Deep Learning
یادگیری عمیق
صفر تا صد یادگیری عمیق در یک دوره
Deep learning is a branch of artificial intelligence (AI) and machine learning that deals with algorithms inspired by the structure and function of the human brain, particularly the interconnected networks of neurons. It has emerged as a powerful tool for solving complex problems across various domains, including computer vision, natural language processing, speech recognition, and many others. At the core of deep learning are artificial neural networks, which are computational models composed of interconnected layers of nodes (also called neurons). These networks are organized into an input layer, one or more hidden layers, and an output layer. Each node in a layer receives inputs, performs a computation, and then passes its output to the nodes in the next layer. The strength of deep learning lies in its ability to automatically learn hierarchical representations of data. In simpler terms, deep learning models can autonomously discover patterns and features in raw input data without requiring explicit programming
این دوره برای چه کسی مناسب است؟
انجام پروژه و تحقیقات دانشگاهی مرتبط با هوش مصنوعی
تلاش برای یافتن شغل با استفاده از مهارت های مورد نیاز در یادگیری عمیق
انجام پروژه های مرتبط با علوم داده، هوش مصنوعی و رباتیک
کلاس های آنلاین به صورت خصوصی و گروهی
30 ساعت آموزش
یادگیری عمیق (Deep Learning) یک زیرشاخه مهم از یادگیری ماشینی است که بر اساس مدل‌های ساختار شبکه‌های عصبی عمیق اتکا دارد. در واقع، این روش با استفاده از شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های بسیار زیاد (عمیق) سعی در یادگیری و نمایش ویژگی‌های پیچیده از داده دارد. این روش امکان پیدا کردن الگوهای پنهان و نهان در داده‌های بزرگ و پیچیده را فراهم می‌کند. با توجه به اینکه در این شبکه‌ها تعداد لایه‌ها و نیز تعداد نورون‌ها در هر لایه به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد، این شبکه‌ها توانایی نمایش ویژگی‌های بسیار پیچیده را دارند. این نوع از یادگیری مخصوصاً در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تحلیل داده‌های ساختار یافته و غیره به کار می‌رود. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند از تصاویر اطلاعات مهمی را استخراج کرده و در مثال تشخیص تصویر، اجسام مختلف را با دقت بالا تشخیص دهند، یا در زمینه پردازش زبان طبیعی، متن‌ها را تفسیر کنند و دقیقاً مفهوم آنها را درک کنند. به عنوان یک نمونه مشهور، شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های پیچشی (Convolutional Neural Networks) برای تشخیص تصاویر و شبکه‌های بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای ترجمه ماشینی و یا تولید متن استفاده می‌شوند.
یادگیری عمیق یک روش پیشرفته در زمینه یادگیری ماشینی است که بر اساس ساختار شبکه‌های عصبی عمیق مبتنی است. در این روش، از شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های بسیار زیاد استفاده می‌شود که به آنها شبکه‌های عصبی ژرف یا عمیق گفته می‌شود. این شبکه‌ها توانایی یادگیری و نمایش ویژگی‌های پیچیده از داده را دارند و از این رو برای مسائل مختلفی از جمله تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تحلیل متن، پیش‌بینی بازار، توصیه‌گرها و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرند. به طور کلی، یادگیری عمیق به عنوان یکی از پرکاربردترین و پرقدرتترین روش‌های یادگیری ماشینی، در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌های کاربردی، از جمله پزشکی، صنعت، تجارت، خدمات فراهم آوری، امنیت و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
این دوره مناسب مصاحبه های شغلی، پروژه های دانشگاهی و تحصیلی و کسب درامد آزاد مناسب می باشد. می توان گفت که این دوره یکی از کامل ترین و کاربردی ترین سرفصل های موجود برای یادگیری Deep Learning می باشد که تمامی موارد مورد نیاز در آن جای داده شده است. در راستای تثبیت یادگیری مختص هر بخش، آزمون های مختلفی در نظر گرفته شده تا مطالب مورد نظر به خوبی درک شوند. همچنین در انتهای دوره مطالب آموزش داده شده در قالب پروژه های نهایی به صورت عملی پیاده سازی شده و تمرین می شوند.
By far, the greatest danger of Artificial Intelligence is that people conclude too early that they understand it
Eliezer Yudkowsky, co-founder and research fellow at the Machine Intelligence Research Institute
سرفصل های کلی دوره پیشرفته پایتون – آنچه در این دوره خواهید آموخت
- کلاس های تعاملی آنلاین
- سرفصل های کامل و به روز
- تمرین و آزمون در هر بخش برای تثبیت یادگیری
- انیمیشن های آموزشی، برای درک بهتر مطالب
- ارایه جزوه با دسترسی آنلاین
- کلاس های تعاملی آنلاین
- سرفصل های کامل و به روز
- تمرین و آزمون در هر بخش برای تثبیت یادگیری
- انیمیشن های آموزشی، برای درک بهتر مطالب
- ارایه جزوه با دسترسی آنلاین
Artificial Neural Networks
Data Preprocessing
Introduction to Deep Learning
Boltzmann Machines
Self Organizing Maps
Convolutional Neural Networks
Generative Adversarial Network ( GAN )
Auto Encoders
Recurrent Neural Networks
Transformers
همیشه در مورد تکنیک برنامه نویسی نیست!
یادگیری عمیق، مفهومی پیچیده و جذاب است که در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این نکته می‌تواند مهم باشد: یادگیری عمیق به ما می‌آموزد که چگونه ساختارهای پیچیده‌تر را از داده‌های ورودی استخراج کنیم، اطلاعات را تفسیر کرده و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌هایی را بر اساس این استنباطات بیان کنیم. این تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها از شبکه‌های عصبی عمیق گرفته تا روش‌های یادگیری تقویتی، از پردازش تصویر تا ترجمه ماشینی و حل مسائل پیچیده، امکانات فراوانی را فراهم می‌کنند.
