0
سبد خرید شما خالیست!
میتواند برای مشاهده محصولات بیشتر به صفحات زیر بروید :
افزودن به لیست علاقه مندی ها

آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning by Python) -صنایع

دسته بندی: مهندسی صنایع
مشخصات فنی بیشتر
  • پیش نیاز: پایتون مقدماتی
  • مدت دوره : 16 ساعت
  • نحوه برگزاری: آنلاین و حضوری (هنگام ثبت نام با هماهنگی)
  • فیلم دوره: دارد
  • مدرک ارائه شده: لاتین پارس پژوهان
  • زمان برگزاری: آخر هفته ها (هفته ای یک جلسه) با هماهنگی
  • شماره های تماس: 021-88322992-88322993 داخلی (108)
مشاهده بیشتر + مشاهده کمتر -
امتیاز محصول
فروشنده: دپارتمان صنایع

معرفی دوره آموزشی یادگیری عمیق با Python:

با ورود به دوره آموزشی یادگیری عمیق با Python، شما به دنیای هیجان‌ انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سفر خواهید کرد. یادگیری عمیق، زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان است. این دوره با هدف فراهم کردن مبانی قوی در طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیشرفته به شما ارائه می‌شود. در این دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های پیچیده‌ای نظیر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) را برای حل مسائل واقعی مانند شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی طراحی کنید.

یادگیری عمیق در بسیاری از صنایع از جمله پزشکی، خودروسازی و فناوری اطلاعات کاربرد دارد و ایجاد مهارت‌های مرتبط با آن می‌تواند به شما در افزایش فرصت‌های شغلی و ارتقاء مهارت‌های حرفه‌ای کمک کند. با تمرکز بر تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، این دوره به شما توانایی لازم برای تبدیل ایده‌ها به راه‌ حل‌های کارها را می‌دهد. پس فرصت را از دست ندهید و به جمع علاقه‌مندان یادگیری عمیق بپیوندید!

سرفصل‌های دوره تخصصی یادگیری عمیق با پایتون:

  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 برنامه‌ نویسی یادگیری عمیق
  19. معرفی سخت ‌افزارهای مناسب برای پیاده‌سازی ایده‌های یادگیری عمیق
  20. معرفی نرم افزارها و کتابخانه‌های برنامه ‌نویسی حوزه یادگیری عمیق
  21. راه‌اندازی بسترهای کد نویسی پایتون Keras و Tensorflow در ویندوز
  22. مثال‌های برنامه ‌نویسی در کتابخانه Keras به زبان پایتون

پیش‌نیاز دوره یادگیری عمیق با پایتون (از نظریه تا عمل):

دوره‌هایی که مرتبط با دوره‌های نرم افزار پایتون است در *گروه آموزشی پارس پژوهان، برای فهم بهتر و موثرتر این دوره به شما پیشنهاد می‌شود.

گواهینامه دوره برنامه آموزشی یادگیری عمیق در محیط Python:

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 راه‌ اندازی 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.

سوالات متداول:

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افرادی که به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی علاقه‌ دارند، مناسب است. چه شما یک مبتدی باشید یا دارای تجربه قبلی در برنامه ‌نویسی Python، این دوره می‌تواند مهارت‌های شما را به سطح جدیدی ببرد.

آیا این دوره پروژه‌های عملی دارد؟

بله این دوره شامل پروژه‌های عملی است که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های خود را در شرایط واقعی به کار بگیرید و تجربه‌ای کاربردی کسب کنید.

آیا منابع و مواد آموزشی در اختیار ما قرار می‌گیرد؟

بله تمامی مواد آموزشی، شامل فیلم‌های آموزشی، اسلایدها و مثال‌های کد نویسی در دسترس شما قرار خواهد گرفت.

2٬000٬000 تخفیف
تعداد
  • شرح محصول
  • مشخصات
  • نقد و بررسی
شرح محصول

معرفی دوره آموزشی یادگیری عمیق با Python:

با ورود به دوره آموزشی یادگیری عمیق با Python، شما به دنیای هیجان‌ انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سفر خواهید کرد. یادگیری عمیق، زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان است. این دوره با هدف فراهم کردن مبانی قوی در طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیشرفته به شما ارائه می‌شود. در این دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های پیچیده‌ای نظیر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) را برای حل مسائل واقعی مانند شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی طراحی کنید.

یادگیری عمیق در بسیاری از صنایع از جمله پزشکی، خودروسازی و فناوری اطلاعات کاربرد دارد و ایجاد مهارت‌های مرتبط با آن می‌تواند به شما در افزایش فرصت‌های شغلی و ارتقاء مهارت‌های حرفه‌ای کمک کند. با تمرکز بر تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، این دوره به شما توانایی لازم برای تبدیل ایده‌ها به راه‌ حل‌های کارها را می‌دهد. پس فرصت را از دست ندهید و به جمع علاقه‌مندان یادگیری عمیق بپیوندید!

سرفصل‌های دوره تخصصی یادگیری عمیق با پایتون:

  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 برنامه‌ نویسی یادگیری عمیق
  19. معرفی سخت ‌افزارهای مناسب برای پیاده‌سازی ایده‌های یادگیری عمیق
  20. معرفی نرم افزارها و کتابخانه‌های برنامه ‌نویسی حوزه یادگیری عمیق
  21. راه‌اندازی بسترهای کد نویسی پایتون Keras و Tensorflow در ویندوز
  22. مثال‌های برنامه ‌نویسی در کتابخانه Keras به زبان پایتون

پیش‌نیاز دوره یادگیری عمیق با پایتون (از نظریه تا عمل):

دوره‌هایی که مرتبط با دوره‌های نرم افزار پایتون است در *گروه آموزشی پارس پژوهان، برای فهم بهتر و موثرتر این دوره به شما پیشنهاد می‌شود.

گواهینامه دوره برنامه آموزشی یادگیری عمیق در محیط Python:

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 راه‌ اندازی 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.

سوالات متداول:

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افرادی که به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی علاقه‌ دارند، مناسب است. چه شما یک مبتدی باشید یا دارای تجربه قبلی در برنامه ‌نویسی Python، این دوره می‌تواند مهارت‌های شما را به سطح جدیدی ببرد.

آیا این دوره پروژه‌های عملی دارد؟

بله این دوره شامل پروژه‌های عملی است که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های خود را در شرایط واقعی به کار بگیرید و تجربه‌ای کاربردی کسب کنید.

آیا منابع و مواد آموزشی در اختیار ما قرار می‌گیرد؟

بله تمامی مواد آموزشی، شامل فیلم‌های آموزشی، اسلایدها و مثال‌های کد نویسی در دسترس شما قرار خواهد گرفت.


افزودن نظر جدید
امتیاز محصول *
با انتخاب دکمه "ثبت نظر" موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در گروه آموزشی پارس پژوهان اعلام می‌کنم.
افزودن پرسش جدید
با انتخاب دکمه "ثبت پرسش" موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در گروه آموزشی پارس پژوهان اعلام می‌کنم.
اطلاع به من در زمان موجود شدن
0 سبد
بیشتر
دسته ها
جستجو
پروفایل
تماس
دسته بندی ها
دوره‌های فنی مهندسی
دوره‌های مدیریت
بازگشت به بالا