فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی دنباله‌های داده با شبکه‌های عصبی بازگشتی در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی دنباله‌های داده با شبکه‌های عصبی بازگشتی در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 5. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق
• 6. مقدمه‌ای بر پایتون برای یادگیری ماشین
• 7. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 8. کتابخانه‌های کلیدی یادگیری ماشین در پایتون
• 9. مقدمه‌ای بر داده‌های دنباله‌ای
• 10. کاربرد داده‌های دنباله‌ای
• 11. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. ساختار نورون در شبکه‌های عصبی
• 13. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 14. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 15. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 16. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 17. تنظیم نرخ یادگیری
• 18. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 20. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 21. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 22. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی RNN در پایتون
• 23. کتابخانه TensorFlow و Keras
• 24. ساخت اولین مدل RNN ساده
• 25. آموزش مدل RNN
• 26. ارزیابی مدل RNN
• 27. تنظیم هایپرپارامترها
• 28. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)
• 29. ساختار سلول LSTM
• 30. کاربرد LSTM در مدل‌سازی دنباله‌ها
• 31. پیاده‌سازی LSTM در پایتون
• 32. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
• 33. ساختار سلول GRU
• 34. کاربرد GRU در مدل‌سازی دنباله‌ها
• 35. پیاده‌سازی GRU در پایتون
• 36. مقایسه LSTM و GRU
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های دنباله‌ای
• 38. کاربرد CNN در پردازش زبان طبیعی
• 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنال بازگشتی (CRNN)
• 40. مدل‌سازی متن با RNN
• 41. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 42. Word2Vec و GloVe
• 43. پیاده‌سازی مدل‌سازی متن با RNN
• 44. تحلیل احساسات با RNN
• 45. مدل‌سازی سری‌های زمانی با RNN
• 46. پیش‌بینی قیمت سهام با RNN
• 47. مدل‌سازی آب و هوا با RNN
• 48. شبکه‌های عصبی با توجه (Attention Mechanisms)
• 49. مکانیزم توجه در مدل‌های دنباله‌ای
• 50. کاربرد مکانیزم توجه در ترجمه ماشینی
• 51. پیاده‌سازی مدل‌های توجه در پایتون
• 52. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
• 53. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 54. شبکه‌های ترانسفورمر (Transformers)
• 55. معماری ترانسفورمر
• 56. مزایای ترانسفورمرها
• 57. کاربرد ترانسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 58. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 59. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 61. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 62. تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ
• 63. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 64. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در ایران
• 65. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
• 66. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 67. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 68. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 69. هوش مصنوعی مولد
• 70. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 71. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 72. کاربرد هوش مصنوعی مولد در هنر و طراحی
• 73. کاربرد هوش مصنوعی مولد در موسیقی
• 74. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 75. تولید کد با هوش مصنوعی
• 76. آینده هوش مصنوعی
• 77. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 78. فرصت‌های هوش مصنوعی در ایران
• 79. مدل‌سازی دنباله‌های داده در حوزه سلامت
• 80. کاربرد RNN در تشخیص بیماری
• 81. مدل‌سازی داده‌های پزشکی با شبکه‌های عصبی
• 82. مدل‌سازی دنباله‌های سیگنال‌های حیاتی
• 83. کاربرد RNN در پیش‌بینی روند بیماری
• 84. مدل‌سازی داده‌های ژنومیک با شبکه‌های عصبی
• 85. مدل‌سازی دنباله‌های DNA
• 86. کاربرد RNN در تحلیل داده‌های سلامت
• 87. مدل‌سازی داده‌های بیمارستانی با شبکه‌های عصبی
• 88. مدل‌سازی دنباله‌های تراکنش‌های مالی
• 89. کاربرد RNN در تشخیص تقلب مالی
• 90. مدل‌سازی داده‌های بازار سرمایه با شبکه‌های عصبی
• 91. مدل‌سازی دنباله‌های داده‌های ترافیکی
• 92. کاربرد RNN در پیش‌بینی ترافیک
• 93. مدل‌سازی داده‌های حمل و نقل با شبکه‌های عصبی
• 94. مدل‌سازی دنباله‌های داده‌های آب و هوا
• 95. کاربرد RNN در پیش‌بینی الگوهای آب و هوایی
• 96. مدل‌سازی داده‌های محیط زیست با شبکه‌های عصبی
• 97. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
• 98. طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه کاربردی
• 99. ارزیابی نتایج پروژه
• 100. مستندسازی پروژه