آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning by Python) (عمران)

معرفی دوره آموزشی یادگیری عمیق (Deep Learning by Python)

در دنیای امروز، یادگیری عمیق به یکی از قدرتمندترین ابزارها برای حل مسائل پیچیده تبدیل شده است. این فناوری با الهام از عملکرد مغز انسان، امکان تجزیه ‌و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و استخراج الگوهای پنهان را فراهم می‌کند. زبان برنامه‌نویسی پایتون، با سادگی و انعطاف‌ پذیری خود، نقش کلیدی در این حوزه ایفا می‌کند. 

همچنین، یادگیری عمیق می‌تواند در شبیه‌سازی‌های پیچیده مانند پیش‌بینی واکنش سازه‌ها در برابر زلزله یا سایر شرایط اضطراری کمک کند. این شبیه‌سازی‌ها با استفاده از مدل‌های پیشرفته، سرعت تصمیم‌گیری را افزایش داده و امکان طراحی سازه‌هایی با مقاومت بالاتر و هزینه‌های کمتر را فراهم می‌آورد. در کنار این موارد، یادگیری عمیق می‌تواند در بهینه‌سازی منابع و برنامه‌ریزی پروژه‌های عمرانی نیز نقش مهمی ایفا کند. به کمک مدل‌های پیش‌بینی، می‌توان زمان‌بندی دقیق‌تری برای مراحل مختلف پروژه ارائه داد و از بروز تاخیرات جلوگیری کرد.

کاربردهای یادگیری یادگیری عمیق

1. شناسایی ترک‌ها و آسیب‌ها در سازه‌ها 
2. پیش‌بینی رفتار سازه‌ها و شبیه‌سازی واکنش‌ها تحت شرایط مختلف 
3. بهینه‌سازی طراحی سازه‌ها و پیش‌بینی خرابی‌ها 
4. پیش‌بینی جریان آب و مدیریت منابع آبی 
5. تحلیل و پیش‌بینی ترافیک، بهینه‌سازی حمل ‌و نقل و مدیریت پروژه‌ها 
6. تحلیل داده‌های سنسوری و پایش سلامت سازه‌ها 
7. تحلیل تصاویر هوایی و داده‌های پهپادی 

سرفصل‌های دوره Deep Learning by Python

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

پیش‌ نیاز آموزش یادگیری عمیق

دوره آموزشی یادگیری عمیق با پایتون نیاز به یادگیری مطالب گفته شده در دوره پایتون مقدماتی دارد.

گواهینامه دوره Deep Learning by Python (یادگیری عمیق)

پس از اتمام دوره، به شرکت‌ کنندگان مدرک لاتین از گروه آموزشی پارس پژوهان تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره یادگیری عمیق (Deep Learning by Python) چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. آشنایی با اصول و مفاهیم پایه یادگیری عمیق، مدل‌های مختلف مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و توانایی طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌ها برای مسائل مختلف
2.  توانایی تشخیص تفاوت‌ها و کاربردهای یادگیری با نظارت و بدون نظارت و انتخاب بهترین رویکرد برای مسائل مختلف
3. توانایی استفاده از مدل‌های پیش ‌آموزش ‌دیده در پروژه‌های جدید برای کاهش زمان و منابع مورد نیاز
4. مهارت در آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش، انتخاب معماری مناسب شبکه، استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و تکنیک‌های تنظیم و بهبود روند آموزش مانند Batch Normalization و Dropout
5. تسلط بر کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند Keras و TensorFlow، نوشتن کدهای عملی برای حل مسائل واقعی با استفاده از پایتون و راه‌ اندازی محیط‌های برنامه‌نویسی مناسب در سیستم‌ عامل‌های مختلف
6. گاهی از سخت ‌افزارهای مورد نیاز مانند GPU برای تسریع روند آموزش مدل‌ها و کار با داده‌های حجیم

سوالات متداول

• یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟
  یادگیری عمیق شاخه‌ای از آموزش یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی چند لایه می‌تواند داده‌های پیچیده‌تر را تحلیل کند و به نتایج دقیق‌تری برسد.
• چرا پایتون بهترین زبان برای یادگیری عمیق است؟
  پایتون با داشتن کتابخانه‌های قدرتمند مانند TensorFlow، PyTorch و Keras، توسعه مدل‌های یادگیری عمیق را سریع، ساده و انعطاف‌ پذیر می‌کند.
• آینده Deep Learning چگونه است؟
  با پیشرفت در سخت ‌افزار و تکنیک‌های جدید مانند یادگیری تقویتی و مدل‌های پیش ‌آموزش ‌دیده، یادگیری عمیق به سمت کاربردهای گسترده‌تر و کارآمدتر حرکت می‌کند.