پروژه‌ی یادگیری عمیق با پایتون: طبقه‌بندی تصاویر مبتنی بر CNN

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول پایه‌ای شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• یادگیری نحوه‌ی پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای تسک های یادگیری عمیق
• پیاده‌سازی معماری مدل CNN برای طبقه‌بندی تصاویر از ابتدا 
• آموزش و ارزیابی مدل‌های CNN با استفاده از مجموعه داده‌ی CIFAR-10
• یادگیری نحوه‌ی پیاده‌سازی تیونینگ هایپرپارامترها در معماری مدل CNN
• کسب تجربه‌ی عملی در ساخت و استقرار مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر
• اضافه کردن این پروژه به عنوان یک پروژه‌ی یادگیری عمیق به رزومه‌ی خود

پیش نیازهای دوره

• یک کامپیوتر و اتصال به اینترنت برای تماشای این دوره
• درک پایه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون
• درک پایه‌ای از یادگیری عمیق، هرچند که مفاهیم بنیادی پوشش داده خواهند شد.
• نیاز به تجربه در توسعه‌ی نرم‌افزار نیست، شما هر چیزی که نیاز دارید را خواهید آموخت.

توضیحات دوره

مخاطب این دوره کیست؟

این دوره برای مبتدیانی طراحی شده است که مشتاقان برای ورود به دنیای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی هستند. اگر شما یک دانشجو، یک دانشمند داده‌ی امیدوار یا یک توسعه‌دهنده‌ی نرم‌افزار با علاقه‌ی بسیار به یادگیری ماشین و پردازش تصویر هستید، این دوره برای شما عالی است. نیازی به تجربه‌ی قبلی در یادگیری عمیق نیست، اما درک پایه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون مفید است.

چرا این دوره مهم است؟

درک یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در دنیای مبتنی بر فناوری امروز بسیار ضروری است. CNNها، پایه‌ی بسیاری از اپلیکیشن های هوش مصنوعی هستند، از شناسایی چهره تا رانندگی خودران. با تسلط بهر طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از CNNها با مجموعه داده‌ی CIFAR-10، شما تجربه‌ای عملی در یکی از کاربردی‌ترین و گسترده‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی خواهید داشت.

این دوره مهم است زیرا:

• یک پایه‌ی محکم در تکنیک‌های یادگیری عمیق و طبقه‌بندی تصاویر ارائه می‌دهد.
• شما را با مهارت‌های لازم برای کار بر روی پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی مجهز می‌کند و شانس استخدام شما را افزایش می‌دهد.
• رویکردی مبتنی بر پروژه‌ی عملی ارائه می‌دهد که مؤثرتر از مطالعه‌ی نظری است.
• به شما کمک می‌کند یک پروژه‌ی قابل توجه برای نمایش قابلیت‌های خود به کارفرمایان احتمالی بسازید.

در این دوره چه چیزهایی خواهید آموخت؟

در این پروژه‌ی راهنمایی شده‌ی جامع، شما خواهید آموخت:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و CNNها:

• درک اصول پایه‌ای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• یادگیری معماری و عملکرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• مروری بر مجموعه داده‌ی CIFAR-10

2. راه اندازی محیط کار خود:

• نصب و پیکربندی نرم‌افزارها و کتابخانه‌های ضروری (TensorFlow، Keras و غیره)
• بارگذاری و بررسی مجموعه داده‌ی CIFAR-10

3. ساخت و آموزش یک CNN:

• طراحی و پیاده‌سازی یک شبکه‌ی عصبی کانولوشنی از ابتدا
• آموزش CNN بر روی مجموعه داده‌ی CIFAR-10
• درک مفاهیم کلیدی مانند لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های تجمیع و لایه‌های کاملاً متصل

4. ارزیابی و بهبود مدل شما:

• ارزیابی عملکرد مدل خود با استفاده از معیارهای مناسب
• پیاده‌سازی تکنیک‌هایی برای بهبود دقت و کاهش overfitting

5. استقرار مدل شما:

• ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• استقرار مدل خود برای پیش‌بینی‌های زمان واقعی

6. تکمیل پروژه و ساخت پرتفوی:

• تکمیل پروژه با یک مدل نهایی صیقلی
• مستند کردن کار خود برای اضافه کردن به پرتفوی هوش مصنوعی‌تان

تا پایان این دوره، شما یک درک عمیق از CNNها خواهید داشت و قادر خواهید بود این دانش را به طور مؤثر برای طبقه‌بندی تصاویر اعمال کنید. این پروژه‌ی عملی نه تنها مهارت‌های فنی شما را بهبود می‌بخشد بلکه به طور قابل توجهی اعتماد به نفس شما را در مقابله با مسائل پیچیده‌ی هوش مصنوعی افزایش می‌دهد. در این سفر هیجان‌انگیز برای تسلط به طبقه‌بندی تصاویر با CNNها در CIFAR-10 به ما بپیوندید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان علاقه‌مند به یادگیری عمیق و طبقه‌بندی تصاویر
• علاقه‌مندان به علم داده که در جستجوی گسترش مهارت‌های خود در بینایی کامپیوتری هستند.
• دانشجویان یا حرفه‌ای‌هایی که به دنبال کسب تجربه‌ی عملی با CNNها هستند.
• توسعه‌دهندگانی که به ساخت پروژه‌های عملی یادگیری عمیق علاقه‌مندند.
• هرکسی که می‌خواهد درک خود را از CNNها از طریق یک پروژه‌ی راهنمایی شده افزایش دهد.
• هرکسی که مایل است یک پروژه‌ی پرتفوی یادگیری عمیق به رزومه‌ی خود اضافه کند.