برنامه نویسی کراس در پایتون با تمرینات کدنویسی

در این دوره قدرت یادگیری عمیق را با چالش‌ های کدنویسی عملی کراس کشف می کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• چگونه مدل های یادگیری عمیق را با استفاده از کراس ساخته و آموزش دهید؟
• تکنیک هایی برای ارزیابی، تیونینگ و بهینه سازی شبکه های عصبی
• کسب تجربه عملی با انواع مختلف مدل ها، از جمله شبکه های کانولوشن و بازگشتی
• مباحث پیشرفته مانند یادگیری انتقالی و پیاده سازی لایه سفارشی

پیش نیازهای دوره

• دانش اولیه در برنامه نویسی پایتون
• درک اساسی مفاهیم یادگیری ماشین مفید است اما نیاز نیست.

توضیحات دوره

به دوره «برنامه نویسی کراس در پایتون با تمرینات کدنویسی» خوش آمدید که راهنمای کامل شما برای تسلط به یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه کراس است. کراس یک API سطح بالا است که فرآیند ساخت و آموزش مدل‌ های یادگیری عمیق را ساده می کند که آن را به انتخابی محبوب هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان باتجربه در زمینه یادگیری ماشین تبدیل کرده است.

در چشم انداز فناوری امروزی که به سرعت در حال تحول است، یادگیری عمیق به یکی از کامپوننت های حیاتی علم داده و هوش مصنوعی تبدیل شده است. توانایی طراحی، آموزش و بهینه سازی شبکه های عصبی برای مقابله با مشکلات پیچیده در شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر ضروری است. این دوره طراحی شده تا به شما کمک کند از قدرت کراس برای ساخت مدل های یادگیری عمیق پیشرفته به راحتی استفاده کنید.

در طول دوره، از طریق تمرینات کدنویسی عملی که مباحث زیر را پوشش می دهد، با کراس تجربه عملی کسب خواهید کرد:

• آشنایی با یادگیری عمیق و نقش کراس در ساده سازی توسعه شبکه عصبی
• اصول شبکه های عصبی، از جمله لایه ها، توابع فعال سازی و تکنیک های بهینه سازی
• ساخت و آموزش انواع مدل‌ ها مانند شبکه‌ های عصبی پیشخور، شبکه‌ های عصبی کانولوشن و شبکه‌ های عصبی بازگشتی
• تکنیک هایی برای ارزیابی مدل، تیونینگ و بهینه سازی برای دستیابی به عملکرد بالا
• تمرینات عملی روی مجموعه داده های واقعی برای اعمال دانش شما و حل مشکلات پیچیده
• مباحث پیشرفته شامل یادگیری انتقالی، تیونینگ دقیق مدل های از پیش آموزش دیده و پیاده سازی لایه های سفارشی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین که به دنبال تقویت مهارت های یادگیری عمیق خود هستند.
• توسعه دهندگان پایتون که علاقه مند به یادگیری نحوه پیاده سازی شبکه های عصبی با استفاده از کراس هستند.
• افرادی که قصد ساخت و استقرار مدل های یادگیری عمیق برای اپلیکیشن های واقعی را دارند.