آموزش رایگان شبکه عصبی
با شرکت در این دوره شما می توانید به صورت کاملاً اصولی طی ۱۷ جلسه با شبکه عصبی آشنا شوید. این جلسات به صورت مرحله به مرحله و ویدیویی در اختیار شما قرار گرفته تا بهترین نتایج را از آموزش ها دریافت کنید. پس همین الان شروع کنید…
این آموزش رایگان، بخشی از سرفصل یادگیری عمیق در دوره جامع متخصص علم داده می باشد.
درباره دوره کورس دیپ لرنینگ
در دوره تخصصی کورس دیپ لرنینگ (Deep Learning)، شما با یکی از قدرتمندترین و اساسی‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، یعنی یادگیری عمیق آشنا می‌شوید. این دوره به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های یادگیری عمیق را درک کرده و با استفاده از هوش مصنوعی، پروژه‌های تجاری با دقت بالای 80 درصد را پیاده‌سازی کنید. این دوره برای دانشجویان، فارغ التحصیلان، متخصصان IT و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مناسب است و به شما امکان می‌دهد دانش و مهارت‌های خود را در این زمینه ارتقا دهید. همچنین این دوره برای کارآفرینان، مدیران و محققانی که به دنبال بهبود کارایی و بهره‌وری هستند، فرصتی مناسب برای تبدیل ایده‌های نوآورانه به واقعیت است. شما با شرکت در این دوره می‌توانید تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نیز به خوبی درک کنید.
این دوره تخصصی با ارائه 12 جلسه آموزشی، شما را با مبانی یادگیری عمیق، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند. همچنین فرصتی بی‌نظیر برای پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم کرده و به شما کمک می‌کند تا با جدیدترین الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های چندلایه آشنا شوید. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود شبکه‌های عصبی عمیق را طراحی و پیاده‌سازی کنید و از هوش مصنوعی برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنید. در این دوره می‌توانید از آموزش رایگان شبکه عصبی نیز بهره‌مند شوید.
همچنین دوره‌های تخصصی Deep Learning برای کارآفرینان، مدیران و محققان که به دنبال نوآوری، بهبود کارایی و تحقیقات در هوش مصنوعی هستند، مناسب است. این دوره‌ها نیازمند دانش برنامه‌نویسی، به‌ویژه پایتون یا R، و آشنایی با مبانی برنامه‌نویسی هستند. در این دوره‌ها، مبانی یادگیری عمیق، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی آموزش داده می‌شود و معمولاً شامل تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی است. در واقع کورس دیپ لرنینگ یک فرصت بی‌نظیر برای پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. شرکت در این دوره به افراد کمک می‌کند تا دانش و مهارت‌های خود را ارتقا دهند، با جدیدترین الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری عمیق آشنا شوند و ایده‌های نوآورانه خود را به واقعیت تبدیل کنند. این دوره به ویژه برای کسانی که به دنبال ورود به بازار کار در حوزه هوش مصنوعی هستند، بسیار مفید است، زیرا مهارت‌های عملی و دانش روز را ارائه می‌دهد. همچنین شرکت در این دوره می‌تواند به بهبود کارایی و بهره‌وری در سازمان‌ها و افزایش رقابت‌پذیری در بازارهای جهانی کمک کند.
کاربرد های دیپ لرنینگ
آموزش کورس دیپ لرنینگ می‌تواند مزایای بی‌شماری برای شما داشته باشد؛ زیرا دیپ لرنینگ به دلیل قابلیت‌های بالایی که در حل مسائل پیچیده دارد، در صنایع مختلفی کاربرد دارد. در حوزه پزشکی، دیپ لرنینگ در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، درمان بیماری‌ها، تصاویر پزشکی و تحلیل داده‌های بزرگ در پزشکی به کار می‌رود. در تجارت، دیپ لرنینگ در پیش‌بینی بازده سرمایه‌گذاری، پیش‌بینی تقاضا و تأمین در بازار، محاسبه قیمت‌ها و تحلیل داده‌های بازار کاربرد دارد. در صنعت یادگیری عمیق در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، کنترل کیفیت محصولات و پیش‌بینی خطاهای ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین در رباتیک دیپ لرنینگ در کنترل حرکت ربات‌های هوشمند، تشخیص و پیش‌بینی رفتار اشیا در محیط و تشخیص اشیا در تصاویر و ویدئوها به کار می‌رود. این سیستم‌ها با استفاده از شبکه‌های چندلایه عصبی و نرون مصنوعی، الگوهای پیچیده را در داده‌ها تشخیص می‌دهند و به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و سریع‌تر کمک می‌کنند.
یکی از مهم‌ترین کاربردهای دیپ لرنینگ، پردازش زبان طبیعی است. از این فناوری در تشخیص و تفسیر اسناد، ایجاد سیستم‌های خبرخوانی خودکار، پاسخگویی به سؤالات کاربران و ساخت سیستم‌های چت رباتیک استفاده می‌شود. دستیارهای مجازی مانند Siri، Alexa و Google Assistant از یادگیری عمیق برای فهم زبان انسانی و ارائه نتایج جستجوی دقیق‌تر بهره می‌برند. در این سیستم‌ها، لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی همگی در تفسیر داده‌ها کاربرد دارند. لایه‌های ورودی اطلاعات زبانی را دریافت کرده و از طریق لایه‌های پنهان، الگوهای پیچیده زبانی استخراج می‌شوند. در نهایت، لایه خروجی پاسخ مناسب را تولید کند.
علاوه بر این، دیپ لرنینگ در خودروهای خودران نقش کلیدی ایفا می‌کند. این فناوری به خودروها کمک می‌کند تا علائم راهنمایی و رانندگی را تشخیص دهند، وسایل اطراف را شناسایی کرده و خطرات احتمالی را پیش‌بینی کنند4. در این سیستم‌ها، هر نرون مصنوعی به عنوان یک واحد پردازشی کوچک عمل می‌کند که اطلاعات را از سایر نرون‌ها دریافت کرده و پس از پردازش، نتیجه را به نرون‌های دیگر منتقل می‌کند5. این فرآیند به شبکه‌های عصبی اجازه می‌دهد تا الگوهای پیچیده را در داده‌ها تشخیص داده و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری بگیرند.
مسیر شغلی دیپ لرنینگ
پس از شرکت در دوره کورس دیپ لرنینگ می‌توانید وارد بازار کار شوید. آینده شغلی در حوزه دیپ لرنینگ با توجه به رشد روزافزون فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، بسیار روشن است. شرکت‌ها به دنبال افرادی هستند که بتوانند مدل‌های یادگیری عمیق را طراحی و پیاده‌سازی کنند. مشاغل مرتبط با دیپ لرنینگ شامل مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر داده، محقق هوش مصنوعی، توسعه‌دهنده نرم‌افزار هوش مصنوعی و مهندس داده است. برای ورود به این حوزه، داشتن مهارت در ریاضیات (جبر، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات و آمار) و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون ضروری می‌باشد.
همچنین بعد از آموزش کورس دیپ لرنینگ مسیر حرفه‌ای شدن در دیپ لرنینگ نیازمند یک برنامه ریزی دقیق و آگاهی از مهارت‌های لازم است. برای کسب تجربه عملی، می‌توانید در پروژه‌های کوچک شروع کنید و سپس پروژه‌های بزرگ‌تر را انجام دهید. استفاده از مجموعه‌های داده موجود (مانند Kaggle) برای تمرین و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را بهبود ببخشید و تجربه واقعی به دست آورید. علاوه بر این یادگیری عمیق در صنایع مختلفی مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گیرد. با توجه به کاربردهای گسترده دیپ لرنینگ در حوزه‌هایی مانند دستیارهای مجازی، ربات‌های چت، تشخیص چهره، خودروهای خودران و صنعت کشاورزی، فرصت‌های شغلی فراوانی در این زمینه وجود دارد.
کلام آخر
شرکت در کورس دیپ لرنینگ مزایای متعددی دارد که شامل یادگیری همراه با تمرین عملی و پروژه‌های واقعی، پوشش جامع و به‌روز مفاهیم از مبتدی تا پیشرفته و آمادگی برای ورود به مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی است. این دوره‌ها به افراد کمک می‌کنند تا مهارت‌های لازم برای ورود به دنیای یادگیری عمیق را کسب کرده و از این فناوری در پروژه‌های مختلف استفاده کنند. یادگیری عمیق به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، در صنایع مختلف تحول ایجاد کرده و امکاناتی نظیر تحلیل تصاویر پزشکی، تبدیل گفتار به متن، ترجمه زبان‌ها و کنترل خودروهای خودران را فراهم می‌کند.
در این دوره‌ها، شرکت‌کنندگان با استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند Numpy، Pandas، Matplotlib و PyTorch، مفاهیم یادگیری عمیق را به دنیای واقعی می‌آورند. از ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تحلیل داده‌های پیچیده تا استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید تصاویر و ویدیوها، این دوره‌ها طیف گسترده‌ای از کاربردهای یادگیری عمیق را پوشش می‌دهند و شرکت‌کنندگان را به متخصصان این حوزه تبدیل می‌کنند.
سوالات متداول
شبکه‌های عصبی مصنوعی با استفاده از مدل‌های ریاضی که از ساختار شبکه‌های عصبی زیستی الهام گرفته شده‌اند، مدل‌سازی می‌شوند. در این مدل‌ها، یک سیگنال ورودی پس از تقویت یا تضعیف شدن توسط پارامتر وزن (w) به نرون وارد می‌شود. خروجی نرون از طریق یک تابع فعالسازی (f) محاسبه می‌شود و به شدت به مقادیر وزن‌ها (w) و بایاس‌ها (b) وابسته است.
تابع خطا در شبکه‌های عصبی تفاوت بین پیش‌بینی شبکه و واقعیت را نشان می‌دهد. این تابع، خطا را به صورت ریاضی محاسبه کرده و نقش حیاتی در فرایند یادگیری دارد. هدف اصلی از این کار کاهش این خطا از طریق تنظیم وزن‌ها و بایاس‌ها است. الگوریتم پس انتشار خطا با استفاده از مشتق تابع خطا، پارامترهای شبکه را به گونه‌ای تنظیم می‌کند که خروجی به مقدار واقعی نزدیک‌تر شود.
الگوریتم گرادیان کاهشی یک روش بهینه‌سازی است که برای تنظیم وزن‌های سیناپسی در شبکه‌های عصبی به کار می‌رود. این الگوریتم با شروع از یک مقدار اولیه برای وزن‌ها، به تدریج و با تکرار، آنها را در جهت شیب منفی تابع خطا تنظیم می‌کند تا به کمترین میزان خطا برسد. در هر تکرار، الگوریتم گرادیان کاهشی، پارامترهای مدل را بر اساس گرادیان تابع زیان به‌روزرسانی می‌کند، تا زیان کاهش یابد. نرخ یادگیری (learning rate) که مقداری بین صفر و یک است، تعیین می‌کند که چه مقدار باید در جهت گرادیان منفی حرکت کرد.
تعیین تعداد لایه‌ها و نرون‌ها در شبکه‌های عصبی بهینه‌سازی پیچیده‌ای است و بستگی به ویژگی‌های داده و مسئله دارد. رویکردی معمول، شروع با یک لایه پنهان و بررسی عملکرد با تغییر تعداد نورون‌ها است. برای تعیین تعداد نورون‌ها در لایه پنهان، میانگین تعداد نورون‌های لایه‌های ورودی و خروجی پیشنهاد می‌شود. همچنین استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم ژنتیک برای یافتن ترکیب بهینه پارامترها مؤثر است.
جلسه ۱
در این جلسه می خواهیم در مورد شبکه عصبی، واحدهای پردازشی در شبکه عصبی، نورون ها و… صحبت کنیم.
جلسه ۲
در این جلسه می خواهیم در مورد رفتار و معادلات هر نورون، مفهوم وزن و بایاس در شبکه عصبی و… صحبت کنیم.
جلسه ۳
در این جلسه می خواهیم در مورد جمع وزنی، محاسبات، انتقال مقادیر در لایه های شبکه عصبی و… صحبت کنیم.
جلسه ۴
در این جلسه می خواهیم در مورد تابع هزینه – تابع خطا، پس انتشار، مفهوم تکرار شونده بودن و… صحبت کنیم.
جلسه ۵
در این جلسه می خواهیم در مورد انواع loss function در شبکه عصبی صحبت کنیم.
جلسه ۶
در این جلسه می خواهیم در مورد توابع فعالساز، انواع و کاربردهای آنها، محوشدگی گرادیان و… صحبت کنیم.
جلسه ۷
در این جلسه می خواهیم در مورد مفهوم epoch, batch, mini batch, batchsize و… صحبت کنیم.
جلسه ۸
در این جلسه می خواهیم در مورد مفهوم optimizer ها، گرادیان کاهشی، انواع بهینه سازها و… صحبت کنیم.
جلسه ۹ (آخر)
در این جلسه می خواهیم در مورد تاثیر نرخ یادگیری و نرخ یادگیری بهینه، الگوریتم AdaGrad و… صحبت کنیم.
سلام استاد، ممنون از آموزش خوبتون،
منتظر جلسات بعدی هستیم
عزیزی، ایشالا امروز فردا تمام 9 جلسه توی سایت بارگذاری میشه، مرسی از انرژی خوبت
قسمت اول و دوم رو دیدم عالی بود، ممنونم ازتون استاد، قدرت بیان و قدرت انتقال مطلب خیلی خوبی دارید.
ممنون از همراهیت دوست خوبم، مرسی که بازخورد میدی، خیلی باارزشه برامون
عالی بود.ممنونم از آموزشای فوق العادتون استاد.
عزیزدلی علی جان، قدردان همراهیت هستیم
عالی بود، انقدر ساده و روان تدریس کردین که سوال و ابهامی نمونده، دمتون گرم
به دوستان پیشنهاد میکنم دوره رو کامل ببینن
ممنونم آرتین عزیز، همیشه پرانرژی باشی.
سلام استاد، ممنون از محتوای آموزشی غنی و فن بیان عالیتون
یک سوالی برام پیش اومده، مقدار وزن و بایاس اولیه در هر نورون و شبکه عصبی چطور تعیین میشه؟
سلام مهندس جان، ارادت
معمولا مقدار وزن و بایاس اولیه در شبکه به صورت رندوم قرار میگیره. البته میتونیم مقدار دهی اولیه هم بکنیم.
به این میگن یه آموزش شبکه عصبی مفید و کاربردی و مخاطب پسند، دم شما گرم واقعا، بی نظیرید
علی جان ممنونم لطف داری، خوشحالم که برات مفیده، ایشالا بتونیم آموزش های بیشتری برات بذاریم بیشتر لذت ببری از یادگیری.
دمتون گرم، خیلی حال کردم ❤️❤️
عزیزدلی آقا جمشید گل
امروز دوره رو تا آخر تمام کردم و قصد دارم دوباره ببینم، خیلی برام مفید بود، آقای کلاگر فوق العاده اید
لطف داری حسین عزیز، مرسی از همراهیت، عالی هستی
سلام استاد بی تعارف میگم هیچ جا اینقد دقیق و کامل ندیدم ممنون ازتون
عزیزدلی، نظر لطفته متین عزیز