دوره رایگان یادگیری عمیق و شبکه های عصبی

• یادگیری عمیق چیست؟
•  واحدهای پردازشی در شبکه عصبی
•  مقایسه یادگیری عمیق با روش های کلاسیک یادگیری ماشین
• فرآیند یادگیری در شبکه عصبی
• بررسی دقیق رفتار و معادلات هر نورون
• مفهوم وزن و بایاس در شبکه عصبی
• مفهوم لایه ها در شبکه عصبی عمیق
• بررسی دقیق محاسبات در شبکه عصبی
• بررسی دقیق  ویژگی های بایاس در شبکه های عصبی
• نحوه محاسبه خطا در شبکه
• تابع هزینه – تابع خطا (cost function/loss function)
• انواع loss function در شبکه عصبی
• نحوه آپدیت وزن و بایاس در شبکه عصبی
• نحوه بهینه سازی در شبکه عصبی
• مفهوم feed forward و بررسی پس انتشار (back propagation)
• نحوه انجام پس انتشار خطا در یک شبکه عصبی
• محاسبه رابطه گرادیان برای آپدیت وزن ها و بایاس ها در شبکه عصبی
• دلیل اهمیت مشتق پذیر بودن تابع فعالسازی (activation function)
• مفهوم تکرار شونده (iterative) بودن شبکه عصبی
• مفهوم تابع فعالسازی (activation function)
• انواع توابع فعالسازی و کاربردهای این توابع
• محوشدگی گرادیان vanishing gradient
• تاثیر توابع فعالساز در محوشدگی گرادیان
• مفهوم epoch, batch, mini batch, batch size
• دلیل استفاده از mini batch و تاثیر آن بر یادگیری
• بررسی مفهوم optimizer ها در شبکه عصبی
• بررسی مفهوم گرادیان کاهشی و الگوریتم گرادیان کاهشی (gradient descent)
• بررسی دقیق انواع بهینه سازها
• بررسی مفهوم کمینه محلی (local minimum) و کمینه سراسری (global minimum)
• تاثیر بهینه سازها (optimizers) در پیدا کردن کمینه محلی و کمینه سراسری
• الگوریتم stochastic gradient descent
• الگوریتم مومنتوم momentum
• بررسی نرخ یادگیری (learning rate)، نرخ یادگیری بهینه و نرخ یادگیری داینامیک
• تغییر نرخ یادگیری (learning rate) در حین یادگیری شبکه
• بررسی الگوریتم های: AdaGrad, RMSProp, Adam
• شبکه عصبی کانولوشن چیست؟
  
• بررسی اجزای تشکیل دهنده شبکه عصبی کانولوشن
  
• مقایسه شبکه عصبی تماما متصل و شبکه های عصبی کانولوشن
  
• بررسی معماری شبکه عصبی کانولوشن
• یادگیری عمیق در پایتون با استفاده از تنسورفلو و کراس
• شبکه عصبی کانوولوشن با تنسورفلو و کراس

کاربردهای یادگیری عمیق

آموزش رایگان یادگیری عمیق مزایای بسیار زیادی برای افراد فعال این زمینه دارد. یادگیری عمیق در صنایع مختلف به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد، زیرا این علم روز به روز در حال توسعه است. برای مثال در صنعت از یادگیری عمیق برای اتوماسیون صنعتی در کنترل کیفیت محصولات، بسته‌بندی، تشخیص قطعات و بازوهای رباتیک استفاده می‌شود. در صنایع غذایی یادگیری عمیق می‌تواند برای بازرسی محصولات، تشخیص ناهنجاری‌ها، شمارش اشیا و بررسی کامل بودن بسته‌بندی به کار برود. در بخش خودروسازی و تولیدی الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای پردازش داده‌های بزرگ، ارائه گزارش‌های مربوط به روند تولید، ایجاد هشدارهای خودکار و پشتیبانی از سیستم‌های نگهداری پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

علاوه بر این موارد یادگیری عمیق در سایر حوزه‌ها مانند امنیت سایبری، هوافضا، بیمه و هوش تجاری نیز کاربرد دارد. در هوش تجاری، یادگیری عمیق می‌تواند در تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی فروش و تقاضا، شناسایی الگوهای مصرف مشتریان، تشخیص تقلب و مدیریت ریسک مورد استفاده قرار بگیرد. همچنین در حوزه سرگرمی، یادگیری عمیق برای بهبود تجربه کاربری، پیشنهاد محتوا، افزودن صدا به فیلم‌های بی‌صدا و ایجاد زیرنویس خودکار کاربرد دارد. در بخش رباتیک نیز یادگیری عمیق به ساخت ربات‌هایی کمک می‌کند که قادر به انجام وظایف شبیه به انسان هستند. توجه داشته باشید که قبل از شرکت در دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق باید تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بدانید.

مسیر شغلی

بعد از آموزش رایگان یادگیری عمیق افراد می‌توانند در شرکت‌های فناوری، موسسات پژوهشی و استارتاپ‌ها مشغول به کار شوند. در این دوره‌ها یادگیری انتقالی و لایه‌های پنهان علم یادگیری عمیق نیز اموزش داده می‌شود. همچنین مهندسان یادگیری عمیق با طراحی، پیاده‌سازی و آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی، به حل مسائل پیچیده در حوزه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های بزرگ کمک می‌کنند. البته برای موفقیت در این مسیر داشتن مهارت‌های اساسی در یادگیری ماشین، حل مسئله، تفکر پژوهشی، بصری‌سازی و ارائه نتایج ضروری است.

توجه داشته باشید که برای ورود به این حوزه یادگیری مهارت‌های اساسی، کار بر روی پروژه‌ها برای تعمیق مهارت‌ها و ایجاد پورتفولیو و یافتن شغل، سه گام کلیدی هستند. همچنین تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و فریمورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch، و توانایی نوشتن کد برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده، موجب می‌شوند افراد فرصت‌های شغلی بهتری داشته باشند.

پیش نیاز های دوره

برای اینکه از دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق نهایت استفاده را ببرید، باید پیش‌زمینه‌هایی در چند زمینه کلیدی داشته باشید. ابتدا لازم است مفاهیم پایه یادگیری ماشین، مانند انواع الگوریتم‌ها، روش‌های ارزیابی مدل و فرآیند کلی توسعه یک مدل یادگیری ماشین را یاد بگیرید. این آشنایی به شما کمک می‌کند تا مطالب دوره را بهتر درک کرده و بتوانید آن‌ها را در پروژه‌های عملی به کار ببرید. علاوه بر دانش یادگیری ماشین، تسلط نسبی بر برنامه نویسی پایتون، جبر خطی، آمار و احتمال نیز اهمیت دارد. پایتون زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین است و آشنایی با آن به شما امکان می‌دهد تا الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی کرده و با داده‌ها کار کنید. جبر خطی و آمار و احتمال نیز مبانی ریاضی مورد نیاز برای درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کنند. با داشتن این پیش‌زمینه‌ها، می‌توانید به راحتی در این دوره شرکت کرده و مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهید.