این دوره با تمرکز بر آموزش جامع و کاربردی، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری عمیق و بینایی ماشین همراهی می‌کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیقی از مبانی یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی، و الگوریتم‌های بهینه‌سازی کسب کنید.
• با انواع معماری‌های شبکه‌های عصبی، مانند شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصاویر و شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای پردازش داده‌های توالی، آشنا شوید.
• مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از کتابخانه‌های مشهور مانند TensorFlow و Keras پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی کنید.
• به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در بینایی ماشین، از جمله تشخیص اشیاء، تقسیم‌بندی تصاویر، و بازیابی تصاویر را فرا بگیرید.
• با کاربردهای عملی یادگیری عمیق و بینایی ماشین در حوزه‌های مختلف، از جمله پزشکی، صنعت، و تجارت آشنا شوید.

این دوره، علاوه بر آموزش مفاهیم و تکنیک‌ها، مزایای متعددی را برای شما به همراه دارد:

• دسترسی آسان و همیشگی: محتوای دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، که امکان دسترسی به آموزش‌ها را در هر زمان و مکانی فراهم می‌کند.
• آموزش گام به گام: دوره با زبانی ساده و قابل فهم، مفاهیم پیچیده را به‌صورت گام به گام آموزش می‌دهد.
• پروژه‌های عملی: در طول دوره، شما با انجام پروژه‌های عملی، دانش خود را تثبیت و مهارت‌های خود را ارتقا می‌دهید.
• پشتیبانی و پرسش و پاسخ: در صورت بروز هرگونه سوال یا مشکل، می‌توانید از پشتیبانی مدرسان دوره بهره‌مند شوید.
• به‌روزرسانی‌های دوره‌ای: محتوای دوره به‌طور منظم به‌روزرسانی می‌شود تا شما همواره با آخرین پیشرفت‌ها و تکنولوژی‌ها در این حوزه آشنا باشید.

برای شرکت در این دوره، شما نیازمند پیش‌نیازهای زیر هستید:

• آشنایی با مفاهیم پایه ریاضیات: شامل جبر خطی، حسابان، و آمار.
• دانش برنامه‌نویسی: ترجیحاً آشنایی با زبان پایتون.
• انگیزه و پشتکار: یادگیری یادگیری عمیق و بینایی ماشین نیازمند زمان و تلاش است.

اگرچه پیش‌نیازهای فوق ضروری هستند، اما دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی افراد با دانش محدود در این زمینه‌ها نیز بتوانند از آن بهره‌مند شوند. مدرسان دوره، مفاهیم را به‌طور کامل و با جزئیات توضیح داده‌اند.

این دوره به چندین بخش اصلی تقسیم می‌شود که هر بخش به یک جنبه خاص از یادگیری عمیق و بینایی ماشین می‌پردازد:

• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: تاریخچه، مفاهیم پایه، و کاربردهای یادگیری عمیق.
• شبکه‌های عصبی پایه: پرسپترون، توابع فعال‌سازی، و الگوریتم‌های پس‌انتشار.
• TensorFlow و Keras: آموزش استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و Keras برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق.
• شبکه‌های کانولوشنال (CNN): معماری، عملکرد، و کاربرد CNN در پردازش تصاویر.
• تشخیص اشیاء: آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء مانند YOLO و SSD.
• تقسیم‌بندی تصاویر: آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های تقسیم‌بندی تصاویر مانند U-Net.
• شبکه‌های بازگشتی (RNN): معماری، عملکرد، و کاربرد RNN در پردازش داده‌های توالی.
• کاربردهای پیشرفته: آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری عمیق و بینایی ماشین، مانند GANs و Autoencoders.
• پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در حوزه‌های مختلف، از جمله تشخیص چهره، خودروهای خودران، و تشخیص پزشکی.