دوره یادگیری عمیق (Deep Learning)

دوره یادگیری عمیق برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند به طور عمیق با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوند. این دوره به بررسی مبانی تئوری و عملی یادگیری عمیق پرداخته و شامل مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی است.

سرفصل‌های مهم دوره:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق:
   • تعریف و تاریخچه یادگیری عمیق
   • تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
2. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks):
   • معرفی ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی
   • انواع لایه‌ها و نحوه آموزش شبکه‌های عصبی
3. شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNN):
   • معماری و کاربردهای CNN
   • پردازش تصویر با استفاده از CNN
4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN):
   • معماری و کاربردهای RNN
   • پردازش داده‌های ترتیبی و سری‌های زمانی
5. مدل‌های ترکیبی و پیشرفته:
   • شبکه‌های GAN (Generative Adversarial Networks)
   • شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
6. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها:
   • تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها
   • تنظیم مدل‌ها برای بهبود دقت و کارایی
7. تکنیک‌های یادگیری عمیق پیشرفته:
   • یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
   • یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
8. پروژه‌های کاربردی:
   • پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و کاربردی در زمینه‌های مختلف مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، و تحلیل داده‌ها

این دوره به شما کمک می‌کند تا با تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق آشنا شوید و بتوانید پروژه‌های پیچیده هوش مصنوعی را به طور مستقل پیاده‌سازی کنید.