آموزش عملی یادگیری عمیق با پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک کامپوننت های اصلی مدل‌های یادگیری عمیق و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی
• کاربرد CNN ،R-CNN و Faster R-CNN برای تسک های تشخیص اشیاء
• پیاده‌سازی RNN و LSTM برای پردازش داده‌های توالی
• بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق برای بهبود عملکرد

توضیحات دوره

به دوره یادگیری عمیق عملی با پایتون خوش آمدید، جایی که تجربه عملی با تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق برای مدل‌سازی و تحلیل مجموعه‌های داده پیچیده را به دست خواهید آورد. قدرت یادگیری عمیق را برای حل مشکلات واقعی کشف کنید و از حجم عظیم داده‌ها بینش‌های عملی کسب کنید. این دوره به کاربردهای خاص صنایع می‌پردازد و شما را با مهارت‌های عملی لازم برای ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های پیشرفته تجهیز می‌کند.

تا پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

- کامپوننت های بنیادی مدل‌های یادگیری عمیق و اهمیت آن‌ها را در هوش مصنوعی توصیف کنید.
- نحوه عملکرد CNN ،R-CNN و Faster R-CNN را برای تشخیص اشیاء و کاربردهای مرتبط شفاف کنید.
- محدودیت‌های پرسپترون‌ها را درک کرده و ببینید که چگونه پرسپترون‌های چند لایه (MLP) به آن‌ها پاسخ می‌دهند.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و معماری LSTM را برای تحلیل داده‌های توالی پیاده‌سازی کنید.
- مدل‌های یادگیری عمیق را بهینه‌سازی و ارزیابی کنید تا دقت و کارایی بالاتری به دست آورید.

این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که دارای دانش بنیادین در زمینه پایتون و یادگیری ماشین هستند و به دنبال گسترش تخصص خود در یادگیری عمیق می‌باشند، طراحی شده است.

تجربه در ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و همچنین آگاهی از آمار و تسلط به برنامه‌نویسی پایتون برای این دوره توصیه می‌شود.

به این سفر آموزشی بپیوندید تا تخصص خود را در یادگیری عمیق افزایش داده و توانایی‌های خود را در ساخت سیستم‌های هوشمند برای آینده هوش مصنوعی ارتقا دهید.