فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت گردش‌کارهای پردازش تصویر و زبان طبیعی با TensorFlow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت گردش‌کارهای پردازش تصویر و زبان طبیعی با TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و زبان طبیعی با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. یادگیری عمیق چیست؟
• 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 6. ساختار شبکه‌های عصبی
• 7. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
• 8. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
• 9. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
• 10. تنظیم ابرپارامترها و اعتبارسنجی متقابل
• 11. مقدمه‌ای بر TensorFlow
• 12. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
• 13. مفاهیم پایه TensorFlow: تنسورها و عملیات
• 14. TensorFlow Eager Execution
• 15. ساخت مدل‌های ساده با Keras
• 16. لایه‌های پایه‌ای در Keras
• 17. مدل‌های ترتیبی (Sequential) در Keras
• 18. مدل‌های تابعی (Functional API) در Keras
• 19. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 21. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 22. مفاهیم اولیه تصویر دیجیتال
• 23. فیلترها و عملیات روی تصاویر
• 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 25. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
• 26. معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet, AlexNet)
• 27. پیش‌پردازش تصاویر برای CNN
• 28. افزایش داده (Data Augmentation)
• 29. آموزش CNN برای طبقه‌بندی تصویر
• 30. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
• 31. تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 32. معماری‌های تشخیص اشیاء (مانند Faster R-CNN)
• 33. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 34. معماری‌های تقسیم‌بندی تصویر (مانند U-Net)
• 35. کاربرد TensorFlow در پردازش تصویر
• 36. ساخت گردش‌کار پردازش تصویر با TensorFlow
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. کاربرد یادگیری عمیق در NLP
• 39. مفاهیم پایه NLP: توکن‌سازی، ریشه‌یابی
• 40. نمایش متنی: Bag-of-Words, TF-IDF
• 41. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 43. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 44. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 45. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 46. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 47. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
• 48. آموزش مدل‌های NLP برای طبقه‌بندی متن
• 49. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 50. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
• 51. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 52. ساخت گردش‌کار NLP با TensorFlow
• 53. پردازش تصویر و زبان طبیعی: ترکیبی
• 54. گردش‌کارهای چندوجهی (Multimodal Workflows)
• 55. استفاده از TensorFlow pipelines
• 56. طراحی گردش‌کارهای کارآمد
• 57. اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی گردش‌کارها
• 58. مدیریت داده در گردش‌کارهای بزرگ
• 59. استقرار مدل‌ها
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 61. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 62. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 63. کاربرد یادگیری انتقالی در تصویر و زبان
• 64. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و تحلیل داده
• 65. آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی
• 66. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 67. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 68. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 70. کاربردهای یادگیری تقویتی
• 71. اصول اولیه یادگیری تقویتی
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
• 73. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 74. شبکه‌های مولد واگرا (VAEs)
• 75. کاربرد GANs در تولید تصویر
• 76. کاربرد VAEs در تولید داده
• 77. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 78. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 79. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای آن
• 80. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 81. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 82. روندهای جدید در پردازش تصویر
• 83. روندهای جدید در پردازش زبان طبیعی
• 84. یادگیری عمیق در علوم پزشکی
• 85. یادگیری عمیق در امور مالی
• 86. یادگیری عمیق در خودروسازی
• 87. یادگیری عمیق در رباتیک
• 88. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 89. ساخت یک سیستم توصیه‌گر
• 90. توسعه یک چت‌بات هوشمند
• 91. ساخت ابزار تحلیل تصاویر پزشکی
• 92. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص تقلب
• 93. طراحی یک سیستم خودکار برای خلاصه‌سازی متن
• 94. کاربرد TensorFlow در پروژه‌های واقعی
• 95. پیاده‌سازی پیشرفته‌تر شبکه‌های عصبی
• 96. مباحث تکمیلی در یادگیری عمیق
• 97. جستجو و منابع علمی در حوزه هوش مصنوعی
• 98. نکات مهم در ساخت پروژه‌های موفق