دوره جامع یادگیری عمیق با تنسرفلو: از مقدماتی تا پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری عمیق با تنسرفلو: از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 2. چرا یادگیری عمیق؟
• 3. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 4. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
• 5. حسگرهای عصبی و لایه‌های ورودی
• 6. لایه‌های متراکم و تابع فعال‌سازی
• 7. توابع فعال‌سازی: ReLU و مشتقات آن
• 8. توابع فعال‌سازی: Sigmoid و Tanh
• 9. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان نزولی
• 10. نحوه محاسبه گرادیان: پس‌انتشار خطا
• 11. بهینه‌سازها: Adam و RMSprop
• 12. تنظیم نرخ یادگیری
• 13. تنظیم پارامترهای مدل
• 14. تنظیم پارامترهای شبکه
• 15. پیش‌پردازش داده‌ها
• 16. نرمال‌سازی داده‌ها
• 17. استانداردسازی داده‌ها
• 18. مدیریت داده‌های نامتوازن
• 19. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 20. معرفی تنسرفلو (TensorFlow)
• 21. نصب تنسرفلو
• 22. ساختار تنسرفلو: تنسورها و عملیات
• 23. تانسورها در تنسرفلو
• 24. عملیات بر روی تانسورها
• 25. ایجاد مدل‌های خطی با تنسرفلو
• 26. تابع هزینه و بهینه‌سازی
• 27. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده
• 28. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 29. لایه‌های پنهان و تعداد آن‌ها
• 30. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
• 31. تنظیم‌گری L1 و L2
• 32. Dropout برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 33. Early Stopping
• 34. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 35. لایه‌های کانولوشنال
• 36. لایه‌های Pooling
• 37. الگوهای CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
• 38. پیاده‌سازی CNN با تنسرفلو
• 39. آموزش مدل CNN
• 40. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 41. مشکل حافظه کوتاه‌مدت در RNN
• 42. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 43. واحدهای گیت در LSTM
• 44. پیاده‌سازی LSTM با تنسرفلو
• 45. کاربرد RNN و LSTM در پردازش زبان طبیعی
• 46. مدل‌های زبانی
• 47. تولید متن با RNN
• 48. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer)
• 49. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 50. معماری ترانسفورمر
• 51. کاربرد ترانسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 52. ترجمه ماشینی با ترانسفورمر
• 53. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 54. معمار GAN: مولد و ممیز
• 55. آموزش GAN
• 56. کاربرد GAN در تولید تصاویر
• 57. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 58. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
• 59. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 60. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با تنسرفلو
• 61. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 62. تشخیص اشیاء
• 63. بخش‌بندی تصاویر
• 64. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 65. تحلیل احساسات
• 66. طبقه‌بندی متن
• 67. کاربرد یادگیری عمیق در سلامت
• 68. تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
• 69. پیش‌بینی روند بیماری
• 70. کاربرد یادگیری عمیق در امور مالی
• 71. پیش‌بینی قیمت سهام
• 72. تشخیص تقلب
• 73. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 74. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 75. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 76. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 77. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی
• 78. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 79. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی
• 80. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 81. منحنی ROC و AUC
• 82. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 83. تکنیک‌های تفسیرپذیری
• 84. محدودیت‌های یادگیری عمیق
• 85. اخلاق در یادگیری عمیق
• 86. حریم خصوصی داده‌ها
• 87. سوگیری در مدل‌ها
• 88. آینده یادگیری عمیق
• 89. پیشرفت‌های اخیر
• 90. چالش‌های پیش رو
• 91. مطالعات موردی پیشرفته
• 92. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
• 93. توسعه مدل‌های سفارشی
• 94. استقرار مدل‌ها
• 95. نکات پیشرفته در تنسرفلو
• 96. APIهای سطح بالاتر در تنسرفلو
• 97. مدیریت داده‌های حجیم
• 98. استفاده از GPU و TPU
• 99. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 100. فرایند تنظیم دقیق (Fine-tuning)