2024 Deep Learning for Beginners with Python

Udemy – 2025 Deep Learning for Beginners with Python 2025-4

در تاریخ: 1404/01/24 9:27:43

توضیحات

دوره 2024 Deep Learning for Beginners with Python. دوره 2024 آموزش عمیق برای مبتدیان با پایتون. این دوره جامع آخرین پیشرفت ها در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی با استفاده از پایتون را پوشش می دهد. این دوره که برای دانش آموزان مبتدی و پیشرفته طراحی شده است، مفاهیم اساسی و مهارت های عملی لازم برای ساخت و استقرار مدل های یادگیری عمیق را به شما می آموزد.

ماژول 1: مقدمه ای بر پایتون و یادگیری عمیق

مروری بر زبان برنامه نویسی پایتون
مقدمه ای بر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی

ماژول 2: مبانی شبکه عصبی

درک توابع فعال سازی، توابع از دست دادن و تکنیک های بهینه سازی
مروری بر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت

ماژول 3: ساخت یک شبکه عصبی از ابتدا

تمرین کدنویسی عملی برای ساختن یک شبکه عصبی ساده از ابتدا با استفاده از پایتون

ماژول 4: TensorFlow 2.0 برای یادگیری عمیق

مروری بر TensorFlow 2.0 و ویژگی های آن برای یادگیری عمیق
تمرین‌های کدگذاری عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow

ماژول 5: معماری شبکه های عصبی پیشرفته

بررسی معماری های مختلف شبکه های عصبی مانند شبکه های پیشخور، بازگشتی و کانولوشن
تمرین‌های کدگذاری عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های شبکه عصبی پیشرفته

ماژول 6: شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

مروری بر شبکه های عصبی کانولوشنال و کاربردهای آنها
تمرین های کدگذاری عملی برای پیاده سازی CNN برای طبقه بندی تصاویر و وظایف تشخیص اشیا

ماژول 7: شبکه های عصبی مکرر (RNN)

مروری بر شبکه های عصبی مکرر و کاربردهای آنها
تمرین های کدگذاری عملی برای پیاده سازی RNN برای داده های متوالی مانند سری های زمانی و پردازش زبان طبیعی

در پایان این دوره، شما درک قوی از یادگیری عمیق و کاربردهای آن در هوش مصنوعی و توانایی ساخت و استقرار مدل های یادگیری عمیق با استفاده از Python و TensorFlow 2.0 خواهید داشت. این دوره برای هر کسی که به دنبال شغلی در هوش مصنوعی یا به سادگی گسترش دانش خود در این زمینه هیجان انگیز است، دارایی ارزشمندی خواهد بود.

آنچه که در دوره 2024 Deep Learning for Beginners with Python فرا خواهید گرفت

مبانی زبان برنامه نویسی پایتون
مفاهیم اساسی یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
چگونه با پایتون یک شبکه عصبی از ابتدا بسازیم
تکنیک های پیشرفته در یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow 2.0
شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) برای طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا
شبکه های عصبی مکرر (RNN) برای داده های متوالی مانند سری های زمانی و پردازش زبان طبیعی
شبکه های متخاصم مولد (GANs) برای تولید نمونه های داده جدید
انتقال یادگیری در یادگیری عمیق
یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
گزینه های استقرار برای مدل های یادگیری عمیق
کاربردهای یادگیری عمیق در هوش مصنوعی، مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار
روندهای فعلی و آینده در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی، و همچنین پیامدهای اخلاقی و اجتماعی.

این دوره مناسب افرادیست که

دانشمندان داده، تحلیلگران و مهندسانی که می خواهند دانش و مهارت های خود را در یادگیری ماشین گسترش دهند.
توسعه دهندگان و برنامه نویسانی که می خواهند یاد بگیرند که چگونه مدل های یادگیری ماشینی را در یک محیط تولید بسازند و به کار ببرند.
محققان و دانشگاهیان که می خواهند آخرین پیشرفت ها و کاربردهای یادگیری ماشین را درک کنند.
متخصصان کسب و کار و مدیرانی که می خواهند یاد بگیرند که چگونه از یادگیری ماشین برای حل مشکلات دنیای واقعی در سازمان خود استفاده کنند.
دانش‌آموزان و فارغ‌التحصیلان اخیر که می‌خواهند پایه محکمی در یادگیری ماشین به دست آورند و حرفه‌ای را در علم داده یا هوش مصنوعی دنبال کنند.
هر کسی که در مورد یادگیری ماشینی کنجکاو است و می خواهد در مورد کاربردهای آن و نحوه استفاده از آن در صنعت اطلاعات بیشتری کسب کند.

مشخصات دوره 2024 Deep Learning for Beginners with Python

ناشر : Udemy
مدرس : Laxmi Kant | KGP Talkie
زبان: انگلیسی
سطح آموزش : تمام سطوح
تعداد دروس : 181
مدت زمان آموزش : 21 ساعت و 1 دقیقه

سرفصل های دوره 2024 Deep Learning for Beginners with Python

پیشنیازهای دوره 2024 Deep Learning for Beginners with Python

Basic understanding of programming concepts and mathematics
A laptop or a computer with an internet connection
A willingness to learn and explore the exciting field of deep learning and artificial intelligence