سرفصل های دوره آموزش Deep learning

بخش اول: مقدمه و معرفی یادگیری عمیق Deep learning

• معرفی شبکه های عصبی مصنوعی و ایده شبکه ی عصبی انسانی
• تاریخچه یادگیری عمیق
• کاربرد های Deep learning

بخش دوم: انواع مدل های یادگیری عمیق

• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• SemiSupervised Learning
• GAN یا Generative adversarial network
• CNN یا Convolutional neural network
• Recurrent neural network

بخش سوم: شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه MLP

• شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network)
• معرفی مدل پرسپترون
• معرفی شبکه های عصبی MLP
• شبکه های FC

بخش چهارم: شبکه های عصبی کانوولوشنال CNN

• معرفی CNN ها
• بررسی چند مثال
• تشخیص لبه ها

بخش پنجم: شبکه های معروف CNN

• Lenet
• AlexNet
• ResNest
• Google Net
• VGG16
• VG199

بخش ششم: Transfer Learning یا یادگیری انتقالی

بخش هفتم: یادگیری عمیق در پایتون

• معرفی سخت افزار مورد نیاز برای اجرای شبکه ها رو GPU
• آشنایی با پکیج Tensorflow و کتابخانه Keras
• آشنایی با Goolge colab برای اجرا و Train شبکه های عصبی
• پیاده سازی شبکه های عصبی مصنوعی در Keras
• ارزیابی و تست شبکه های عصبی
• پروژه پردازش تصویر 1
• پروژه پردازش تصویر 2
• پروژه پردازش تصویر 3 ( کابرد یادگیری انتقالی )

پیشنیاز ها

• دوره جامع زبان برنامه نویسی پایتون با تمرکز بر هوش مصنوعی
• دوره جامع هوش مصنوعی و سیستم های خبره
• دوره جامع یادگیری ماشین در پایتون

همچنین می توانید برای تکمیل مهارت خود به دوره آموزش رایگان پایتون مراجعه نمایید.

دوره آموزش deep learning مناسب چه افرادی است؟

دوره آموزش deep learning با پایتون برای هرکسی مناسب است که علاقه‌مند به یادگیری این حوزه و توسعه مدل‌های عمیق با استفاده از پایتون هستند. این دوره شامل آموزش مبانی اصلی یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی عمیق، شبکه‌های عصبی کانولوشنال، شبکه‌های عصبی بازگشتی و شبکه‌های متخاصم مولد است.

یادگیری عمیق یا deep learmimg چیست؟

همانطور که در تصویر زیر مشاهده میکنید هر Preceptron مانند نورون های عصبی انسان دارای یک سری ورودی و یک تابع جمع کننده و یک خروجی است.

یادگیری عمیق به صورت ساده، یک روش یادگیری ماشینی است که قادر است با تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، الگوهای پنهان در آن‌ها را شناسایی کند و خود بهینه شود. این فرایند از طریق استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق صورت می‌پذیرد که با تعداد بالای لایه‌های مختلف، قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها هستند.

چرا پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مناسب است؟

استفاده از پایتون برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به دلیل داشتن کتابخانه‌های قدرتمندی مانند TensorFlow، PyTorch و Keras مناسب است. این کتابخانه‌ها به کاربران امکان توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده در حوزه یادگیری عمیق را بدون نیاز به تخصص بالای برنامه نویسی می‌دهند. در مجموع، دوره آموزش deep learning با پایتون از وبسایت دانشجویار می‌تواند برای همه علاقه‌مندان به این حوزه کاربردی واقع شود. با پیروی از این دوره، کاربران می‌توانند به سرعت مبانی یادگیری عمیق را فرا بگیرند و با پایتون به سادگی مدل‌های خود را پیاده‌سازی کنند و در عرصه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات استفاده کنند.

همچنین وبسایت دانشجویار با ارائه دوره‌های آموزشی مختلف در حوزه های یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و داده کاوی، به علاقه‌مندان به این حوزه‌ها امکان ارتقای دانش خود را فراهم می‌کند. آموزش Deep Learning با پایتون نیز یکی از دوره‌های بسیار مفید و کاربردی از مزایای یادگیری عمیق با استفاده از پایتون، استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow، PyTorch و Keras برای توسعه الگوریتم‌های پیچیده در حوزه یادگیری عمیق است. دوره آموزش deep learning با پایتون شامل آموزش مبانی اصلی یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی عمیق، شبکه‌های عصبی کانولوشنال، شبکه‌های عصبی بازگشتی و شبکه‌های متخاصم مولد است. وبسایت دانشجویار نیز با ارائه دوره‌های آموزشی مختلف در حوزه های یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و داده‌کاوی، به علاقه‌مندان به این حوزه‌ها امکان ارتقای دانش خود را فراهم می‌کند.

انواع لایه‌های یادگیری عمیق

لایه‌های یادگیری عمیق شامل لایه‌های کاملا متصل، لایه‌های پرش (pooling layers) ، لایه‌های پیچشی (convolutional layers)، لایه‌های بازگشتی (recurrent layers) و لایه‌های ترکیبی هستند.

• لایه کاملا متصل (fully connected layer): در این لایه، همه نورون‌های لایه قبلی به همه نورون‌های لایه فعلی متصل هستند.
• لایه پرش (pooling layer): در این لایه، اطلاعات مهم را از داده‌های ورودی استخراج می‌کند و غیرضروری‌ها را حذف می‌کند.
• لایه پیچشی (convolutional layer): این لایه در شبکه‌های عصبی کانولوشنال استفاده می‌شود و برای استخراج ویژگی‌های محلی از داده‌های ورودی استفاده می‌شود.
• لایه بازگشتی (recurrent layer): این لایه برای پردازش داده‌های دنباله‌ای استفاده می‌شود و از حافظه کوتاه مدت (short-term memory) برای ذخیره اطلاعات قبلی استفاده می‌کند.
• لایه ترکیبی (combining layer): این لایه شامل ترکیب دو یا چند لایه است.

انواع روش‌های یادگیری عمیق

روش‌های یادگیری عمیق شامل 6 روش هست که در زیر توضیح داده شده است.

• شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
• شبکه‌های عصبی مولد (Generative Neural Networks)
• شبکه‌های هم‌آموزشی (Joint Training Networks)
• شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoder Networks) و …

شبکه‌های عصبی عمیق

شبکه‌های عصبی عمیق شامل شبکه‌هایی هستند که دارای بسیاری از لایه‌های یادگیری عمیق هستند. این شبکه‌ها معمولا برای استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های ورودی استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال

شبکه‌های عصبی کانولوشنی به منظور تحلیل داده‌های ساختار یافته مانند تصاویر و ویدئوها طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها شامل لایه‌های پیچشی و لایه‌های پرش هستند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی

شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متون، صدا و تصاویر متحرک طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها علاوه بر لایه‌های یادگیری عمیق، از حافظه کوتاه مدت برای ذخیره اطلاعات قبلی نیز استفاده می‌کنند.

چنانچه هرگونه انتقاد، پیشنهاد و یا سوالی در مورد دوره آموزش deep learning دارید میتوانید در ادامه همین صفحه از بخش دیدگاه‌ها با ما درمیان گذاشته و یا از بخش مشاوره دانشجویار استفاده کنید