کتاب صوتی جامع یادگیری عمیق: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع و پژوهش‌های ملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری عمیق: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع و پژوهش‌های ملی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در تحول دیجیتال
• 2. تاریخچه و سیر تکامل شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. معرفی محیط‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های استاندارد یادگیری عمیق
• 4. مفاهیم پایه ریاضیات در یادگیری ماشین شامل جبر خطی و آمار
• 5. آشنایی با ساختار نورون مصنوعی و مدل پرسپترون
• 6. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 7. الگوریتم انتشار معکوس و بهینه‌سازی وزن‌ها
• 8. آشنایی با کتابخانه تنسورفلو برای مدل‌سازی
• 9. کار با کتابخانه پای‌تورچ در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 10. مفهوم برازش بیش از حد و روش‌های منظم‌سازی
• 11. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش ورودی‌ها
• 12. شبکه‌های عصبی پیش‌خور و معماری‌های لایه‌ای
• 13. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر
• 14. معماری‌های استاندارد در بینایی ماشین
• 15. روش‌های افزایش داده و بهبود کارایی مدل
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش توالی‌ها
• 17. مفهوم حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت در تحلیل متن
• 18. آشنایی با مکانیزم توجه و ترنسفورمرها
• 19. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی فارسی
• 20. مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های بومی‌سازی
• 21. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی و یادگیری خودنظارتی
• 22. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سیستم‌های تصمیم‌ساز
• 23. معرفی شبکه‌های مولد و کاربردهای آن‌ها در تولید محتوای هوشمند
• 24. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
• 25. امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق و مقابله با حملات خصمانه
• 26. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های ابری داخلی
• 28. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 29. تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
• 30. نقش یادگیری عمیق در تشخیص بیماری‌ها و تصویربرداری پزشکی
• 31. کاربرد هوش مصنوعی در پایش زیرساخت‌های صنعتی و انرژی
• 32. سامانه‌های هوشمند مبتنی بر بینایی ماشین در کشاورزی دقیق
• 33. تحلیل ترافیک و مدیریت هوشمند حمل‌ونقل شهری
• 34. استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 35. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوشمند
• 36. مستندسازی و استانداردهای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند
• 37. چالش‌های پیاده‌سازی پروژه‌های ملی در حوزه هوش مصنوعی
• 38. رویکردهای نوین در یادگیری فدرال و حفظ حریم داده‌ها
• 39. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای پژوهشی در کشور
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه هوشمند بومی برای حل یک مسئله واقعی