آموزش شبکه های عصبی مصنوعی Artificial Neural Networks

معرفی دوره شبکه‌های عصبی مصنوعی:

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک تکنولوژی پیشرفته، به طور فزاینده‌ای در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی وارد شده و تاثیر قابل توجهی در فرآیندها و نتایج به عمل آورده است. در مهندسی هوافضا، هوش مصنوعی نه تنها شیوه‌های طراحی و ساخت را متحول کرده بلکه به بهبود عملکرد و ایمنی سیستم‌های فضایی و هوایی کمک شایانی نموده است. برای درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی، لازم است با مفاهیم کلیدی آن آشنا شویم.

یکی از ابزارهای اصلی در این حوزه، شبکه‌های عصبی مصنوعی است. شبکه‌های عصبی به عنوان تخمین‌زننده‌های پیشرفته عمل می‌کنند و می‌توانند ارتباطات پیچیده بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را از طریق فرآیند یادگیری شبیه‌سازی کنند. شبکه‌های عصبی، با دریافت داده‌های مربوط به ورودی‌ها و خروجی‌ها، به یادگیری الگوها و روابط می‌پردازند. این ابزارها به محض آموزش، قادر به پیش‌بینی خروجی‌های جدید بر اساس ورودی‌های تازه می‌شوند. این قابلیت، در زمینه‌های مختلف مهندسی هوافضا، از جمله طراحی آیرودینامیک و کنترل سیستم‌ها تاثیر قابل ملاحظه‌ای دارد.

کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی هوافضا:

1. طراحی و بهینه‌سازی: شبکه‌های عصبی می‌توانند در طراحی آیرودینامیک هواپیماها و فضاپیماها بهینه عمل کنند. این قابلیت به مهندسان کمک می‌کند تا با دقت بیشتری در مراحل طراحی و ساخت تصمیم‌گیری کنند.
2. کنترل و هدایت: هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل داده‌های سنسورها و سیستم‌های ناوبری، الگوهای رفتاری هواپیماها و ماهواره‌ها را شناسایی کرده و به پیش‌بینی وضعیت آن‌ها کمک کند. این امر باعث افزایش ایمنی و دقت در هدایت می‌شود.
3. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان سیستم‌های هوشمند طراحی کرد که به خلبانان و اپراتورهای فضایی در تصمیم‌گیری در شرایط اضطراری کمک کنند و نتایج بهتری را رقم بزنند.
4. مدل‌سازی و پیش‌بینی: در حوزه‌های پرواز و فضانوردی، هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها در آینده کمک کند.

چرا دوره Artificial Neural Networks پارس پژوهان؟

این دوره توسط متخصصین و کارشناسان با تجربه در زمینه هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی آموزش داده می‌شود که دانش و تجربه عملی مناسبی دارند. همچنین دوره شامل مباحث تئوری و عملی مرتبط با شبکه‌های عصبی مصنوعی است، از جمله مباحث پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، که به فراگیران کمک می‌کند تا درک کاملی از موضوع پیدا کنند. برگزاری پروژه‌ها و تمرینات عملی به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در حل مسائل واقعی به کار گیرند و تجربه عملی کسب کنند.

سرفصل‌های دوره شبکه عصبی مصنوعی:

1. معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون تک و چند لایه
2. تئوری
3. مدل سازی ریاضی
4. ترکیبات منطقی تک و چند لایه
5. بررسی روش های بهینه سازی
6. کلاسیک 
7. Levenberg-Marquardt
8. Gradient Descend
9. Back propagation
10. Adaptive Learning
11. هوشمند
12. معرفی کاربردهای شبکه عصبی
13. Modeling & Function approximation
14. Classification ، Vector quantization
15. Associated Memory
16. Compression
17. Optimization
18. System Identification
19. Control
20. معرفی شبکه‌های عصبی شعاعی
21. معرفی روش‌های آموزش کلاسیک و هوشمند و کد نویسی آن‌ها
22. معرفی سری‌های زمانی و کدنویسی آن‌ها
23. معرفی شبکه‌های عصبی هالیفیلد و رقابتی و نگاشت  SOM
24. یادگیری غیرنظارتی و الگوریتم  k-means
25. معرفی ماشین بردار پشتیبان و کلاسترینگ و رگرسیون آن

پیش‌ نیازهای دوره شبکه عصبی مصنوعی:

پیش نیاز این دوره، دوره متلب مقدماتی است.

گواهینامه‌های دوره Artificial Neural Networks:

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

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. توانایی مدل‌سازی ریاضی برای توضیح عملکرد شبکه‌های عصبی
2. کار با سری‌های زمانی و تکنیک‌های کدنویسی برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها
3. توانایی پیاده‌سازی روش‌های آموزشی کلاسیک و هوشمند به همراه کدنویسی
4. توانایی بررسی و تحلیل ترکیبات منطقی در شبکه‌های عصبی

سوالات متداول:

• چه کاربردهایی برای شبکه‌های عصبی مصنوعی وجود دارد؟
  کاربردها شامل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی بازار مالی و زمینه‌های دیگر است.
• آیا شبکه‌ عصبی فقط برای داده‌های عددی مناسب است؟
  خیر، شبکه‌های عصبی می‌توانند برای داده‌های تصویری، صوتی، متنی و انواع دیگر داده‌ها نیز استفاده شوند.
• آیا این دوره شامل پروژه‌های عملی است؟
  بله، بسیاری از دوره‌ها شامل پروژه‌های عملی و تمرینات برای تقویت مهارت‌ها است.