یادگیری عمیق - مسترکلاس یادگیری عمیق با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• پروژه‌های عملی - مشارکت در پروژه‌های کاربردی شامل تحلیل تصویر، ترجمه زبان، ساخت چت‌بات و سیستم‌های توصیه‌گر
• اصول یادگیری عمیق - درک اصول اساسی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلف
• شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) - تسلط به پردازش تصویر، تشخیص آبجکت و معماری‌های پیشرفته CNN مانند LeNet و AlexNet و ResNet
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌سازی دنباله - بررسی پردازش دنباله، درک زبانی و انواع مدرن RNN مثل LSTM
• ملزومات پردازش زبان طبیعی (NLP) - آشنایی با پیش‌پردازش متن، تعبیه کلمات و کاربردهای یادگیری عمیق در درک زبان
• یکپارچه‌سازی و کاربرد - ترکیب دانش از ماژول‌های مختلف برای توسعه راه‌حل‌های جامع یادگیری عمیق از طریق پروژه capstone

توضیحات دوره

به دوره جامع و تخصصی یادگیری عمیق خوش آمدید! این دوره شامل شش ماژول است که هرکدام به بررسی عمیق جنبه‌های مختلف یادگیری عمیق با پایتون می‌پردازد. چه شما مبتدی باشید که به دنبال پایه‌ای قوی هستید و چه یادگیرنده‌ سطح متوسط که می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید، این دوره بینش‌های کاربردی، دانش نظری و پروژه‌های عملی را ارائه می‌کند تا نیازهای شما را برطرف کند. 

چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟

• مبتدیانی که علاقه‌مند به ورود به دنیای یادگیری عمیق با پایتون هستند.
• یادگیرندگان سطح متوسط که می‌خواهند مهارت‌های یادگیری عمیق خود را افزایش دهند.
• کسی که قصد دارد مفاهیم یادگیری عمیق را در پروژه‌های واقعی درک کرده و به کار گیرد.

چرا این دوره؟

این دوره منبعی جامع است که دامنه وسیعی از مباحث یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد و برای یادگیرندگان در سطوح مختلف مناسب است. از مبانی تا مفاهیم پیشرفته، در این دوره درک کاملی از یادگیری عمیق با پایتون از طریق کاربردهای عملی خواهید داشت. 

آنچه یاد خواهید گرفت:

ماژول 1 - اصول یادگیری عمیق با پایتون

• آشنایی با یادگیری عمیق
• مبانی پایتون برای یادگیری عمیق
• پیش‌پردازش داده‌ برای الگوریتم‌های یادگیری عمیق
• مفاهیم عمومی یادگیری ماشین

ماژول 2 - بررسی عمیق شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)

• درک عمیق CNNs
• تکنیک‌های کلاسیک بینایی کامپیوتری
• مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
• معماری‌هایی مانند LeNet و AlexNet و InceptionNet و ResNet
• یادگیری انتقالی و مطالعه موردی YOLO

ماژول 3 - شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌سازی دنباله

• بررسی RNNs
• کاربردها و اهمیت RNNs
• پرداختن به محوشدگی گرادیان در RNNs
• RNNs مدرن - LSTM و RNNsدوطرفه و مدل‌های توجه
• پیاده‌سازی RNNs با تنسورفلو

ماژول 4 - اصول پردازش زبان طبیعی (NLP)

• تسلط به NLP
• اصول و اهمیت NLP
• تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• تعبیه کلمات - Word2Vec و GloVe و BERT
• یادگیری عمیق در NLP - شبکه‌های عصبی، RNNs و مدل‌های پیشرفته

ماژول 5 - توسعه چت‌بات‌ها با استفاده از یادگیری عمیق

• ساخت سیستم‌های چت‌بات
• اصول یادگیری عمیق برای چت‌بات‌ها
• مقایسه چت‌بات‌های سنتی و مبتنی بر یادگیری عمیق
• پیاده‌سازی عملی چت‌بات‌های مبتنی بر RNN
• پکیج کامل - پروژه‌ها و مدل‌های پیشرفته

ماژول 6 - سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری عمیق

• کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر
• نقش یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• مزایا و چالش‌ها
• توسعه سیستم‌های توصیه‌گر با تنسورفلو
• پروژه واقعی - سیستم پیشنهاد محصول آمازون

پروژه Capstone

• یکپارچه‌سازی و کاربرد دانش
• پروژه عملی - توسعه یک راه‌حل جامع یادگیری عمیق
• ارزیابی و سنجش نهایی

این دوره جامع ملزومات یادگیری عمیق را با پوشش CNNs و RNNs و NLP، چت‌بات‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر در پیاده‌سازی‌های مبتنی بر پایتون ارائه می‌دهد. هم‌اکنون در دوره شرکت کنید تا در حوزه‌های مختلف یادگیری عمیق از طریق پروژه‌های عملی و دانش نظری متخصص شوید. 

کلیدواژه‌ها و مهارت‌ها:

• تسلط به یادگیری عمیق
• دوره یادگیری عمیق پایتون
• آموزش CNNs و RNNs
• مبانی NLP
• کارگاه توسعه چت‌بات
• سیستم‌های توصیه‌گر با تنسورفلو
• دوره هوش مصنوعی برای مبتدیان
• پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
• برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• برنامه درسی جامع یادگیری عمیق

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان مشتاق داده - افرادی که قصد تخصص در یادگیری عمیق و گسترش دانش در کاربردهای هوش مصنوعی را دارند.
• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان - کسانی که می‌خواهند وارد حوزه هوش مصنوعی شده و از پایتون در پروژه‌های یادگیری عمیق استفاده کنند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیرندگان - کسی که دغدغه درک CNNs و RNNs و NLP، چت‌بات‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر را دارد.
• دانشجویان و پژوهشگران - افرادی که در زمینه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تحقیق و آموزش می‌کنند.
• حرفه‌ای‌های در حال تغییر مسیر شغلی - کسانی که می‌خواهند به هوش مصنوعی و یادگیری عمیق وارد شده یا در آن پیشرفت کنند.
• علاقه‌مندان به فناوری - کسانی که می‌خواهند فناوری‌های نوین و کاربردهای هوش مصنوعی را بررسی کنند.