آموزش رایگان یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras: دروازه‌ای به دنیای هوش مصنوعی 🤖🧠
یادگیری عمیق، یکی از جذاب‌ترین و کاربردی‌ترین شاخه‌های یادگیری ماشینه. این حوزه به ما کمک می‌کنه تا سیستم‌های کامپیوتری رو طوری طراحی کنیم که مثل مغز انسان فکر کنن و تصمیم بگیرن. تصور کن یه کامپیوتر بتونه چهره‌ها رو تشخیص بده، زبان‌ها رو ترجمه کنه یا حتی مثل یه انسان چت کنه! همه‌ی این‌ها با یادگیری عمیق امکان‌پذیره. این دقیقا همون چیزیه که این دوره آموزشی به شما ارائه میده. همین حالا شروع کنید!
چرا باید یادگیری عمیق رو یاد بگیریم؟ 🤔
یادگیری عمیق دیگه فقط یه مفهوم تئوری نیست، بلکه توی زندگی روزمره ما حضور پررنگی داره. از دستیارهای صوتی توی گوشیمون گرفته تا سیستم‌های تشخیص چهره توی شبکه‌های اجتماعی، همه از قدرت یادگیری عمیق استفاده می‌کنن.
این دوره به شما کمک می‌کنه تا:
با مفاهیم اساسی یادگیری عمیق آشنا بشید: از پایه تا پیشرفته، همه چیز رو یاد می‌گیرید.
بتونید پروژه‌های عملی یادگیری عمیق رو انجام بدید: تئوری کافی نیست، باید دست به کار بشید!
مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار رو کسب کنید: یه فرصت طلایی برای پیشرفت شغلی.
مباحثی که در این دوره یاد می‌گیرید: 📚
این دوره یه سفر هیجان‌انگیز به دنیای یادگیری عمیقه. ما از مفاهیم اولیه شروع می‌کنیم و کم‌کم به مباحث پیچیده‌تر می‌رسیم. یه نگاهی به سرفصل‌ها بندازیم:
معرفی دوره و پیش‌نیازها (پایتون، آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین)
یادگیری عمیق چیه و چه کاربردهایی داره؟
آشنایی با سخت‌افزارهای مناسب و نحوه اتصال اون‌ها
معرفی نرم‌افزارها و محیط برنامه نویسی Google Colab
مفاهیم کلیدی: گرادیان، تابع هزینه، تابع فعال‌سازی و…
معرفی کتابخانه TensorFlow و Keras در پایتون
شبکه‌های کانولوشنی و کاربردهای اون‌ها (Conv2D)
معرفی پایگاه داده‌های معروف
مفاهیم طبقه‌بندی، تشخیص اشیا و بازشناسایی تصویر
بررسی معماری شبکه‌های Googlenet و VGGNet
بررسی معماری شبکه‌های Resnet
بررسی معماری شبکه‌های RNN و LSTM
آموزش Pytorch
معرفی معماری شبکه R-CNN، Fast R-CNN و Faster R-CNN
معرفی معماری مجموعه شبکه‌های YOLOv1- YOLOv5
معرفی معماری شبکه GAN، انواع اون و کاربردها
بررسی مشکلات رایج در پروژه‌های یادگیری عمیق
تکنیک‌های استخراج بهترین نتایج
چه کسانی می‌توانند از این دوره استفاده کنند؟ 🤔
این دوره برای همه کسایی که به یادگیری ماشین علاقه دارن مناسبه. اگه:
یه مبتدی هستید و می‌خواید یادگیری عمیق رو از صفر شروع کنید.
یه برنامه‌نویس هستید و می‌خواید مهارت‌هاتون رو گسترش بدید.
یه دانشجو هستید و می‌خواید در حوزه هوش مصنوعی تخصص پیدا کنید.
این دوره به شما کمک می‌کنه تا به اهدافتون برسید. همین حالا شروع کنید!
سوالات متداول پیرامون یادگیری عمیق 🤔
1. یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد برای تحلیل داده‌ها و یادگیری الگوها استفاده می‌کند. این روش، سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا تصمیماتی مشابه مغز انسان اتخاذ کنند.
2. پیش‌نیازهای یادگیری عمیق چیست؟
آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی به زبان پایتون و درک مقدماتی از اصول یادگیری ماشین، پیش‌نیازهای اساسی برای شروع یادگیری عمیق محسوب می‌شوند.
3. تنسورفلو و کراس چه هستند؟
تنسورفلو یک کتابخانه متن‌باز قدرتمند برای محاسبات عددی و یادگیری ماشین است. کراس نیز یک API سطح بالا است که استفاده از تنسورفلو را آسان‌تر می‌کند.
4. یادگیری عمیق چه کاربردهایی دارد؟
یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلفی از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، رانندگی خودکار، و پزشکی کاربرد دارد.
5. چگونه می‌توانم سخت‌افزار مناسب برای یادگیری عمیق تهیه کنم؟
برای یادگیری عمیق به یک کامپیوتر با پردازنده گرافیکی (GPU) قدرتمند نیاز دارید. همچنین می‌توانید از سرویس‌های ابری مانند Google Colab استفاده کنید.
6. گوگل کولب (Google Colab) چیست؟
Google Colab یک محیط برنامه نویسی ابری رایگان است که به شما امکان می‌دهد کدهای پایتون را اجرا کنید و از منابع محاسباتی رایگان، از جمله GPU، بهره‌مند شوید.
7. گرادیان (Gradient) در یادگیری عمیق به چه معناست؟
گرادیان، نرخ تغییرات یک تابع را نشان می‌دهد و در یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.
8. تابع هزینه (Cost Function) چیست؟
تابع هزینه، میزان خطا یا اختلاف بین پیش‌بینی‌های مدل و مقادیر واقعی را اندازه‌گیری می‌کند. هدف در یادگیری عمیق، کاهش تابع هزینه است.
9. تابع فعال‌سازی (Activation Function) چه نقشی دارد؟
توابع فعال‌سازی، خروجی یک نورون را تعیین می‌کنند و به شبکه‌های عصبی اجازه می‌دهند الگوهای پیچیده‌تری را یاد بگیرند.
10. Back Propagation چیست؟
Back Propagation یک الگوریتم است که برای به‌روزرسانی وزن‌ها و بایاس‌های شبکه عصبی استفاده می‌شود تا عملکرد مدل بهبود یابد.
11. شبکه کانولوشنی (Convolutional Neural Network) چیست؟
شبکه‌های کانولوشنی نوعی از شبکه‌های عصبی هستند که برای پردازش تصاویر و ویدیوها بسیار مناسب هستند.
12. RNN و LSTM چه هستند؟
RNN (Recurrent Neural Network) و LSTM (Long Short-Term Memory) انواع شبکه‌های عصبی هستند که برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن و صدا استفاده می‌شوند.
13. GAN (Generative Adversarial Network) چیست؟
GAN یک نوع شبکه عصبی است که از دو شبکه (مولد و متمایزکننده) برای تولید داده‌های جدید شبیه به داده‌های آموزشی استفاده می‌کند.
14. چگونه می‌توانم مشکلات پروژه‌های یادگیری عمیق را حل کنم؟
برای حل مشکلات پروژه‌های یادگیری عمیق، باید با مفاهیم پایه آشنا باشید، داده‌ها را به درستی آماده کنید، از روش‌های بهینه‌سازی مناسب استفاده کنید، و نتایج را به دقت ارزیابی کنید.
15. چگونه می‌توانم بهترین نتایج را در پروژه‌های یادگیری عمیق به دست آورم؟
برای دستیابی به بهترین نتایج، باید از داده‌های با کیفیت استفاده کنید، معماری شبکه را به درستی انتخاب کنید، پارامترها را بهینه کنید، و از تکنیک‌های regularization استفاده کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.