آموزش صفر تا صد یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بر استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه (Neural Networks) برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده تمرکز دارد.
در یادگیری عمیق، مدل‌ها به‌طور خودکار ویژگی‌ها را از داده استخراج می‌کنند، بدون اینکه لازم باشد ما آن‌ها را به‌صورت دستی تعریف کنیم. همین ویژگی باعث شده که Deep Learning در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، صدا و بازی‌ها نتایج شگفت‌انگیزی رقم بزند.
کاربردهای یادگیری عمیق عبارتند از:

• تشخیص تصویر، ویدیو و صدا
• ترجمه خودکار و چت‌بات‌های هوشمند
• پیش‌بینی‌های پیچیده در داده‌های سری زمانی
• تولید تصویر و متن (Generative Models)
• خودروهای خودران و سیستم‌های کنترلی پیشرفته

برای فهم عمیق شبکه‌های عصبی، لازم است پایه‌ای محکم از مفاهیم ریاضی و آماری داشته باشید. در این دوره، مبانی موردنیاز به شکلی کاربردی و شهودی آموزش داده می‌شوند:

• احتمال و آمار کاربردی: توزیع‌ها، برآورد پارامتر، تابع هزینه، بایاس–واریانس
• جبر خطی: ماتریس‌ها، بردارها، ضرب ماتریسی، تبدیل‌های خطی و نقش آن‌ها در لایه‌های شبکه
• حساب دیفرانسیل و گرادیان: مشتق، زنجیره مشتق (Chain Rule) و گرادیان برای آموزش شبکه‌ها
• مباحث بهینه‌سازی: گرادیان دیسنت و نسخه‌های پیشرفته‌تر (SGD, Adam, RMSprop)
• مفاهیم تحلیلی: نرمال‌سازی، Initialization، Overfitting، Regularization، Dropout

این مباحث به شما کمک می‌کنند منطق درونی شبکه‌های عصبی را درک کنید و صرفاً به استفاده سطحی از کتابخانه‌ها اکتفا نکنید.

• علاقه‌مندان جدی به یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد حوزه Deep Learning شوند
• دانشجویان رشته‌های فنی، مهندسی یا علوم پایه که به کار پژوهشی یا صنعتی علاقه دارند
• متخصصان تحلیل داده، بازاریابی، پزشکی یا صنعت که می‌خواهند پروژه‌های عمیق هوش مصنوعی را اجرا کنند

1. آشنایی با مفاهیم یادگیری عمیق و کاربردهای آن
2. مرور مبانی ریاضی و آماری مورد نیاز برای شبکه‌های عصبی
3. درک شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
   • نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
   • ساختار لایه‌ها و نحوه عبور داده از آن‌ها (Forward & Backward Propagation)
   • آموزش شبکه‌ها با گرادیان دیسنت
4. کار با کتابخانه‌های یادگیری عمیق
   • TensorFlow و PyTorch (مقدماتی تا کاربردی)
5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
   • پردازش تصویر، فیلترها، کانولوشن، Pooling
   • پیاده‌سازی پروژه‌های تشخیص تصویر
6. شبکه‌های بازگشتی (RNN و LSTM)
   • تحلیل سری زمانی و متن
   • درک جریان اطلاعات در زمان
7. شبکه‌های عمیق پیشرفته
   • Batch Normalization، Skip Connections، Attention
   • مفاهیم مدرن در معماری شبکه‌ها
8. مدل‌های مولد (Generative Models)
   • Autoencoders و GANها برای تولید داده جدید
9. بهینه‌سازی، تنظیم هایپرپارامتر و ارزیابی مدل‌های عمیق
10. پروژه‌های عملی و واقعی برای تثبیت یادگیری

من توی آموزش دوره یادگیری عمیق ضمانت می‌کنم که:

• مفاهیم یادگیری عمیق رو قشنگ بهت یاد بدم
• اصول و مقدمات ریاضیات و آمار رو آموزش بدم
• به صورت کاملا عملی برات کد بزنم
• تجربه خودم در پیاده سازی پروژه های بزرگ مثل پروژه های بانکی کشور رو تماما بهت منتقل کنم
• یک پورتال اختصاصی روی سایت بهت بدم
• پرسش های ذهنت رو پاسخگو باشم
• در صورت نارضایتیت ، پول پرداختی رو با احترام برگردونم
• یک متخصص Deep Learning از تو بسازم!

بعد از ثبت نام یک ایمیل برای شما ارسال می‌شود که آدرس پورتال آموزش یادگیری عمیق مخصوص اعضای دوره است. تمام ویدیوهای آموزشی یادگیری عمیق، تمرین‌ها، تکالیف، نمونه کدها در این پورتال قرار می‌گیرند و برای همیشه در دسترس شما می باشد. می‌توانید آن‌ها را دانلود کنید و هیچ گونه محدودیتی وجود ندارد.

در صورتی که مطالب خارج از سرفصل ارائه شد و یا محتوایات دوره مغاییر با سرفصل بود، کمترین کار ممکن بازگشت مبلغ سرمایه گذاری شده توسط شما مطابق با قوانین مجموعه است.