دوره آمادگی مصاحبه یادگیری عمیق - 100 پرسش و پاسخ

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

کسب اعتماد به نفس در مفاهیم یادگیری عمیق، که تضمین می‌کند در مصاحبه‌های فنی نقش‌های هوش مصنوعی متمایز شوید.
تسلط به آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی و نمایش تخصص خود در حل مسائل هوش مصنوعی در طول مصاحبه‌ها.
ایجاد اصول قوی در توسعه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای تحت تأثیر قرار دادن مصاحبه‌کنندگان با مهارت‌های فنی.
کسب مهارت‌های عملی در Autoencoderها و VAEها، که نشان‌دهنده توانایی شما در ارائه راه‌حل‌های نوآورانه هوش مصنوعی است.
تخصص در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و بازگشتی (RNN) برای نشان دادن آمادگی جهت مواجهه با چالش‌های پیچیده هوش مصنوعی
توسعه درک از مدل‌های مولد برای بحث با اعتماد به نفس درباره کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی
یادگیری درباره GANها و Transformerها، جهت تجهیز به روندها و فناوری‌های روز هوش مصنوعی برای مصاحبه‌ها.
ارتقای جامع مجموعه مهارت‌های هوش مصنوعی، که باعث افزایش اعتماد به نفس و عملکرد شما در مصاحبه‌های شغلی رقابتی می‌شود.

پیش‌نیازهای دوره

تسلط به جبر خطی
درک اصول یادگیری ماشین
دانش اصول آمار

توضیحات دوره

آمادگی مصاحبه یادگیری عمیق: بررسی 100 پرسش و پاسخ برای موفقیت حرفه‌ای

با دوره آمادگی مصاحبه یادگیری عمیق، قدم به دنیای هوش مصنوعی بگذارید. این دوره طراحی شده است تا مسیر تخصص شما در این حوزه را هموار کند. با 100 پرسش و پاسخ هدفمند، این دوره شما را به دانشی مجهز می‌کند تا در دشوارترین مصاحبه‌های فنی موفق ظاهر شوید.

چرا این دوره را انتخاب کنید؟

کسب شفافیت در مفاهیم یادگیری عمیق بدون اصطلاحات پیچیده، بدون نیاز به مدرک پیشرفته
یادگیری ظرافت‌های هوش مصنوعی که شما را در مصاحبه با رهبران صنعت پیش می‌اندازد.
دسترسی به مثال‌های عملی و توضیحات صریح برای تقویت یادگیری
پیوستن به شبکه‌ای از یادگیرندگان و متخصصان برای یادگیری همتا و رشد حرفه‌ای

دستاوردهای دوره:

درک عمیق و مستحکم از یادگیری عمیق، که شما را به یک کاندیدای معتبر برای نقش‌های هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
دانش عملی از عملیات شبکه عصبی، که مهارت‌های حل مسئله شما را ارتقا می‌دهد.
توانایی بحث درباره اصول یادگیری عمیق با کارفرمایان بالقوه با اعتماد به نفس
بینش نسبت به هوش مصنوعی پیشرفته، که زمینه را برای پیشرفت شغلی مداوم فراهم می‌کند.

مناسب برای:

متخصصان هوش مصنوعی مشتاق که قصد دارند در مصاحبه‌های شغلی عالی عمل کنند.
افرادی که به دنبال دانش روشن و مختصر یادگیری عمیق هستند.
متخصصانی که قصد تغییر مسیر به سمت حوزه فناوری را دارند و به دنبال تأثیرگذاری قوی در صنعت هستند.
هر کسی که انگیزه دارد تخصص هوش مصنوعی را در مسیر شغلی خود ادغام کند.

آماده‌اید قدم بعدی را در حرفه هوش مصنوعی خود بردارید؟ همین حالا در این دوره شرکت کنید تا کنجکاوی خود را به تخصص تبدیل کنید و به کارشناس هوش مصنوعی تبدیل شوید که شرکت‌های برتر فناوری به دنبال آن هستند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای متخصصان فناوری ایده‌آل است که می‌خواهند به سمت هوش مصنوعی تغییر مسیر دهند و دانش لازم برای مصاحبه یادگیری عمیق را جهت پیشرفت شغلی کسب کنند.

دوره آمادگی مصاحبه یادگیری عمیق - 100 پرسش و پاسخ

فصل 1: آمادگی برای مصاحبه یادگیری عمیق

Q1 - یادگیری عمیق چیست؟ 04:06
Q2 - یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین سنتی دارد؟ 04:13
Q3 - شبکه عصبی چیست؟ 07:13
Q4 - مفهوم نورون در یادگیری عمیق را توضیح دهید 03:33
Q5 - معماری شبکه‌های عصبی را به زبان ساده توضیح دهید 07:52
Q6 - تابع فعال‌سازی در شبکه عصبی چیست؟ 04:00
Q7 - چند تابع فعال‌سازی محبوب را نام ببرید و توصیف کنید 13:42
Q8 - اگر از هیچ تابع فعال‌سازی در شبکه عصبی استفاده نکنید چه اتفاقی می‌افتد؟ 01:26
Q9 - توضیح دهید آموزش شبکه‌های عصبی پایه چگونه کار می‌کند؟ 05:52
Q10 - گرادیان نزولی چیست؟ 10:40
Q11 - وظیفه بهینه‌ساز در یادگیری عمیق چیست؟ 05:33
Q12 - پس‌انتشار چیست و چرا در یادگیری عمیق مهم است؟ 08:38
Q13 - پس‌انتشار چه تفاوتی با گرادیان نزولی دارد؟ 03:04
Q14 - مشکل ناپدید شدن گرادیان چیست و چه تأثیری بر شبکه عصبی دارد؟ 07:00
Q15 - مشکل انفجار گرادیان چیست و چه تأثیری بر شبکه عصبی دارد؟ 08:30
Q16 - یک نورون منجر به خطای بزرگی در backpropagation می‌شود - دلیل آن چیست؟ 04:39
Q17 - درک شما از گراف محاسباتی چیست؟ 06:17
Q18 - تابع زیان چیست و انواع توابع زیان مورد استفاده در یادگیری عمیق کدامند؟ 06:38
Q19 - تابع زیان آنتروپی متقاطع چیست و در صنعت چه نامیده می‌شود؟ 03:40
Q20 - چرا Cross-entropy در طبقه‌بندی چندکلاسه ترجیح داده می‌شود؟ 03:39
Q21 - SGD چیست و چرا در آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود؟ 06:10
Q22 - چرا گرادیان نزولی تصادفی (SGD) به سمت مینیمم‌های محلی نوسان می‌کند؟ 05:51
Q23 - تفاوت GD با SGD چیست؟ 05:18
Q24 - چگونه می‌توان روش‌های بهینه‌سازی مانند GD را بهبود بخشید؟ 06:59
Q25 - مقایسه Batch GD ،Minibatch GD و SGD 05:26
Q26 - چگونه اندازه دسته را در یادگیری عمیق تعیین کنیم؟ 07:45
Q27 - اندازه دسته چگونه بر عملکرد مدل یادگیری عمیق تأثیر می‌گذارد؟ 04:09
Q28 - ماتریس هسین چیست و چگونه می‌تواند برای آموزش سریع‌تر استفاده شود؟ 05:35
Q29 - RMSProp چیست و چگونه کار می‌کند؟ 05:27
Q30 - مفهوم نرخ یادگیری تطبیقی را بررسی کنید 05:27
Q31 - Adam چیست و چرا اغلب اوقات در شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود؟ 07:02
Q32 - AdamW چیست و چرا بر Adam ترجیح داده می‌شود؟ 05:56
Q33 - Batch Normalization چیست و چرا در شبکه عصبی استفاده می‌شود؟ 09:24
Q34 - Layer Normalization چیست و چرا در شبکه عصبی استفاده می‌شود؟ 03:38
Q35 - اتصالات باقیمانده چیستند و عملکرد آن‌ها در شبکه عصبی چیست؟ 09:22
Q36 - برش گرادیان چیست و تأثیر آن بر شبکه عصبی چیست؟ 03:40
Q37 - مقداردهی اولیه Xavier چیست و چرا در شبکه عصبی استفاده می‌شود؟ 04:59
Q38 - روش‌های مختلف برای حل مشکل ناپدید شدن گرادیان‌ها چیست؟ 04:11
Q39 - روش‌های حل مشکل انفجار گرادیان‌ها چیست؟ 02:09
Q40 - تأثیر بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی با وزن‌های بزرگ چیست؟ 03:31
Q41 - Dropout چیست و چگونه کار می‌کند؟ 05:18
Q42 - Dropout چگونه از بیش‌برازش در شبکه عصبی جلوگیری می‌کند؟ 01:38
Q43 - آیا Dropout شبیه Random Forest است؟ 04:41
Q44 - تأثیر Dropout بر آموزش در مقابل تست چیست؟ 02:35
Q45 - منظم‌سازی‌های L1/L2 چیستند و چگونه از بیش‌برازش در شبکه عصبی جلوگیری می‌کنند؟ 04:15
Q46 - تفاوت منظم‌سازی L1 و L2 در شبکه عصبی چیست؟ 04:58
Q47 - منظم‌سازی L1 در برابر L2 چگونه بر وزن‌ها در شبکه عصبی تأثیر می‌گذارد؟ 02:48
Q48 - نفرین ابعاد در یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی چیست؟ 02:27
Q49 - مدل‌های یادگیری عمیق چگونه با نفرین ابعاد مقابله می‌کنند؟ 04:04
Q50 - مدل‌های مولد چیستند؟ مثال بزنید 03:52
Q51 - مدل‌های متمایزگر چیستند؟ مثال بزنید 03:03
Q52 - تفاوت بین مدل‌های مولد و متمایزگر چیست؟ 08:34
Q53 - Autoencoderها چیستند و چگونه کار می‌کنند؟ 04:30
Q54 - تفاوت بین Autoencoderها و سایر شبکه‌های عصبی چیست؟ 04:31
Q55 - برخی از Autoencoderهای محبوب کدامند؟ چند مورد را نام ببرید 01:24
Q56 - نقش تابع زیان در Autoencoderها چیست؟ 01:03
Q57 - تفاوت Autoencoderها با PCA چیست؟ 02:20
Q58 - کدام یک برای بازسازی بهتر است: Autoencoder خطی یا PCA؟ 03:26
Q59 - چگونه می‌توان PCA را با شبکه‌های عصبی بازسازی کرد؟ 06:30
Q60 - می‌توانید توضیح دهید چگونه می‌توان از Autoencoderها برای تشخیص ناهنجاری استفاده کرد؟ 10:35
Q61 - برخی از کاربردهای Autoencoderها چیست؟ 02:19
Q62 - چگونه می‌توان عدم قطعیت را وارد Autoencoderها کرد؟ 04:08
Q63 - می‌توانید توضیح دهید VAE چیست و روند آموزش آن را توصیف کنید؟ 03:17
Q64 - توضیح دهید واگرایی Kullback-Leibler (KL) چیست؟ 03:47
Q65 - می‌توانید توضیح دهید خطای بازسازی چیست و عملکرد آن در VAEها چگونه است؟ 01:01
Q66 - ELBO چیست و این موازنه بین کیفیت بازسازی چیست؟ 04:34
Q67 - می‌توانید روند آموزش و بهینه‌سازی VAEها را توضیح دهید؟ 03:48
Q68 - ایجاد تعادل بین بازسازی VAE و فضای نهان؟ 03:11
Q69 - ترفند بازپارامتردهی چیست و چرا مهم است؟ 04:14
Q70 - DGG چیست: خوشه‌بندی عمیق با ترکیب گاوسی VAE و تعبیه گراف 01:44
Q71 - مقایسه شبکه عصبی در برابر رگرسیون لجستیک؟ 02:23
Q72 - آیا تمام گرادیان‌ها در رگرسیون لجستیک همگرا می‌شوند؟ 01:05
Q73 - شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) چیست؟ 05:08
Q74 - پدینگ چیست و چرا در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) استفاده می‌شود؟ 02:01
Q75 - کانولوشن‌های پد شده: پدینگ‌های Valid و Same چه هستند؟ 13:17
Q76 - گام در CNN چیست و چرا استفاده می‌شود؟ 05:42
Q77 - تأثیر اندازه گام بر CNNها چیست؟ 02:27
Q78 - پولینگ چیست، منطق پشت آن چیست و چرا در CNN استفاده می‌شود؟ 09:11
Q79 - انواع رایج پولینگ در CNN چیست؟ 02:48
Q80 - چرا از Min Pooling استفاده نمی‌شود؟ 03:46
Q81 - ناواریایی انتقال چیست و چرا مهم است؟ 01:35
Q82 - شبکه عصبی کانولوشنال یک بعدی (1D CNN) چگونه کار می‌کند؟ 02:54
Q83 - شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) چیستند؟ 07:08
Q84 - معایب اصلی RNNها چیست؟ 01:29
Q85 - برخی از کاربردهای RNN چیست؟ 06:15
Q86 - چگونه مشکل ناپدید شدن گرادیان در RNNها را رفع می‌کنید؟ 05:04
Q87 - LSTMها چیستند و اجزای کلیدی آن‌ها کدامند؟ 05:23
Q88 - LSTMها کدام محدودیت‌های RNN را برطرف می‌کنند و کدام را خیر، و چگونه؟ 06:15
Q89 - واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU) چیست و چه تفاوتی با LSTM دارد؟ 03:34
Q90 - GANها و اجزای آن‌ها چگونه کار می‌کنند؟ 06:16
Q91 - توضیح دهید چگونه از GANها برای ترجمه تصویر استفاده می‌کنید 04:09
Q92 - چگونه با مشکل فروپاشی حالت و ناپدید شدن گرادیان در GAN مقابله می‌کنید؟ 04:11
Q94 - تعبیه های توکن چیست و عملکرد آن چیست؟ 06:00
Q95 - مکانیزم خود-توجهی چیست؟ 11:25
Q96 - مکانیزم Multi-Head Self-Attention چیست؟ 06:53
Q97 - محدودیت‌های Transformer در برابر RNN/LSTM؟ 05:51
Q98 - معماری Transformerها را برای من تشریح کنید. 08:55
Q99 - کدگذاری‌های موقعیتی چیستند و چگونه محاسبه می‌شوند؟ 05:47
Q100 - هدف از کدگذاری‌های موقعیتی در Transformerها چیست؟ 02:12