یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی با پایتون از صفر تا تخصصی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• راهنمای کامل یادگیری عمیق با پایتون و Pytorch
• مفاهیم کلیدی تغییر پارادایم از یادگیری ماشین به یادگیری عمیق
• برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی عمیق مصنوعی از ابتدا با پایتون
• برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق از ابتدا با پایتون
• یادگیری انتقال با مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده عمیق با استفاده از پایتون
• یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر با پایتون
• یادگیری عمیق برای تخمین وضعیت با پایتون
• یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی نمونه‌ها با پایتون
• یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی معنی‌دار با پایتون
• یادگیری عمیق برای شناسایی آبجکت با پایتون
• آموزش، تست و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای برنامه‌های کاربردی واقعی
• محاسبه معیارهای عملکرد (دقت، دقت مثبت، یادآوری، IOU) با پایتون

پیش نیازهای دوره

• شما همه چیزهایی را که نیاز دارید از یادگیری عمیق با مبانی پایتون تا سطوح پیشرفته خواهید آموخت.
• یک حساب گوگل جیمیل برای شروع با Google Colab برای نوشتن کد پایتون

توضیحات دوره

قدرت هوش مصنوعی را با دوره جامع ما، "یادگیری عمیق با پایتون" آزاد کنید. این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که درک شما از یادگیری ماشین را تغییر دهد و شما را به دنیای یادگیری عمیق ببرد. چه شما تازه‌کار باشید و چه برنامه‌نویس باتجربه، این دوره شما را با مهارت‌ها و دانش‌های اساسی برای ساخت، آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از پایتون و Pytorch مجهز می‌کند. یادگیری عمیق نیروی محرکه پشت پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی، رباتیک، پردازش زبان طبیعی، شناسایی تصویر و هوش مصنوعی است. با شرکت در این دوره، شما دانش عملی و تجربه دست اول در اعمال مهارت‌های پایتون به یادگیری عمیق کسب خواهید کرد.

سرفصل دوره

مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق

• درک تغییر پارادایم از یادگیری ماشین به یادگیری عمیق
• مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
• راه‌اندازی محیط پایتون برای یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی عمیق مصنوعی: برنامه‌نویسی از ابتدا با پایتون

• اصول شبکه‌های عصبی مصنوعی
• ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی از ابتدا
• پیاده‌سازی انتشار به جلو و به عقب
• بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از نزول گرادیان

شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق: برنامه‌نویسی از ابتدا با پایتون

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• ساخت و آموزش CNN‌ها از ابتدا
• درک لایه‌های کانولوشنی، تمرکز و توابع فعال‌سازی
• کاربرد CNN‌ها در داده تصویری

یادگیری انتقال با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده عمیق با استفاده از پایتون

• مفهوم یادگیری انتقال و مزایای آن
• استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تسک های جدید
• فاین تیونینگ و سازگاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• کاربردهای عملی یادگیری انتقال

یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر با پایتون

• تکنیک‌ها برای طبقه‌بندی تصاویر
• ساخت مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر
• ارزیابی و بهبود عملکرد مدل
• پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر

یادگیری عمیق برای تخمین وضعیت با پایتون

• مقدمه‌ای بر تخمین وضعیت
• ساخت و آموزش مدل‌های تخمین وضعیت
• استفاده از یادگیری عمیق برای تخمین وضعیت انسانی

یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی نمونه‌ها با پایتون

• درک تقسیم‌بندی نمونه‌ها
• ساخت و آموزش مدل‌های تقسیم‌بندی نمونه‌ها
• تکنیک‌های تقسیم‌بندی آبجکت فردی در تصاویر

یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی معنایی با پایتون

• اصول تقسیم‌بندی معنایی
• ساخت و آموزش مدل‌های تقسیم‌بندی معنایی
• تکنیک‌های تقسیم‌بندی تصاویر به بخش‌های معنادار
• کاربردهای واقعی تقسیم‌بندی معنایی

یادگیری عمیق برای شناسایی آبجکت با پایتون

• مقدمه‌ای بر شناسایی آبجکت
• ساخت و آموزش مدل‌های شناسایی آبجکت
• تکنیک‌های شناسایی ومکان‌یابی آبجکت در تصاویر
• موارد استفاده عملی و پیاده‌سازی

چه کسانی باید شرکت کنند؟

• تازه‌کاران: افرادی با دانش اولیه برنامه‌نویسی که مشتاق به ورود به دنیای یادگیری عمیق هستند.
• یادگیرندگان میان‌رده: افرادی با مقداری تجربه در یادگیری ماشین که تمایل دارند مهارت‌های خود را در یادگیری عمیق و Pytorch ارتقا دهند.
• حرفه‌ای‌ها: دانشمندان داده، پژوهشگران AI، و مهندسان نرم‌افزار که به دنبال تقویت تخصص خود در یادگیری عمیق و به‌کارگیری آن در مسائل واقعی هستند.

چه چیزهایی به دست خواهید آورد؟

• اصول قوی در مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری عمیق
• تجربه عملی در ساخت و آموزش مدل‌های مختلف یادگیری عمیق از ابتدا
• مهارت در استفاده از پایتون و Pytorch برای کاربردهای یادگیری عمیق
• توانایی پیاده‌سازی و فاین تیونینگ مدل‌های پیشرفته برای طبقه‌بندی تصویر، تخمین وضعیت، تقسیم‌بندی و شناسایی آبجکت
• دانش عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در سناریوهای واقعی

چرا این دوره را انتخاب کنید؟

• محتوای جامع: پوشش‌دهنده دامنه وسیعی از موضوعات و کاربردهای یادگیری عمیق
• پروژه‌های عملی: تمرینات کدنویسی عملی و پروژه‌های واقعی برای تقویت درک شما
• راهنمایی متخصص: یادگیری از مربیان با تجربه و تخصص عمیق در یادگیری عمیق و پایتون
• یادگیری منعطف: دسترسی به مطالب دوره در هر زمان و هر مکان و یادگیری به شیوه خود

هم‌اکنون در این دوره شرکت کنید و سفر خود را برای تسلط به یادگیری عمیق با پایتون و Pytorch آغاز کنید. مهارت‌های خود را تغییر دهید و فرصت‌های شغلی جدیدی در زمینه هیجان‌انگیز هوش مصنوعی به‌دست آورید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای علاقه‌مندان به AI طراحی شده است که به دنبال ساخت اصول قوی در یادگیری عمیق با پایتون هستند.
• دانشمندان داده، مهندسان بینایی کامپیوتری، مهندسان نرم‌افزار و پژوهشگران AI که به دنبال بهبود تخصص خود در یادگیری عمیق هستند.