‌نویسی
8. معرفی سخت‌افزارهای مناسب برای پیاده‌سازی شبکه‌های یادگیری عمیق
9. آشنایی با انواع کتابخانه‌های مناسب برای یادگیری عمیق
10. پیاده‌سازی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
11. معرفی شبکه‌های GAN با Keras 

پیش‌نیازهای دوره آموزش یادگیری عمیق  Deep Learning

پیش‌نیاز این دوره، آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون است. شرکت‌کنندگان باید با مفاهیم پایه‌ای پایتون مانند متغیرها، توابع، حلقه‌ها و ساختارهای شرطی آشنا باشند. این دوره بر پیاده‌سازی مفاهیم یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow ،Keras و PyTorch تمرکز دارد، بنابراین داشتن دانش اولیه از پایتون به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به راحتی کدهای مربوط به شبکه‌های عصبی را درک و اجرا کنند. شما می‌توانید با شرکت در دوره آموزش پایتون بر این نرم افزار مسلط شوید.

گواهینامه دوره آموزشی مبانی یادگیری عمیق

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

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟  

1. آشنایی با مبانی و مدل‌های یادگیری عمیق
2. تسلط بر پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با Keras و PyTorch  
3. استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی مثل Batch Normalization و Dropout
4. ساخت و آموزش شبکه‌های GAN
5. پیش‌پردازش داده‌ها و انتخاب معماری مناسب برای شبکه‌های یادگیری عمیق

سوالات متداول 

آیا برای شرکت در این دوره نیاز به دانش قبلی در زمینه هوش مصنوعی داری؟ 

خیر، دانش قبلی در زمینه هوش مصنوعی ضروری نیست، اما آشنایی با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین مفید خواهد بود.

این دوره بیشتر بر روی تئوری تمرکز دارد یا عملی؟

دوره تمرکز اصلی خود را بر روی پیاده‌سازی عملی مفاهیم یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Keras و PyTorch قرار می‌دهد و شامل پروژه‌ها و تمرینات عملی است.

آیا پس از اتمام دوره می‌توانم پروژه‌های یادگیری عمیق را به‌ صورت مستقل انجام دهم؟

 بله، پس از دوره قادر خواهید بود مدل‌های یادگیری عمیق را به‌ طور مستقل طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنید و پروژه‌های عملی را انجام دهید.