دوره مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های نرم‌افزاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های نرم‌افزاری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: یادگیری عمیق در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. معماری‌های اساسی شبکه‌های عصبی
• 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. روش‌های بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 8. تنظیم نرخ یادگیری
• 9. تنظیم هایپرپارامترها
• 10. اعتبارسنجی مدل
• 11. مفاهیم پیش‌پردازش داده
• 12. پاکسازی داده‌ها
• 13. مهندسی ویژگی
• 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 17. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 20. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 21. ترنسفورمرها (Transformers)
• 22. کاربرد ترنسفورمرها
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 24. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق در عمل
• 25. چرخه عمر پروژه یادگیری عمیق
• 26. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده برای پروژه‌های عملی
• 27. انتخاب معماری مناسب مدل
• 28. پیاده‌سازی مدل با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 29. TensorFlow و Keras
• 30. PyTorch
• 31. آموزش مدل بر روی سخت‌افزار مناسب
• 32. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 33. تنظیمات بهینه آموزش
• 34. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
• 35. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 36. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش
• 37. ارزیابی عملکرد مدل
• 38. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
• 39. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
• 40. ارزیابی مدل در عمل
• 41. دیپلوی (Deploy) کردن مدل‌های یادگیری عمیق
• 42. روش‌های مختلف دیپلوی
• 43. دیپلوی مدل به صورت API
• 44. دیپلوی مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 45. ملاحظات امنیتی در دیپلوی
• 46. پایش مدل پس از دیپلوی
• 47. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل
• 48. نکاتی در مورد مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 49. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 50. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 51. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 53. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 54. اصول مهندسی نرم‌افزار
• 55. مدیریت کد و نسخه
• 56. تست و اعتبارسنجی کد
• 57. ساختاردهی پروژه‌های یادگیری عمیق
• 58. مستندسازی پروژه‌ها
• 59. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های کلان
• 60. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 61. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صوت
• 62. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری
• 64. کاربرد یادگیری عمیق در بهینه‌سازی فرآیندها
• 65. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 66. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 67. کاربرد یادگیری تقویتی
• 68. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 70. خوشه‌بندی داده‌ها
• 71. کاهش ابعاد با روش‌های بدون نظارت
• 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 73. کاربرد GANs
• 74. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 75. کاربرد یادگیری انتقالی
• 76. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNNs)
• 78. کاربرد GNNs
• 79. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
• 80. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 81. مدل‌های زبانی کاربردی
• 82. کاربرد LLMs در وظایف NLP
• 83. مقدمه‌ای بر مهندسی prompts
• 84. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی prompts
• 85. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 86. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی
• 87. مدیریت پروژه در محیط‌های توسعه هوش مصنوعی
• 88. همکاری تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 89. اصول توسعه نرم‌افزار پایدار
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 91. کاربرد یادگیری فدرال
• 92. ملاحظات امنیتی در یادگیری فدرال
• 93. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 94. کاربرد یادگیری خودنظارتی
• 95. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق قابل تفسیر
• 96. تکنیک‌های بصری‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 97. مقدمه‌ای بر اخلاق داده در هوش مصنوعی
• 98. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 99. اصول حکمرانی داده
• 100. ملاحظات مربوط به پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ