یادگیری عمیق (Deep Learning)

دوره یادگیری عمیق (Deep Learning)

در این دوره تخصصی یادگیری عمیق (Deep Learning)، شرکت‌کنندگان فرصتی بی‌نظیر خواهند داشت تا با یکی از پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین شاخه‌های یادگیری ماشین آشنا شوند. این دوره با تمرکز بر مفاهیم تئوری و عملی، به شما کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را در پروژه‌های مختلف از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و داده‌های صوتی پیاده‌سازی کنید.

اهداف دوره:

• آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری عمیق و معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی.
• درک و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، شبکه‌های کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN).
• کار با ابزارهای یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch.
• پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی در زمینه بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی.
• آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته مانند یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning).

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: مروری بر مفاهیم پایه و تفاوت یادگیری عمیق با سایر روش‌های یادگیری ماشین.
2. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN): ساختار، نحوه آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی.
3. شبکه‌های کانولوشنی (CNN): معرفی معماری CNN و کاربرد آن در بینایی کامپیوتر.
4. شبکه‌های بازگشتی (RNN): مفاهیم RNN و کاربرد آن در پردازش زبان طبیعی و داده‌های متوالی.
5. ابزارهای یادگیری عمیق: کار با TensorFlow و PyTorch برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق.
6. تکنیک‌های پیشرفته: آشنایی با یادگیری انتقالی، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
7. پردازش زبان طبیعی (NLP): پیاده‌سازی مدل‌های NLP با استفاده از شبکه‌های عصبی.
8. بینایی کامپیوتر: پروژه‌های عملی در تشخیص و دسته‌بندی تصاویر.
9. آزمون‌های میان‌دوره: ارزیابی دانش و مهارت‌های شرکت‌کنندگان از طریق پروژه‌ها و تست‌ها.
10. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک پروژه کامل یادگیری عمیق و ارائه آن.

پیش‌نیازها:

این دوره نیازمند آشنایی با مبانی یادگیری ماشین، مفاهیم پایه ریاضیات (مشتق و جبر خطی)، و برنامه‌نویسی به زبان پایتون است.

نتیجه نهایی:

در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت لازم برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق را کسب خواهند کرد و توانایی مشارکت در پروژه‌های پیشرفته در حوزه‌های مختلف مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و داده‌های صوتی را خواهند داشت.