دوره یادگیری عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: روش‌های یادگیری عمیق برای داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و انتقال‌پذیر
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
• 5. تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 6. روش‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 7. مقدمه‌ای بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 8. استراتژی‌های رایج انتقال یادگیری
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای انتقال یادگیری
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 11. انتقال ویژگی (Feature Extraction)
• 12. کاربرد انتقال یادگیری در بینایی ماشین
• 13. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای انتقال یادگیری
• 14. معماری‌های پیشرفته CNN
• 15. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 16. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصویر
• 17. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
• 18. انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 21. معماری BERT و کاربردهای آن
• 22. معماری GPT و کاربردهای آن
• 23. انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
• 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 25. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 26. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
• 27. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 28. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
• 29. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
• 30. تولید پاسخ برای سوالات (Question Answering)
• 31. انتقال یادگیری در داده‌های سری زمانی
• 32. مدل‌های بازگشتی (RNN) و LSTM
• 33. کاربرد RNN/LSTM در انتقال یادگیری
• 34. انتقال یادگیری در داده‌های ساختاریافته
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 36. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
• 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 38. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
• 39. کاربرد انتقال یادگیری در رباتیک
• 40. کاربرد انتقال یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 41. مقدمه‌ای بر یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 42. استراتژی‌های یادگیری چند وظیفه‌ای
• 43. انتقال یادگیری و یادگیری چند وظیفه‌ای
• 44. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی با داده‌های نامتقارن
• 45. روش‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها
• 46. انتقال یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
• 48. ترکیب انتقال یادگیری با یادگیری نیمه‌نظارتی
• 49. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 50. کاربرد انتقال یادگیری در یادگیری بدون نظارت
• 51. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 52. انتقال یادگیری در یادگیری فدرال
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
• 54. انتقال یادگیری در یادگیری فعال
• 55. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 56. ترکیب انتقال یادگیری با یادگیری خودنظارتی
• 57. ارزیابی مدل‌های انتقال یادگیری
• 58. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 60. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 61. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 62. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 63. نقش انتقال یادگیری در مهندسی ویژگی
• 64. انتقال دانش بین حوزه‌های مختلف
• 65. چالش‌های انتقال یادگیری
• 66. راهکارهای مقابله با چالش‌های انتقال یادگیری
• 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
• 68. انتقال یادگیری در سیستم‌های تطبیقی
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری توضیحی (Explainable AI - XAI)
• 70. انتقال یادگیری و تفسیرپذیری مدل‌ها
• 71. ملاحظات اخلاقی در انتقال یادگیری
• 72. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در انتقال یادگیری
• 73. مقررات و چارچوب‌های قانونی در ایران
• 74. کاربرد انتقال یادگیری در صنایع مختلف ایران
• 75. انتقال یادگیری در حوزه سلامت
• 76. انتقال یادگیری در حوزه کشاورزی
• 77. انتقال یادگیری در حوزه صنعت
• 78. انتقال یادگیری در حوزه مالی
• 79. انتقال یادگیری در حوزه آموزش
• 80. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 81. انتقال یادگیری در محیط‌های توزیع‌شده
• 82. کاربرد انتقال یادگیری در هوش مصنوعی مولد
• 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 84. انتقال یادگیری در مدل‌های انتشار
• 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 86. انتقال یادگیری در GANs
• 87. بهینه‌سازی مصرف منابع در انتقال یادگیری
• 88. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل تعمیم (Generalizable Learning)
• 89. انتقال یادگیری به عنوان راهی برای تعمیم‌پذیری
• 90. آینده پژوهش در انتقال یادگیری عمیق
• 91. پروژه‌های عملی در انتقال یادگیری عمیق
• 92. کارگاه عملی: پیاده‌سازی انتقال یادگیری
• 93. بررسی موردی: موفقیت‌های انتقال یادگیری
• 94. آموزش انتقال یادگیری برای وظایف جدید