اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 2. تاریخچه و تکامل یادگیری عمیق
• 3. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
• 5. تابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 6. بهینه‌سازها: گرادیان کاهشی و انواع آن
• 7. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 8. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization): L1 و L2
• 9. تنظیم‌کننده‌ها: Dropout و Batch Normalization
• 10. معماری‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 12. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در یادگیری عمیق
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) - مقدمه
• 14. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی
• 15. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
• 16. معماری‌های معروف CNN: LeNet، AlexNet
• 17. معماری‌های معروف CNN: VGG، ResNet
• 18. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
• 19. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
• 20. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصاویر (Segmentation)
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مقدمه
• 22. نکات چالش‌برانگیز در RNN: انفجار و محو شدن گرادیان
• 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 24. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 25. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 26. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 27. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
• 28. تولید متن با شبکه‌های عصبی
• 29. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 30. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 31. معماری Encoder-Decoder با ترنسفورمر
• 32. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 33. کاربرد LLMs در پاسخ به سوال
• 34. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 35. کاربرد LLMs در تولید کد
• 36. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 37. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 38. معماری و آموزش GAN
• 39. کاربرد GAN در تولید تصاویر
• 40. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 41. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصویر
• 42. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) - مقدمه
• 43. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
• 44. یادگیری Q (Q-Learning)
• 45. یادگیری Q عمیق (DQN)
• 46. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
• 47. Actor-Critic Methods
• 48. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 49. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 50. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 51. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 52. تکنیک‌های fine-tuning مدل‌ها
• 53. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 54. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
• 55. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 56. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 57. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 58. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) - مقدمه
• 59. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 60. کاربرد GNN در کشف دارو
• 61. یادگیری عمیق قابل تفسیر (XAI)
• 62. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌ها
• 63. ملاحظات اخلاقی در یادگیری عمیق
• 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 65. مدل‌سازی مبتنی بر داده‌های داخلی
• 66. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزارهای خاص
• 67. آموزش توزیع‌شده مدل‌های عمیق
• 68. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 69. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم
• 70. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 71. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
• 72. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
• 73. کاربرد یادگیری عمیق در سیگنال‌های زمانی
• 74. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صوت
• 75. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 76. مدل‌سازی سری‌های زمانی با ARIMA
• 77. کاربرد شبکه‌های عصبی در سری‌های زمانی
• 78. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های عمیق
• 79. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 80. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینانه
• 81. بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینانه
• 82. مدل‌سازی مبتنی بر دانش سازمانی
• 83. چارچوب‌های پیاده‌سازی یادگیری عمیق (TensorFlow، PyTorch)
• 84. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
• 85. مراحل چرخه حیات داده
• 86. مدیریت و نگهداری داده‌ها
• 87. امنیت داده‌ها در سامانه‌های آموزشی
• 88. استانداردهای داده در سامانه‌های آموزشی
• 89. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌ها
• 90. حفظ حریم خصوصی در سامانه‌های آموزشی
• 91. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 92. اصول طراحی رابط کاربری سازگار با قوانین
• 93. اصول طراحی تجربه کاربری مطابق با فرهنگ ایرانی
• 94. مبانی اخلاق در فناوری اطلاعات
• 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه سامانه‌های آموزشی
• 96. نظارت و ارزیابی مستمر انطباق با قوانین
• 97. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری
• 98. اصول مدیریت پروژه در سامانه‌های آموزشی
• 99. مستندسازی فنی و کاربران
• 100. آموزش مستمر کاربران نهایی