آموزش کامل یادگیری عمیق

آموزش جامع Deep Learning یکی از دوره های آموزشی پیشرفته در حوزه ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که توسط یودمی ارائه شده است. این دوره به شما کمک می کند تا با مفاهیم و تکنیک های پیشرفته یادگیری عمیق آشنا شوید و آن ها را در پروژه های خود به کار بگیرید. در این دوره، با مدل های مختلف یادگیری عمیق، ابزارها و فریم ورک های مرتبط، و کاربردهای عملی این تکنیک ها آشنا خواهید شد. اگر به دنبال یادگیری و پیشرفت در زمینه ی هوش مصنوعی هستید، این دوره می تواند یک نقطه ی شروع عالی باشد.

تبلیغ تخصصی (Specialization Promo)

در این ویدیو، شما با تبلیغ تخصصی دوره ی Deep Learning آشنا می شوید. این ویدیو به معرفی کلی دوره، اهداف و محتوای آن پرداخته و توضیح می دهد که چگونه این دوره می تواند به شما در پیشرفت حرفه ای تان کمک کند. با مشاهده ی این ویدیو، شما متوجه خواهید شد که چرا این دوره یکی از محبوب ترین دوره های یودمی در زمینه ی یادگیری عمیق است.

معرفی دوره (Course Intro)

در این ویدیو، مقدمه ای بر دوره ی یادگیری عمیق ارائه می شود. شما با ساختار دوره، نحوه ی تدریس، و مطالبی که در طول دوره یاد خواهید گرفت، آشنا می شوید. این ویدیو شامل توضیحاتی درباره ی اهداف آموزشی دوره و نحوه ی استفاده از منابع آموزشی است.

مدل خطی به عنوان ساده ترین شبکه عصبی (Linear Model As The Simplest Neural Network)

مدل های خطی پایه و اساس شبکه های عصبی هستند. در این ویدیو، شما با مفهوم مدل های خطی و چگونگی استفاده از آن ها به عنوان ساده ترین شکل شبکه عصبی آشنا می شوید. این مدل ها به عنوان نقطه ی شروع برای درک بهتر مدل های پیچیده تر یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گیرند.

منظم سازی در یادگیری ماشین (Regularization In Machine Learning)

منظم سازی یکی از تکنیک های کلیدی برای جلوگیری از بیش برازش (Overfitting) در مدل های یادگیری ماشین است. در این ویدیو، شما با انواع تکنیک های منظم سازی مانند Ridge و Lasso آشنا می شوید و یاد می گیرید که چگونه این تکنیک ها می توانند دقت مدل های شما را بهبود بخشند.

روش های تصادفی برای بهینه سازی (Stochastic Methods For Optimization)

روش های تصادفی برای بهینه سازی نقش مهمی در آموزش مدل های یادگیری عمیق دارند. در این ویدیو، شما با الگوریتم های بهینه سازی تصادفی مانند SGD (Stochastic Gradient Descent) و مزایای استفاده از آن ها در آموزش مدل ها آشنا می شوید. این روش ها به شما کمک می کنند تا مدل های یادگیری عمیق خود را به صورت کارآمدتری آموزش دهید.

ساده ترین شبکه عصبی MLP (The Simplest Neural Network MLP)

شبکه های عصبی چندلایه (MLP) یکی از ساده ترین و پرکاربردترین انواع شبکه های عصبی هستند. در این ویدیو، شما با ساختار و عملکرد MLP ها آشنا می شوید و می آموزید که چگونه این شبکه ها می توانند مسائل پیچیده تری را حل کنند.

مشتقات ماتریسی (Matrix Derivatives)

مشتقات ماتریسی یکی از مباحث مهم در یادگیری عمیق و بهینه سازی مدل ها هستند. در این ویدیو، شما با روش های محاسبه ی مشتقات ماتریسی و کاربرد آن ها در آموزش مدل های یادگیری عمیق آشنا می شوید.

فریم ورک TensorFlow (TensorFlow Framework)

TensorFlow یکی از محبوب ترین فریم ورک های یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه داده شده است. در این ویدیو، شما با نحوه ی استفاده از TensorFlow برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق آشنا می شوید. این فریم ورک ابزارهای قدرتمندی برای پیاده سازی و بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق فراهم می کند.

فلسفه یادگیری عمیق (Philosophy Of Deep Learning)

یادگیری عمیق فقط به تکنیک ها و الگوریتم ها محدود نمی شود، بلکه شامل فلسفه ها و اصول اساسی نیز می شود. در این ویدیو، شما با فلسفه و دیدگاه های مختلف درباره ی یادگیری عمیق آشنا می شوید و می آموزید که چگونه این اصول می توانند در درک بهتر و بهبود عملکرد مدل ها به شما کمک کنند.

معرفی CNN (Introduction To CNN)

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) یکی از قدرتمندترین ابزارها برای پردازش تصاویر و ویدیوها هستند. در این ویدیو، شما با ساختار و عملکرد CNN ها آشنا می شوید و می آموزید که چگونه از این شبکه ها برای حل مسائل پیچیده ی بینایی ماشین استفاده کنید.

شبکه های عصبی کانولوشن مدرن (Modern CNNs)

شبکه های عصبی کانولوشن مدرن شامل مدل های پیشرفته تری مانند ResNet، Inception و MobileNet هستند. در این ویدیو، شما با این مدل های پیشرفته و نحوه ی بهبود عملکرد آن ها نسبت به مدل های کلاسیک CNN آشنا می شوید.

کاربردهای CNN (Applications Of CNNs)

شبکه های عصبی کانولوشن در بسیاری از کاربردهای عملی مانند تشخیص تصویر، تشخیص چهره، و تحلیل ویدیوها مورد استفاده قرار می گیرند. در این ویدیو، شما با نمونه هایی از کاربردهای CNN ها در دنیای واقعی آشنا می شوید و می آموزید که چگونه این مدل ها می توانند مشکلات پیچیده ی بینایی ماشین را حل کنند.

معرفی یادگیری بدون نظارت (Intro To Unsupervised Learning)

یادگیری بدون نظارت یکی از شاخه های مهم یادگیری ماشین است که در آن مدل ها بدون برچسب های داده ها آموزش می بینند. در این ویدیو، شما با مفاهیم و تکنیک های یادگیری بدون نظارت آشنا می شوید و می آموزید که چگونه از این تکنیک ها برای کشف الگوهای پنهان در داده ها استفاده کنید.

اتوانکودرهای بیشتر (More Autoencoders)

اتوانکودرها یکی از تکنیک های مهم در یادگیری بدون نظارت هستند. در این ویدیو، شما با انواع مختلف اتوانکودرها و کاربردهای آن ها در فشرده سازی داده ها و کاهش ابعاد آشنا می شوید. این ویدیو به شما کمک می کند تا درک عمیق تری از اتوانکودرها و نقش آن ها در یادگیری عمیق داشته باشید.

تعبیه های کلمه (Word Embeddings)

تعبیه های کلمه یکی از تکنیک های کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند. در این ویدیو، شما با مفهوم تعبیه های کلمه و نحوه ی استفاده از آن ها برای نمایش معنایی کلمات در فضای برداری آشنا می شوید. این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا مدل های NLP خود را بهبود بخشید و دقت آن ها را افزایش دهید.

شبکه های مولد رقابتی (Generative Adversarial Networks)

شبکه های مولد رقابتی (GANs) یکی از جالب ترین و نوآورانه ترین تکنیک های یادگیری عمیق هستند. در این ویدیو، شما با ساختار و عملکرد GAN ها آشنا می شوید و می آموزید که چگونه از این شبکه ها برای تولید داده های جدید و خلاقانه استفاده کنید.

معرفی RNN (Introduction To RNN)

شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) یکی از ابزارهای مهم برای پردازش داده های سری زمانی و متوالی هستند. در این ویدیو، شما با ساختار و عملکرد RNN ها آشنا می شوید و می آموزید که چگونه از این شبکه ها برای حل مسائل پیچیده ی سری زمانی استفاده کنید.

RNNهای مدرن (Modern RNNs)

شبکه های عصبی بازگشتی مدرن شامل مدل های پیشرفته تری مانند LSTM و GRU هستند. در این ویدیو، شما با این مدل های پیشرفته و نحوه ی بهبود عملکرد آن ها نسبت به مدل های کلاسیک RNN آشنا می شوید.

کاربردهای RNN (Applications Of RNNs)

شبکه های عصبی بازگشتی در بسیاری از کاربردهای عملی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص صدا، و تحلیل سری زمانی مورد استفاده قرار می گیرند. در این ویدیو، شما با نمونه هایی از کاربردهای RNN ها در دنیای واقعی آشنا می شوید و می آموزید که چگونه این مدل ها می توانند مشکلات پیچیده ی داده های سری زمانی را حل کنند.

خلاصه

در این دوره ی آموزشی، شما با مفاهیم و تکنیک های پیشرفته ی یادگیری عمیق آشنا شدید. از مدل های خطی به عنوان ساده ترین شبکه های عصبی گرفته تا شبکه های عصبی پیچیده ی کانولوشن و بازگشتی، همه ی این مباحث به شما کمک می کنند تا درک عمیق تری از یادگیری عمیق داشته باشید و بتوانید از این تکنیک ها در پروژه های خود استفاده کنید. با مشاهده ی این دوره، شما مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق را کسب خواهید کرد و آماده ی مواجهه با چالش های دنیای واقعی خواهید شد. فراگیری، مرجع آموزش های برنامه نویسی و هوش مصنوعی، این دوره ی جامع را به شما تقدیم می کند تا گامی مؤثر در جهت پیشرفت حرفه ای خود بردارید.