Deep learning with python
معرفی دوره :
دوره یادگیری عمیق با پایتون ( Deep Learning with Python ) یک دوره کاربردی و پیشرفته برای طراحی، آموزش و ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی مبتنی بر شبکههای عصبی عمیق است. دانشپذیران در این دوره با استفاده از زبان Python و ابزارهای حرفهای مانند PyTorch، TensorFlow/Keras، NumPy، Pandas و Matplotlib، مسیر کامل اجرای یک پروژه یادگیری عمیق را تجربه میکنند.
مباحث دوره از اصول شبکههای عصبی، گرادیان و بهینهسازی آغاز شده و تا معماریهای پیشرفتهای مانند CNN، RNN، LSTM، GRU، Transformer، BERT، Autoencoder، VAE و GAN ادامه پیدا میکند. تمرکز اصلی دوره بر درک مفهومی، پیادهسازی عملی و آمادهسازی دانشپذیر برای پروژههای واقعی هوش مصنوعی است.
پیشنیازهای دوره :
برای بهرهبرداری بهتر از این دوره، دانشپذیران بهتر است با موارد زیر آشنا باشند:
- آشنایی مناسب با برنامهنویسی Python
- تسلط نسبی بر مفاهیم پایه برنامهنویسی شامل متغیرها، شرطها، حلقهها، توابع، لیستها و دیکشنریها
- آشنایی مقدماتی با کتابخانههای NumPy، Pandas و Matplotlib
- شناخت اولیه مفاهیم یادگیری ماشین، مانند دستهبندی، رگرسیون، داده آموزشی و داده آزمون
- آشنایی مقدماتی با ریاضیات موردنیاز شامل جبر خطی، ماتریسها، بردارها، مشتق و مفاهیم احتمالات
- آشنایی با محیطهای توسعه مانند Jupyter Notebook یا Google Colab
گذراندن دورههای «Python»، «تحلیل داده با پایتون» و «مبانی یادگیری ماشین» پیش از این دوره توصیه میشود.
سرفصلهای دوره :
1) مروری بر یادگیری ماشین و شبکههای عصبی
2) توابع فعالسازی، توابع خطا و گرادیان
3) بهینهسازی و بهروزرسانی وزنها
4) آمادهسازی داده و بهبود عملکرد مدل
5) پیادهسازی شبکههای عصبی با TensorFlow/Keras و PyTorch
6) شبکههای عصبی پیچشی – CNN
7) یادگیری انتقالی Transfer Learning
8) شبکههای عصبی بازگشتی – RNN
9) معماری Sequence-to-Sequence
10) Transformer و مدلهای زبانی
11) Autoencoder و Variational Autoencoder
12) شبکههای مولد تخاصمی – GAN
13) پروژه پایانی و اصول توسعه حرفهای
آینده شغلی :
یادگیری عمیق یکی از مهارتهای کلیدی و پرتقاضا در مسیر هوش مصنوعی، تحلیل داده و توسعه محصولات هوشمند است. دانشپذیران پس از گذراندن دوره و تکمیل پروژههای عملی میتوانند مسیر خود را برای فعالیت یا تخصص بیشتر در موقعیتهای زیر دنبال کنند:
- کارآموز یا جونیور مهندس یادگیری ماشین
- کارآموز یا جونیور مهندس یادگیری عمیق
- تحلیلگر داده با تمرکز بر مدلسازی هوشمند
- توسعهدهنده راهکارهای هوش مصنوعی
- متخصص بینایی ماشین (Computer Vision)
- متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP)
- توسعهدهنده مدلهای پیشبینی و تحلیل سریهای زمانی
- پژوهشگر یا دستیار پژوهشی هوش مصنوعی
- فریلنسر در پروژههای تحلیل داده، طبقهبندی تصویر و پردازش متن
این دوره همچنین پایهای مناسب برای ادامه مسیر در حوزههای Machine Learning، MLOps، Data Science،
Computer Vision، NLP، Generative AI و مدلهای زبانی بزرگ فراهم میکند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.