دوره جامع یادگیری عمیق؛ از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی شبکه‌های عصبی در حل مسائل مهندسی و هوشمندسازی داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری عمیق؛ از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی شبکه‌های عصبی در حل مسائل مهندسی و هوشمندسازی داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ریاضی و جبر خطی در شبکه‌های عصبی
• 2. آشنایی با ساختار و عملکرد نورون‌های بیولوژیک و مصنوعی
• 3. معرفی توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در مدل‌سازی غیرخطی
• 4. مفهوم یادگیری نظارت‌شده و تابع هزینه
• 5. الگوریتم انتشار معکوس و بهینه‌سازی وزن‌ها
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای یادگیری عمیق
• 7. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 8. گرادیان کاهشی و روش‌های بهبود همگرایی در آموزش مدل
• 9. تنظیم پارامترها و جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
• 10. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصاویر
• 11. لایه‌های پولینگ و استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی و تحلیل داده‌های سری زمانی
• 13. واحد حافظه طولانی کوتاه مدت در پردازش توالی‌ها
• 14. مبانی مکانیسم توجه و مدل‌های ترنسفورمر
• 15. آشنایی با معماری شبکه‌های مولد رقابتی
• 16. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده و خودنظارت‌شده
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از یادگیری انتقالی
• 18. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای محیط‌های عملیاتی
• 19. تکنیک‌های نرمال‌سازی دسته‌ای و دراپ‌اوت
• 20. تحلیل خطاهای مدل و روش‌های ارزیابی در هوش مصنوعی
• 21. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های مهندسی و صنعتی
• 22. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 23. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک شبکه عصبی برای حل یک مسئله کاربردی مهندسی