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

زمانی که با حجم عظیمی از تصاویر، سیگنال‌ها یا داده‌های پیچیده‌ی مهندسی طرف هستیم، فرمول‌های قدیمی و حتی الگوریتم‌های ساده‌ی کامپیوتری دیگر جواب نمی‌دهند؛ به همین دلیل یادگیری عمیق (Deep Learning) وارد عمل می‌شود. این فناوری با الگوبرداری از ساختار شبکه‌های عصبی مغز، به ماشین‌ها یاد می‌دهد که چطور مثل یک انسان ببینند، بشنوند و از میان داده‌های مبهم، تصمیم‌های هوشمندانه بگیرند.

این دوره قرار نیست از شما یک اپراتور کدنویس بسازد؛ هدف این است که منطق پشت پرده‌ی هوش مصنوعی مدرن را یاد بگیرید و بتوانید سیستم‌هایی طراحی کنید که الگوهای پنهان در داده‌ها را فراتر از ذهن انسان تحلیل کنند. اگر تصمیم دارید وارد لایه‌ی حرفه‌ای و آینده‌ساز فناوری شوید، به این آموزش نیاز خواهید داشت.

مزایای یادگیری عمیق با پایتون برای مهندسین برق

• پردازش، فیلتر و تحلیل هوشمند سیگنال‌های حیاتی و مخابراتی پیچیده
• پیش‌بینی دقیق بار مصرفی، الگوی خطا و مدیریت پایداری در شبکه‌های قدرت هوشمند
• توسعه سیستم‌های ناوبری خودکار، روباتیک پیشرفته و پردازش تصویر در پهپادها
• طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های کنترل هوشمند و غیرخطی
• پیاده‌سازی سریع مدل‌های پیچیده با کتابخانه‌های استاندارد و جهانی پایتون
• امکان پردازش و تحلیل مستقیم داده‌های بسیار حجیم و بدون ساختار (تصاویر، ویدیوها و سیگنال‌های خام سنتی)

سرفصل‌های دوره آموزشی یادگیری عمیق با پایتون

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

پیش نیاز یادگیری Deep Learning با پایتون

پیش‌نیاز اصلی این دوره، تسلط بر دوره آموزش پایتون مقدماتی است؛ با این حال، دوره‌های مهندسی برق می‌تواند دید جامع‌تری به شما بدهد و مسیر پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند را کامل‌تر کند.

گواهینامه دوره دیپ لرنینگ با پایتون (Deep Learning by Python)

شما می توانید با شرکت در دوره‌های 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 دوره یادگیری عمیق با پایتون چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

• شما یاد می‌گیرید که چطور سیستم‌های لایه‌ای هوش مصنوعی را از ابتدا درک کنید و با تفاوت‌های بنیادین این فناوری با روش‌های کلاسیک آشنا شوید. این مهارت به شما دیدگاه ساختاریافته‌ای می‌دهد تا بتوانید مسائل پیچیده‌ی صنعتی را تحلیل کنید و مدل‌های متناسب با آن‌ها را ارزیابی نمایید.
• توانایی پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های هوشمند بر روی انواع داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب صنعتی را به دست می‌آورید. با این مهارت می‌توانید سیستم‌هایی طراحی کنید که هم توانایی دسته‌بندی و پیش‌بینی دقیق بر اساس اطلاعات گذشته را داشته باشند و هم بتوانند الگوهای پنهان و خوشه‌بندی‌های مستقل را در داده‌های مبهم کشف کنند.
• مهارت فیلتر کردن، پاک‌سازی و تغییر ساختار داده‌های حجیم خام (مثل تصاویر، سیگنال‌ها و متون) را برای ورود به شبکه‌های عصبی کسب می‌کنید. شما یاد می‌گیرید که چطور مجموعه‌داده‌های آموزشی را به‌گونه‌ای مهندسی و استانداردسازی کنید که مدل نهایی بالاترین بازدهی را داشته باشد و دچار خطاهای محاسباتی یا بیش‌برازش نشود.
• تسلط کامل بر معماری، جزئیات ساختاری، لایه‌های مختلف و روش‌های کاهش اندازه‌ی تصاویر و سیگنال‌های دو بعدی را پیدا می‌کنید. این توانایی به شما اجازه می‌دهد از مدل‌های برتر و استاندارد جهانی این شبکه برای پروژه‌های پیشرفته‌ی بینایی ماشین، تشخیص هوشمند اشیاء و پردازش تصاویر مهندسی استفاده کنید.
• توانایی کار با داده‌های وابسته به زمان و توالی‌های متوالی مانند سیگنال‌های الکترونیکی نوسانی، داده‌های متنی و سری‌های زمانی مالی را به دست می‌آورید. با این مهارت می‌توانید رفتارهای دینامیک و جریان‌های داده‌ای که به گذشته وابسته هستند را مدل‌سازی، تحلیل و با دقت بالا پیش‌بینی کنید.
• مهارت تنظیم پارامترها، روند آموزش دادن کدهای شبکه‌ی عصبی و رفع خطاهای محاسباتی در طول فرآیند یادگیری ماشین را کسب می‌کنید. در نهایت یاد می‌گیرید که چطور بر اساس نوع پروژه و محدودیت‌های سخت‌افزاری، بهترین و سریع‌ترین معماری شبکه را انتخاب کنید تا مدل با بالاترین دقتِ ممکن عملیاتی شود.

سوالات متداول

تسلط بر یادگیری عمیق کمکی به ارتقای رزومه من برای اپلای یا مقالات ISI می‌کند؟

در حال حاضر مهم‌ترین موضوعات پژوهشی در ژورنال‌های معتبری مثل IEEE، همگی بر پایه یادگیری عمیق هستند. پیاده‌سازی این مدل‌های پیشرفته روی پایان‌نامه یا مقاله‌تان، شانس شما را برای دریافت پذیرش (Apply) و فاند از دانشگاه‌های مطرح دنیا به‌شدت بالا می‌برد.

آیا بعد از اتمام دوره می‌توانم مستقیماً وارد بازار کار این حوزه شوم؟

این دوره تخصصی‌ترین زنجیره اتصال سخت‌افزار به هوش مصنوعی را به شما آموزش می‌دهد. با تمرین، ساخت پورتفولیو و نمونه‌کار، می‌توانید به عنوان متخصص در شرکت‌های فناوری محور، شرکت‌های دانش‌بنیان یا بخش تحقیق و توسعه (R&D) صنایع بزرگ استخدام شوید.

اگر به عنوان مهندس برق یادگیری عمیق را آموزش نبینم چه فرصت‌هایی را از دست می‌دهم؟

صنعت مهندسی برق به سرعت در حال هوشمندسازی کامل است و پروژه‌های بزرگ دنیا به سمت سیستم‌های خودران، گرید‌های هوشمند و مانیتورینگ خودکار رفته‌اند. عدم آشنایی با یادگیری عمیق باعث می‌شود طی چند سال آینده نتوانید در پروژه‌های پیشرفته و تاپ صنعتی مشارکت کنید و موقعیت‌های شغلی با درآمدهای بالا را به راحتی از دست بدهید.

ویدیو معرفی Deep Learning by Python:

وبینار دوره یادگیری عمیق با پایتون: