آموزش Deep Learning: دوره ی جامع یادگیری عمیق با پایتون

تصور کنید دنیایی که در آن ماشین‌ها می‌توانند تصاویر را ببینند، صداها را بشنوند، زبان انسان را بفهمند و حتی تصمیم بگیرند؛ شگفت‌انگیز نیست؟ این همان نقطه‌ای است که یادگیری عمیق وارد صحنه می‌شود؛ تکنولوژی‌ای پیشرفته که مانند مغز انسان از شبکه‌های عصبی پیچیده برای تحلیل و یادگیری داده‌ها استفاده می‌کند. از تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند گرفته تا خودروهای خودران و حتی تشخیص بیماری‌ها، یادگیری عمیق نه تنها آینده را متحول کرده بلکه زندگی روزمره ما را تحت تأثیر قرار داده است. در این دوره جامع آموزش Deep Learning، شما با این تکنولوژی تحول‌آفرین آشنا می‌شوید. از پایه‌ترین مفاهیم مانند شبکه‌های عصبی تا کاربردهای پیشرفته‌ای نظیر CNN، RNN و GANs را یاد می‌گیرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا نه‌تنها با مبانی علمی این حوزه آشنا شوید، بلکه با انجام پروژه‌های عملی و کاربردی، مهارت‌های خود را برای ورود به بازار کار یا تحقیقات آکادمیک تقویت کنید.

معرفی دوره هوش مصنوعی (یادگیری عمیق)

دوره هوش مصنوعی (یادگیری عمیق) یک برنامه آموزشی جامع و عملی است که به شما کمک می‌کند مهارت‌های لازم برای ورود به دنیای هیجان‌انگیز یادگیری عمیق و استفاده از آن در پروژه‌های مختلف را کسب کنید. این دوره از مفاهیم پایه شروع شده و به تدریج شما را با تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته در حوزه یادگیری عمیق آشنا می‌کند.

یادگیری عمیق یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که با توانایی‌های شگفت‌انگیزش، انقلابی در صنایع مختلف ایجاد کرده است. این فناوری به شما امکان می‌دهد تصاویر پزشکی را تحلیل کنید، گفتار انسان را به متن تبدیل کنید، ترجمه زبان‌ها را انجام دهید، خودروهای خودران را کنترل کنید، و حتی آثار هنری خلق کنید.

در دوره جامع آموزش دیپ لرنینگ، با استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند Numpy و Pandas برای پردازش داده، Matplotlib برای تجسم، و PyTorch برای پیاده‌سازی مدل‌ها، یاد می‌گیرید که چطور این مفاهیم را به دنیای واقعی بیاورید. از ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تحلیل داده‌های پیچیده گرفته تا استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید تصاویر و ویدیوهای جدید، این دوره شما را با طیف گسترده‌ای از کاربردهای یادگیری عمیق آشنا می‌کند و شما را به متخصصی در این حوزه تبدیل خواهد کرد.

معرفی مدرس دوره: دکتر بابک نوری مقدم

دوره آموزش دیپ لرنینگ توسط دکتر بابک نوری مقدم، یکی از برجسته‌ترین متخصصان حوزه هوش مصنوعی، طراحی و تدریس شده است. ایشان دارای دکترای مهندسی فناوری اطلاعات از دانشگاه علم و صنعت بوده و هم‌اکنون ریاست دانشکده هوش مصنوعی را برعهده دارند.

دکتر نوری مقدم تاکنون با طراحی و ارائه دوره‌های متعددی در زمینه برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین، نقش بسزایی در آموزش دانشجویان و علاقه‌مندان داشته‌اند. دو دوره طلایی ایشان، “مستر کدر پایتون“ و “بسته جامع یادگیری ماشین“، که در سایت دانشجویار عرضه شده‌اند، بیش از 3700 دانشجو را به خود جذب کرده‌اند و از محبوبیت بالایی برخوردار هستند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های مهندسی و علوم کامپیوتر
• تمام افراد اکادمیکی می خواهند در پژوهش های خود از یادگیری عمیق استفاده نمایند
• متخصصان حوزه IT که می خواهند وارد حوزه هوش مصنوعی شوند
• علاقه مندان به یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• توسعه دهندگانی که می خواهند مهارت های خود را ارتقا دهند

پیش نیاز های دوره آموزش Deep Learning

• پایتون (دوره مسترکدر پایتون)
• مفاهیم پایه یادگیری ماشین (دوره جامع آموزش ماشین لرنینگ با پایتون)

به منظور یادگیری زبان پایتون می‌توانید در دوره جامع آموزش پایتون که توسط همین مدرس در دانشجویار ارائه شده شرکت کنید.

آموزش پیشنهادی

دوره مسترکدر پایتون🧑‍💻 45 ساعت آموزش پایتون جامع در کاربردی ترین دوره ی فارسی

• استفاده قدرت پایتون برای حل مسائل
• سینتکس کامل پایتون
• شی گرایی در پایتون و مفاهیم پیشرفته جدید مثل Composition، Delegation
• ایجاد بازی با پایتون Tic Tac Toe و Blackjack
• ماژول مجموعه‌ها، کار با تصاویر

مشاهده دوره

همچنین برای یادگیری مفاهیم ماشین لرنینگ نیز می توانید دوره آموزش ماشین لرنینگ با پایتون را تهیه کنید.

آموزش پیشنهادی

دوره جامع آموزش ماشین لرنینگ با پایتون (علم داده و یادگیری ماشین در سال 2024)⚡️

• آشنایی با مبانی آماری و آمار توصیفی
• مثال عملی از آمار توصیفی: بازاریابی تبلیغاتی
• آمار استنباطی
• مرور سریع مفاهیم اولیه زبان برنامه نویسی پایتون
• کار با کتابخانه NumPy

مشاهده دوره

مزایای شرکت در دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون

• پروژه‌محور: یادگیری همراه با تمرین عملی و پروژه‌های واقعی.
• جامع و به‌روز: پوشش مفاهیم از مبتدی تا پیشرفته.
• آمادگی برای بازار کار: مهارت‌آموزی کاربردی برای ورود به مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی.

سرفصل های دوره

فصل اول: Numpy, Pandas, Matplotlib, PyTorch

این فصل دوره آموزش deep learning به معرفی کتابخانه‌های پایه‌ای و پرکاربرد در پردازش داده و یادگیری عمیق می‌پردازد.

• Numpy برای انجام محاسبات عددی با کارایی بالا استفاده می‌شود.
• Pandas ابزارهای متنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته ارائه می‌دهد.
• Matplotlib امکان تجسم داده‌ها را فراهم می‌کند تا روندها و الگوها بهتر درک شوند.
• PyTorch به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق، پایه‌ی عملی این دوره را تشکیل می‌دهد.

با تسلط بر این ابزارها، دانشجو می‌تواند داده‌ها را تحلیل و مدل‌های یادگیری عمیق را طراحی و اجرا کند.

فصل دوم: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) یکی از تکنیک‌های اصلی در یادگیری عمیق هستند که از نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند.

این قسمت دوره آموزش deep learning به شما یاد می‌دهد چگونه یک شبکه عصبی برای حل مسائل مختلف مانند طبقه‌بندی تصاویر، پیش‌بینی قیمت‌ها یا تشخیص تقلب طراحی کنید. یادگیری ANN برای درک ساختار اولیه مدل‌های یادگیری عمیق و تقویت مهارت‌های پایه‌ای ضروری است.

فصل سوم: شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)

شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks) برای پردازش داده‌های تصویری طراحی شده‌اند.
این تکنیک‌ها در تشخیص اشیا، شناسایی چهره، و حتی تحلیل تصاویر پزشکی کاربرد فراوان دارند.
در این فصل، شما یاد می‌گیرید چگونه از CNN برای استخراج ویژگی‌ها و طبقه‌بندی تصاویر استفاده کنید. این بخش برای علاقه‌مندان به بینایی کامپیوتر بسیار جذاب خواهد بود.

فصل چهارم: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)

شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks) تکنیکی قدرتمند برای تولید داده‌های جدید و مشابه داده‌های موجود هستند. از GAN در تولید تصاویر هنری، شبیه‌سازی داده‌ها، و حتی خلق دنیای مجازی استفاده می‌شود.
این فصل دوره آموزش دیپ لرنینگ به دانشجویان کمک می‌کند تا به عمق مفهوم تولید داده توسط مدل‌ها پی ببرند و با کاربردهای آن در صنایع خلاقانه آشنا شوند.

فصل پنجم: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) به‌طور خاص برای داده‌های ترتیبی مانند متن و سری‌های زمانی طراحی شده‌اند. کاربردهای اصلی RNN شامل ترجمه زبان، تحلیل احساسات متنی، و پیش‌بینی سری‌های زمانی مانند قیمت سهام است.
در این بخش، دانشجویان نحوه استفاده از RNN برای حل مسائل مربوط به داده‌های ترتیبی را یاد می‌گیرند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شده است. این تکنولوژی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از مدل‌هایی که از مغز انسان الهام گرفته شده‌اند، داده‌های پیچیده را تحلیل کرده و از آن‌ها الگوهای خاصی استخراج کنند. برای درک بهتر، فرض کنید مغز انسان از میلیاردها سلول عصبی تشکیل شده که با همدیگر ارتباط دارند. یادگیری عمیق نیز از همین ایده استفاده کرده و شبکه‌های عصبی‌ای با لایه‌های متعدد می‌سازد.

در یادگیری عمیق، هدف اصلی این است که ماشین‌ها بتوانند داده‌هایی مانند تصاویر، ویدیوها، صداها یا متون را بدون نیاز به دخالت انسان تحلیل و پردازش کنند. این پردازش عمیق باعث می‌شود ماشین‌ها به صورت خودکار اطلاعات مفید را استخراج کرده و تصمیمات دقیقی بگیرند.

چرا یادگیری عمیق خاص است؟

یادگیری عمیق به این دلیل خاص است که نیازی به ویژگی‌سازی دستی (Feature Engineering) ندارد. در گذشته، برنامه‌نویسان باید ویژگی‌های مهم داده‌ها را شناسایی می‌کردند و به مدل‌های یادگیری ماشین معرفی می‌کردند. اما در یادگیری عمیق، مدل به صورت خودکار ویژگی‌های موردنیاز را از داده‌ها استخراج می‌کند. برای مثال، اگر بخواهید یک ماشین را برای تشخیص چهره آموزش دهید، مدل خودش می‌تواند الگوهای مختلف چهره، مانند فاصله بین چشم‌ها یا شکل صورت را یاد بگیرد.

یک مثال ساده از یادگیری عمیق در عمل

فرض کنید یک اپلیکیشن دارید که باید تصاویر سگ و گربه را تشخیص دهد. شما هزاران تصویر از سگ و گربه به مدل یادگیری عمیق می‌دهید. مدل، لایه به لایه داده‌ها را تحلیل می‌کند:

• لایه اول: تشخیص لبه‌ها و خطوط ساده
• لایه دوم: شناسایی جزئیات بیشتر مثل گوش یا چشم
• لایه‌های عمیق‌تر: ترکیب این جزئیات برای شناسایی کامل سگ یا گربه

در نهایت، مدل یادگیری عمیق می‌تواند با دقت بسیار بالا تصویر یک سگ یا گربه را تشخیص دهد، حتی اگر تصویر جدیدی باشد که قبلاً ندیده است.

تاریخچه Deep Learning

Deep Learning یا یادگیری عمیق، ریشه در مفهوم شبکه‌های عصبی مصنوعی دارد که برای اولین‌بار در دهه ۱۹۴۰ معرفی شد. این ایده در ابتدا توسط دانشمندانی مطرح شد که به دنبال شبیه‌سازی نحوه عملکرد مغز انسان بودند.

در دهه ۱۹۸۰، الگوریتم Backpropagation معرفی شد که تحول بزرگی در یادگیری شبکه‌های عصبی ایجاد کرد. با این حال، به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری و کمبود داده‌های بزرگ، یادگیری عمیق تا اوایل دهه ۲۰۰۰ مورد توجه جدی قرار نگرفت.

از سال ۲۰۱۲، با پیشرفت سخت‌افزارها (مانند GPUها) و دسترسی به دیتاست‌های عظیم، یادگیری عمیق به شکلی بی‌سابقه شکوفا شد. موفقیت مدل‌هایی مثل AlexNet در مسابقات بین‌المللی پردازش تصویر نشان داد که این فناوری می‌تواند انقلابی در زمینه‌های مختلف ایجاد کند.

دیپ لرنینگ چگونه کار می‌کند؟

Deep Learning از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه تشکیل شده است. این شبکه‌ها شامل لایه ورودی (Input Layer)، لایه‌های مخفی (Hidden Layers) و لایه خروجی (Output Layer) هستند.

هر لایه مخفی شامل واحدهای محاسباتی به نام نورون است که اطلاعات را از لایه قبلی دریافت و پس از پردازش، به لایه بعدی ارسال می‌کند. فرآیند یادگیری در شبکه‌های عمیق با استفاده از الگوریتم‌هایی مثل Backpropagation و Gradient Descent انجام می‌شود که وزن‌های اتصالات را بهینه می‌کنند تا دقت مدل بهبود یابد.

اگر قصد دارید به عمق مفاهیم این حوزه پی ببرید، آموزش deep learning می‌تواند بهترین راه برای درک نحوه کارکرد شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی باشد. این مهارت به شما کمک می‌کند تا الگوهای پیچیده‌تری را در داده‌ها شناسایی کرده و مسائل پیشرفته‌ای مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی را حل کنید.

کاربردهای آموزش دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ امروزه در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها نقش کلیدی دارد. در پردازش تصویر و ویدئو، برای تشخیص چهره، پلاک خودرو، اشیاء و ایجاد تصاویر جدید یا واقعیت افزوده به‌کار می‌رود. در پردازش زبان طبیعی (NLP)، ابزارهایی مانند ترجمه متون، چت‌بات‌ها، تکمیل خودکار جملات و تحلیل احساسات را ممکن ساخته است. دیپ لرنینگ در صنعت خودرو، خودروهای خودران با کمک شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و ترنسفورمرها (Transformers) توسعه یافته‌اند. همچنین در حوزه پزشکی، از این فناوری برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی و پیش‌بینی نتایج درمان‌ها استفاده می‌شود. در تجارت و مالی نیز دیپ لرنینگ در پیش‌بینی بازارهای مالی، تشخیص تقلب و شخصی‌سازی تبلیغات و پیشنهادات نقش بسزایی دارد.

علاوه بر اینها، دیپ لرنینگ کاربردهای گسترده‌تری در صنایع و زمینه‌های مختلف دارد. در رباتیک، به ربات‌ها کمک می‌کند تا وظایفی مانند تشخیص اشیا و حرکت در محیط‌های پیچیده را انجام دهند. در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر، دیپ لرنینگ برای ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده در سرویس‌هایی مانند نتفلیکس، آمازون و اسپاتیفای نقش اساسی ایفا می‌کند. همچنین، در زمینه امنیت سایبری برای شناسایی تهدیدات و در کشاورزی هوشمند برای تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی تولیدات به کار می‌رود. صنایع مهندسی و تولید نیز از دیپ لرنینگ برای پیش‌بینی خطاها و بهبود فرآیندها بهره می‌برند. این کاربردهای گسترده نشان‌دهنده قدرت یادگیری عمیق در حل چالش‌های متنوع و پیشبرد فناوری در تمامی ابعاد زندگی است.

انواع روش‌های یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شامل چندین روش و تکنیک است که هرکدام برای حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند. در ادامه به معرفی و توضیح این روش‌ها می‌پردازیم:

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN)

این روش پایه‌ای‌ترین ساختار در یادگیری عمیق است. ANN از چندین لایه نورون تشکیل شده که هر لایه خروجی را به لایه بعدی منتقل می‌کند. این مدل‌ها برای پیش‌بینی‌ها، دسته‌بندی داده‌ها و مدل‌سازی‌های پایه مناسب هستند.

شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNN)

CNN‌ها یکی دیگر از انواع روش‌های یادگیری عمیق هستند که در دوره آموزش deep learning به بررسی آنها پرداخته شده است. این شبکه‌ها برای پردازش داده‌های تصویری طراحی شده‌اند. با استفاده از فیلترهای کانولوشن، ویژگی‌های خاصی از تصاویر مانند لبه‌ها، الگوها و اشکال شناسایی می‌شوند. این روش در تشخیص چهره، پردازش تصاویر پزشکی و خودروهای خودران بسیار پرکاربرد است.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)

این شبکه‌ها برای داده‌های ترتیبی مانند متن، صدا و سری‌های زمانی استفاده می‌شوند. RNN‌ها با داشتن حافظه کوتاه‌مدت، وابستگی داده‌ها در زمان‌های مختلف را درک می‌کنند. برای ترجمه زبان، تشخیص صدا و تحلیل پیش‌بینی مالی بسیار مفید هستند.

شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks – GAN)

GAN‌ها شامل دو بخش هستند: یک شبکه مولد که داده‌های مصنوعی تولید می‌کند و یک شبکه متمایزکننده که سعی می‌کند داده‌های واقعی را از مصنوعی تشخیص دهد. این روش در تولید تصاویر، ویدیوها و صداهای مصنوعی کاربرد گسترده‌ای دارد.

شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)

ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های بزرگ زبانی مانند ChatGPT بسیار محبوب هستند. این شبکه‌ها از مکانیزم توجه (Attention Mechanism) برای تحلیل وابستگی‌های بین کلمات در متن استفاده می‌کنند.

یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

این روش ترکیبی از یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی است و در مواردی که نیاز به تصمیم‌گیری در محیط‌های پویا وجود دارد، استفاده می‌شود. برای مثال، در آموزش هوش مصنوعی بازی‌های رایانه‌ای و کنترل رباتیک کاربرد دارد.

چنانچه هر گونه سوال، انتقاد یا پیشنهادی در مورد دوره آموزش deep learning دارید، در بخش دیدگاه‌ها در همین صفحه مطرح نمایید تا در کوتاه‌ترین زمان ممکن پاسخ مناسب را دریافت کنید.