مدل‌سازی آماری پیشرفته برای متخصصان یادگیری عمیق

آنچه یاد خواهید گرفت:

• شما با متداول‌ترین توزیع‌های احتمالی مانند توزیع نرمال و توزیع دوجمله‌ای آشنا خواهید شد.
• شما یاد می‌گیرید چگونه داده با چولگی را به داده با توزیع نرمال با روش‌های مختلف تبدیل مانند لگاریتم، ریشه‌ی دوم و تبدیل توانی تبدیل کنید.
• شما یاد می‌گیرید چگونه فواصل اطمینان را برای برآوردهای آماری مانند دقت مدل محاسبه کنید.
• شما مفاهیم داده جمعیت در مقابل داده نمونه را یاد خواهید گرفت.
• شما می‌آموزید نمونه‌گیری تصادفی چه معنایی دارد و چگونه بر تحلیل داده تأثیر می‌گذارد.
• شما با معیارهای ارزیابی برای مدل‌های دسته‌بندی آشنا خواهید شد.
• شما درک خواهید کرد که منظور ما از کم‌برازش و بیش‌برازش در یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری چیست.

پیش‌نیازهای دوره:

• پایه‌ای قوی در مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون
• دانش اولیه از آمار توصیه می‌شود، اما الزامی نیست.

توضیحات دوره

در زمینه‌ی به سرعت در حال تکامل هوش مصنوعی، توانایی استفاده از قدرت مدل‌های یادگیری عمیق به شدت به یک پایه قوی در مدل‌سازی آماری پیشرفته وابسته است. این دوره طراحی شده است تا متخصصان یادگیری عمیق را به دانش و مهارت‌های لازم برای غلبه بر چالش‌های آماری پیچیده، تصمیم‌گیری‌های مدل‌سازی آگاهانه و بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق مجهز کند.

اهداف دوره:

• تسلط به تکنیک‌های آماری پیشرفته: درک عمیقی از مفاهیم و تکنیک‌های آماری پیشرفته، از جمله تحلیل چندمتغیره، مدل‌سازی بیزی، تحلیل سری‌های زمانی و روش‌های غیرپارامتری ایجاد کنید که به‌طور خاص برای کاربردهای یادگیری عمیق طراحی شده‌اند.
• بهینه‌سازی عملکرد مدل: یاد بگیرید چگونه از ابزارهای آماری برای تیونینگ هایپرپارامترها، مدیریت مجموعه داده‌های نامتوازن و رسیدگی به مسائل بیش‌برازش و کم‌برازش استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که مدل‌های یادگیری عمیق شما به عملکرد بهینه می‌رسند.
• تفسیر خروجی‌های مدل: مهارت‌های تفسیر و ارزیابی انتقادی خروجی‌های مدل‌های یادگیری عمیق، از جمله فواصل اطمینان، فواصل پیش‌بینی و کمی‌سازی عدم قطعیت را توسعه دهید، که به قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی شما افزوده می‌شود.
• گنجاندن مدل‌سازی احتمالی: دنیای مدل‌سازی احتمالی و شبکه‌های عصبی بیزی را بررسی کنید تا عدم قطعیت را در مدل‌های خود بگنجانید و آن‌ها را در سناریوهای واقعی به‌طور قوی‌تر و قابل اعتمادتر کنید.
• پیش‌بینی سری‌های زمانی: به تکنیک‌های تحلیل سری‌های زمانی برای انجام پیش‌بینی‌های دقیق، با تمرکز بر کاربردهایی مانند مدل‌سازی مالی، پیش‌بینی تقاضا و تشخیص ناهنجاری بپردازید.
• پیش‌پردازش داده پیشرفته: روش‌های پیش‌پردازش داده پیشرفته را یاد بگیرید تا انواع داده پیچیده، مانند متن، تصاویر و گراف‌ها را مدیریت کنید و تکنیک‌های آماری را برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده بدون ساختار به کار ببرید.
• پروژه‌های عملی: دانش خود را از طریق پروژه‌های عملی و مطالعه موردی، با مجموعه داده‌های واقعی و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق برای حل مشکلات چالش‌برانگیز در زمینه‌های مختلف، به کار ببرید.
• ملاحظات اخلاقی: درباره ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه‌ها در مدل‌سازی آماری بحث کنید و اطمینان حاصل کنید که توسعه و استقرار هوش مصنوعی به‌صورت مسئولانه انجام می‌شود.

به ما بپیوندید در این سفر مدل‌سازی آماری پیشرفته، جایی که شما تخصص لازم برای ارتقای پروژه‌های یادگیری عمیق خود به سطح جدیدی از دقت و قابلیت اعتماد را بدست می‌آورید. قدرت آمار را در دنیای یادگیری عمیق یاد بگیرید و به یک متخصص مطمئن و ماهر در این زمینه پویا تبدیل شوید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای دانشجویانی است که می‌خواهند آمار را از دیدگاه علم داده یاد بگیرند.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال عمیق‌تر کردن مهارت‌های مدل‌سازی آماری خود برای یادگیری عمیق هستند.
• محققان و متخصصان هوش مصنوعی که به دنبال بهبود قدرت و تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق خود هستند.
• افراد حرفه‌ای که به دنبال پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، با تمرکز بر تکنیک‌های آماری پیشرفته هستند.