آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنالی

شبکه عصبی کانولوشنال یا پیچشی (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای شناسایی و پردازش تصویر استفاده می‌شود. این شبکه‌ها اختصاصاً برای پردازش داده‌های پیکسلی طراحی شده‌اند.

CNNها پردازش تصویر و هوش مصنوعی قدرتمندی هستند که با استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) کارهای تولیدی و توصیفی را انجام می‌دهند. این شبکه‌ها اغلب از دید ماشینی که شامل تشخیص تصویر و ویدئو به همراه سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شود، استفاده می‌کنند.

یک شبکه عصبی سیستمی از سخت‌افزار و یا نرم‌افزار است که از عملکرد سلول‌های عصبی در مغز انسان الگو می‌گیرد. شبکه‌های عصبی سنتی برای پردازش تصویر ایده‌آل نیستند. اما در شبکه عصبی پیچشی لایه‌های نورون به شکلی تنظیم شده است که برای جلوگیری از مشکل در پردازش تصویر، کل میدان بینایی را پوشش می‌دهند.

لایه‌های شبکه عصبی کانولوشنال یا شبکه عصبی پیچشی، از یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک لایه پنهان تشکیل شده است که شامل چندین لایه کانولوشن می‌شود. حذف محدودیت‌ها و افزایش کارایی منجر به تشکیل سیستمی می‌شود که بسیار از حالت عادی اثربخش‌تر است و همچنین برای پردازش تصویر و زبان طبیعی قدرت بیشتری خواهد داشت.

بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنالی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟

آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، چهارمین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در پایان دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنال شما قادر خواهید بود شبکه عصبی مخصوص خود را بسازید. در این دوره حتی ساخت مدرن‌ترین انواع شبکه عصبی پیچشی به شما آموزش داده می‌شود. در پایان این دوره همچنین می‌توانید از شبکه عصبی پیچشی موجود، برای پردازش تصویر و تشخیص افراد یا اشیا در آن، کار با عکس، فیلم و انیمیشن و ده‌ها کاربرد جذاب دیگر استفاده کنید. به طور کلی می‌توان گفت در پایان این دوره، مهارت‌های زیر در شما تقویت شده یا به مهارت‌های شما افزوده می‌شوند:

• یادگیری عمیق
• طراحی سیستم تشخیص چهره
• کار با شبکه عصبی پیچشی
• Tensorflow
• کشف شیء و بخش‌بندی تصویر

آموزش شبکه‌ های عصبی کانولوشنالی

بشر از میانه‌های قرن بیستم میلادی به دنبال این بود که بتواند سیستم‌هایی برای پردازش تصویر طراحی کند و این تلاش‌ها که در ابتدا شبیه رویا به نظر می‌رسید؛ با ظهور و گسترش شبکه عصبی کانولوشنالی، رنگ واقعیت به خود گرفت. این مدل به عنوان یکی از روش‌های یادگیری ماشین، تحت عنوان یادگیری عمیق یا deep learning مطرح شده و امروزه می‌توان پیشرفت آن را مشاهده نمود. 

آموزش شبکه‌ های عصبی کانولوشنالی که به تقلید از سیستم عصبی انسان طراحی شده است؛ گزینه‌ای است که می‌تواند برای فعالان برنامه نویسی، به خصوص کسانی که روی سیستم‌های تشخیص چهره یا پردازش عکس و موراد مشابه کار می‌کنند؛ بسیار راهگشا باشد. 

شبکه عصبی کانولوشن چیست؟

این روش که یکی از روش‌های یادگیری ماشین است؛ بر اساس شیوه فعالیت چشم انسان شکل گرفته و لایه‌های مختلف آن، مثل نورون‌ها عمل می‌کنند. هدف نهایی در آموزش شبکه عصبی کانولوشنالی یا convolutional neutral network این است که ما بتوانیم کاری کنیم تا ماشین دقیقا مشابه انسان، تصاویر را دیده و اجزای آن را درک کند. 

اولین گام در این راه، توجه به معماری شبکه عصبی انسان بود. در بدن انسان و به منظور مشاهده کردن تصویری، هر یک از نورون‌ها کار خود را انجام می‌داد و محدوده فعالیت آنها تا حدودی با هم مشترک بود اما در نهایت از ارتباط این نورون‌ها با یکدیگر یا graph neural، درک نهایی انسان از تصویر ایجاد می‌شد. در مورد شبکه عصبی کانولوشنالی نیز ماجرا اینگونه است. به عبارتی داین شبکه از node تشکیل شده است و این نودها در ارتباط با یکدیگر مثل نورون‌های مغز ما عمل کرده و امکان درک تصویر برای ماشین را فراهم می‌کنند. 

هر یک از نودها، دارای وزنی خاص است. این وزن در حقیقت میزان اهمیت را نشان می‌دهد. به عبارتی این وزن مشخص می‌کند که کدام جنبه‌های یک تصویر دارای اهمیت بیشتری هستند و باید آن‌ها را متمایز نمود. هنگامی که ورودی به این نودها وارد می‌شود (مثلا یک تصویر) نودها بایاس‌ها و وزن خاصی را به هر ورودی نسبت می‌دهند و جذابیت موضوع اینجاست که این وزن و بایاس می‌تواند در اثر آموزش و بسته به شرایط به صورت خودکار تغییر کند. نودها در کنار هم لایه‌های مختلف شبکه عصبی کانولوشنالی را تشکیل خواهند داد. 

مزیت‌ شبکه عصبی کانولوشنالی نسبت به سایر روش‌ها

نکته بسیار مهم که آموزش شبکه های عصبی کانولوشنالی را در اولویت بالاتری نسبت به سایر روش‌ها قرار می‌دهد؛ جلوگیری از بیش پردازش است. به عبارتی در سایر روش‌هایی پردازش تصویر، معمولا فیلترها و الگوریتم‌هایی که پردازش تصویر و شناسایی اجزا، به وسیله آن‌ها صورت می‌گیرد؛ توسط فردی، مهندس یا برنامه نویس، طراحی می‌شوند؛ در حالی که در شبکه عصبی کانولوشنالی، این کار به وسیله آموزش مداوم و به صورت خودکار انجام می‌شود. 

از سوی دیگر ما در بسیاری از روش‌هایی که برای پردازش تصویر به کار می‌روند؛ شاهد این هستیم که این روش‌ها، از ضرب ماتریس‌ها برای انجام فرایند استفاده می‌کنند؛ در حالی که در شبکه های عصبی کانولوشنالی، حداقل در یک لایه، محاسبات به وسیله کانولوشن انجام می‌شود. به بیان ساده‌تر، حداقل در یک لایه به جای ضرب ماتریسی، دو تابع در ورودی دریافت شده و یک‌ تابع در خروجی برگردانده می‌شود. این موضوع هنگامی که با تعداد کمی از تصاویر سرو کار داشته باشیم؛ یا تصاویری که قصد پردازش آنها را داریم ساده باشند؛ چندان به چشم نمی‌آید اما در مورد تصاویر پیچیده یا حجم زیاد تصاویر، تفاوت مهمی خواهد بود. 

مزیت مهم بعدی که ارزش آموزش شبکه های عصبی کانولوشنالی را افزایش می‌دهد؛ تبدیل نکردن ماتریس دو بعدی به تک بعدی است. هر تصویر مجموعه‌ای از پیکسل‌هایی است که کنار هم قرار گرفته‌اند. در نتیجه اگر هر پیکسل را آرایه‌ای از ماتریس در نظر بگیریم؛ می‌توانیم ورودی را به شکل ماتریسی n*n ارائه دهیم. در بسیاری از سیستم‌های پردازش تصویر، این ماتریس باید تغییر کند. برای مثال اگر ماتریسی 3*3 داریم، باید آن را به ماتریسی 9*1 تبدیل کنیم. این کار در مورد تصاویر ساده مشکلی ایجاد نمی‌کند اما در مورد تصاویر پیچیده که وابستگی بیشتری به پیکسل دارند؛ پردازش تصویر عملا غیرممکن خواهد بود. 

با توجه به این مزایا می‌توان حدس زد که کاربرد شبکه عصبی کانولوشن، بیشتر به زمینه‌هایی مثل سیستم تشخیص چهره، دسته بندی تصاویر، تشخیص پلاک خودرو و غیره مربوط باشد و در یک نگاه کلی می‌توان گفت کاربرد شبکه عصبی کانولوشن در پردازش تصویر، بسیار پررنگ‌تر است اگرچه امروزه از آن برای پردازش زبان و غیره نیز بهره می‌گیرند.

لایه‌ های شبکه عصبی کانولوشن

در آموزش شبکه عصبی کانولوشنالی، یکی از مهم‌ترین سرفصل‌ها، آشنایی با لایه‌هایی است که این شبکه عصبی را شکل می‌دهند. در حقیقت ارتباط این لایه‌ها در شبکه کانولوشن مانند ارتباط مجموعه نورون‌ها بوده و باعث می‌شود که ماشین بتواند عملکردی مشابه با عملکرد بینایی انسان، داشته باشد. 

لایه‌های کانولوشن یا پیچشی: تمرکز اصلی این لایه بر این است که بتواند پیکسل به پیکسل را به صورت دقیق اسکن کند. هدف از انجام این کار چیزی نیست جز شناختن مشخصه‌های خاص هر تصویر. برای مثال می‌توان به شناختن و متمایز کردن گوش سگ در تصاویر مختلف اشاره کرد. برای انجام این کار از فیلتر‌هایی استفاده می‌شود که به آنها کرنل می‌گوییم. 

لایه‌های ادغام یا polling وظیفه اصلی این لایه‌ها، کاهش حجم تصویر است. لایه‌های ادغام تلاش می‌کنند تا حجم تصویر را به نحوی کاهش دهند که ویژگی‌های اصلی در تصویر باقی بماند. این موضوع در واقع همان فیلتر‌هایی است که باعث می‌شود سرعت و هزینه پردازش در شبکه‌های عصبی کانولوشنالی به مراتب کاهش پیدا کند و علاوه بر این، داده‌ها به فرم مطلوبی برای پردازش دربیایند. 

لایه‌های متراکم یا لایه dense در شبکه عصبی، وظیفه پیش‌بینی را بر عهده دارد. پیش‌تر به یادگیری همزمان شبکه‌های عصبی کانولوشنالی به عنوان یکی از مزایای اصلی آنها اشاره کردیم و این مورد هم توسط همین لایه انجام می‌شود.

معرفی دوره آموزش شبکه های عصبی کانولوشنالی

در این بخش یکی از دوره‌های آموزش شبکه های عصبی کانولوشنالی مکتب خونه را به شما معرفی خواهیم کرد. در مورد کلیت دوره باید گفت که این دوره شامل چهار فصل است.‌ مدت زمان دوره ۵۳ ساعت بوده که شامل هشت ساعت ویدئو آموزشی و ۴۵ ساعت تمرین است. 

ارسال تمرینات برای گذراندن این دوره الزامی است و در صورت کسب نمره قبولی، نمره ۷۰ به بالا، شما گواهینامه مکتب خونه را دریافت خواهید کرد. برای اینکه دوره بتواند برای شما مفید واقع شود و به تقویت مهارت‌های شما کمک کند لازم است تا شما آشنایی مناسبی با مفاهیم deep learning و machine learning داشته باشید. همچنین آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون نیز یکی از مواردی است که می‌تواند این دوره را به دوره‌ای کارآمدتر برای شما تبدیل کند. اگرچه از شبکه عصبی کانولوشن در متلب هم استفاده می‌شود اما بیشتر دوره‌های موجود به آموزش شبکه عصبی کانولوشن در پایتون می‌پردازند.

مواردی مثل زمینه مناسب ریاضیات و جبر خطی و دیفرانسیل هم از موارد دیگری است که آگاهی و تسلط به آنها در کیفیت و بهره‌وری دوره برای شما تاثیر بسزایی خواهد داشت. 

سرفصل‌های درون آموزش شبکه های عصبی کانولوشنالی

این دوره آموزشی در چهار فصل مجزا تنظیم شده است. در فصل اول شما با مبانی شبکه عصبی کانولوشن آشنا خواهید شد. در این فصل مباحث مهم و پایه‌ای همچون پیاده‌سازی لایه‌های بنیادین و اساسی شبکه‌های عصبی کانولوشن در شبکه‌ای عمیق تدریس خواهد شد و شما پس از یادگیری می‌توانید از پس مشکلات دسته‌بندی چند کرایه تصاویر برآیید چ در ادامه با حل مثال‌هایی مثل تشخیص لبه و پدینگ و غیره، توانایی خود را تقویت نمایید. 

در فصل دوم با مطالعه یک مورد واقعی، سعی می‌شود تا درک شما از مفاهیم مطرح شده عمیق‌تر گردد و قدم به قدم شیوه طراحی یک شبکه عصبی کانولوشن را تمرین نمایید. در سومین فصل از دوره آموزش شبکه های عصبی کانولوشنالی سراغ مبحث مهم تشخیص اشیا خواهیم رفت. این مهارت می‌تواند شما را قادر سازد تا نرم‌افزار‌های ارزشمند و گران قیمت طراحی کند و به درآمدزایی بپردازید. تشخیص شی در تصویر، از جمله مباحث پیچیده و کاربردی در زمینه شبکه‌های عصبی کانولوشن است. 

در نهایت در فصل چهارم کاربردهای مختلف سیستم عصبی کانولوشن به شما آموزش داده خواهد شد. این کاربردها شامل مواردی مثل تشخیص چهره، سیستم‌های پیش‌بینی وضعیت آب و هوا، انجام طراحی‌های هنری و غیره است و در این بخش شما با مواردی مثل شبکه سیامی، انتقال استایل عصبی هزینه استایل، هزینه محتوا و غیره آشنا خواهید شد. 

در نهایت می‌توان گفت که مهارت‌های شما پس از گذراندن این دوره در زمینه‌هایی مثل deep learning ، طراحی سیستم‌های تشخیص چهره، کشف شی در تصویر، کار با شبکه‌های عصبی کانولوشن و تنسورفلو افزایش پیدا خواهد کرد. 

آموزش cnn با مکتب خونه

وبسایت مکتب خونه تلاش کرده تا دوره‌های آموزشی خود را در زمینه شبکه‌های عصبی خمشی، به طور جامع از سطح مقدماتی تا سطح پیشرفته در اختیار شما قرار دهد. همچنین شما می‌توانید با مشاهده رایگان ویدئوهای ابتدایی هر دوره، از مفید بودن آن برای خود مطمئن شوید. مکتب خونه با ارائه پکیج آموزش شبکه عصبی کانولوشن در سطوح مختلف، سعی کرده تا نیازهای مختلف این حوزه را به طور کامل برآورده کند.

شما همچنین می‌توانید از سایر دوره‌های مکتب خونه در زمینه آموزش شبکه های عصبی کانولوشن دیدن کرده و دوره مناسب خود را از میان آنها انتخاب کنید و از همین امروز به یادگیری مشغول شوید. در این رابطه به صفحات آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری ماشین و آموزش یادگیری عمیق سر بزنید،