دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون Deep Learning by Python (مهندسی صنایع)

معرفی دوره آموزشی یادگیری عمیق با Python:

با ورود به دوره آموزشی یادگیری عمیق با Python، شما به دنیای هیجان‌ انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سفر خواهید کرد. یادگیری عمیق، زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان است. این دوره با هدف فراهم کردن مبانی قوی در طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیشرفته به شما ارائه می‌شود. در این دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های پیچیده‌ای نظیر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) را برای حل مسائل واقعی مانند شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی طراحی کنید.

یادگیری عمیق در بسیاری از صنایع از جمله پزشکی، خودروسازی و فناوری اطلاعات کاربرد دارد و ایجاد مهارت‌های مرتبط با آن می‌تواند به شما در افزایش فرصت‌های شغلی و ارتقاء مهارت‌های حرفه‌ای کمک کند. با تمرکز بر تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، این دوره به شما توانایی لازم برای تبدیل ایده‌ها به راه‌ حل‌های کارها را می‌دهد. پس فرصت را از دست ندهید و به جمع علاقه‌مندان یادگیری عمیق بپیوندید!

سرفصل‌های دوره تخصصی یادگیری عمیق با پایتون:

1. مقدمه و معرفی یادگیری عمیق
2. روش‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق
   معرفی مدل‌های یادگیری عمیق
   یادگیری بدون نظارت (Unsupervised)
   یادگیری با نظارت (Supervised)
   مدل‌های شبکه عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Network)
   مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)
3. جزئیات شبکه‌ عصبی کانولوشنی
   لایه‌های شبکه‌های کانولوشنی و کاهش اندازه
   مدل‌های برتر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
4. نحوه آموزش شبکه عصبی
   انتخاب معماری مناسب شبکه
   آماده‌سازی داده‌های آموزش

پیش‌نیاز دوره یادگیری عمیق با پایتون (از نظریه تا عمل):

دوره‌هایی که مرتبط با دوره‌های نرم افزار پایتون است در گروه آموزشی پارس پژوهان، برای فهم بهتر و موثرتر این دوره به شما پیشنهاد می‌شود.

گواهینامه دوره برنامه آموزشی یادگیری عمیق در محیط Python:

شما می توانید با شرکت در دوره های گروه آموزشی پارس پژوهان در انتهای هر دوره مدرک این گروه آموزشی را به زبان انگلیسی دریافت نمایید. چنانچه این دوره جز دوره های سازمان فنی حرفه ای نیز باشد،با توجه به اینکه گروه آموزشی پارس پژوهان تحت نظارت این سازمان است می تواند با معرفی شما به واحد آزمون فنی و حرفه ای زمینه دریافت مدرک از این سازمان را برای شما هموار نماید.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. درک اصول و مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق و توانایی توضیح آن‌ها.
2. توانایی شناسایی و انتخاب مدل‌های یادگیری عمیق بر اساس نوع داده و نیاز پروژه.
3. تسلط بر تئوری و کاربرد روش‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت.
4. ایجاد و تنظیم مدل‌های CNN برای شناسایی الگو و پردازش داده‌های تصویری.
5. آشنایی با چگونگی کارکرد لایه‌های کانولوشن و کاهش بعد و کیفیت بهبود یافته داده‌ها.
6. درک فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی و نحوه بهینه‌سازی آن‌ها.
7. مهارت در آماده‌سازی داده‌های آموزشی و استفاده از تکنیک‌های پیش‌ پردازش برای بهبود کیفیت داده‌ها.
8. توانایی انتخاب و طراحی معماری شبکه مناسب برای نیازهای خاص پروژه.
9. درک الگوریتم‌های آموزش و بهینه‌سازی مانند Adam ،SGD و غیره.
10. استفاده از تکنیک‌هایی مانند Dropout و Batch Normalization برای جلوگیری از Overfitting و بهبود روند آموزش.
11. قابلیت استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده برای تسریع فرآیند آموزش و بهبود دقت.
12. آشنایی با سخت ‌افزارهای مناسب (مانند GPU ها) و نرم ‌افزارها و کتابخانه‌های کاربردی مثل TensorFlow و Keras.
13. توانایی راه‌ اندازی و استفاده از بسترهای کد نویسی Python و پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق در Keras.
14. یادگیری انجام پروژه‌های واقعی و کاربردی با استفاده از کتابخانه Keras به زبان Python.

سوالات متداول:

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افرادی که به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی علاقه‌ دارند، مناسب است. چه شما یک مبتدی باشید یا دارای تجربه قبلی در برنامه ‌نویسی Python، این دوره می‌تواند مهارت‌های شما را به سطح جدیدی ببرد.

آیا این دوره پروژه‌های عملی دارد؟

بله این دوره شامل پروژه‌های عملی است که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های خود را در شرایط واقعی به کار بگیرید و تجربه‌ای کاربردی کسب کنید.

آیا منابع و مواد آموزشی در اختیار ما قرار می‌گیرد؟

بله تمامی مواد آموزشی، شامل فیلم‌های آموزشی، اسلایدها و مثال‌های کد نویسی در دسترس شما قرار خواهد گرفت.

ویدیو معرفی دوره یادگیری عمیق:

وبینار دوره یادگیری عمیق: