Udemy – Mastering Advanced Deep Learning Pro Certification™ 2025-1

در تاریخ: 1404/09/11 2:46:35

در: آموزش تصویری،فناوری اطلاعات و نرم افزار

توضیحات

دوره Mastering Advanced Deep Learning Pro Certification™. این دوره یک برنامه آموزشی نهایی و جامع است که برای تبدیل شما به یک متخصص هوش مصنوعی طراحی شده است. این دوره دانش نظری پیشرفته و مهارت‌های عملی ضروری در حوزه‌های یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر را در اختیار شما قرار می‌دهد. سرفصل‌های آموزشی از مبانی اولیه مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های عصبی پیچشی آغاز شده و به موضوعات پیشرفته‌ای مانند یادگیری انتقالی، شبکه‌های مولد تخاصمی و بینایی سه‌بعدی می‌رسد. شما کاربردهای عملی این تکنیک‌ها را در صنایع مختلف از جمله سلامت، امور مالی، خرده‌فروشی و سیستم‌های خودران تجربه خواهید کرد و در ابزارها و تکنیک‌های کاربردی مانند پردازش تصویر، تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، نویسه‌خوان نوری و تحلیل حرکت به مهارت دست می‌یابید. این برنامه با ارائه رویکردی عملی، حل چالش‌های صنعتی واقعی را با استفاده از روش‌های یادگیری نظارتی، بدون نظارت و تقویتی آموزش می‌دهد. همچنین، بررسی معماری‌های پیچیده‌ای مانند ResNet، VGG و Mask R-CNN و تأکید بر معیارهای ارزیابی، استراتژی‌های بهینه‌سازی و بهترین شیوه‌های ساخت مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی، از دیگر ویژگی‌های کلیدی این دوره است. این دوره با ترکیب تئوری و پیاده‌سازی از طریق مطالعات موردی متعدد، برای مهندسان یادگیری عمیق، دانشمندان داده و محققان هوش مصنوعی که به دنبال مهارت‌یابی در سطح جهانی هستند، ایده‌آل محسوب می‌شود و شما را برای پیشبرد مرزهای نوآوری و شکل‌دهی به آینده راه‌حل‌های هوش مصنوعی آماده می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق:
درک تعریف، نقش و اجزای یادگیری عمیق در هوش مصنوعی.
بررسی کاربردهای دنیای واقعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، خرده‌فروشی و سیستم‌های خودران.
شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN):
ساختار و عملکرد ANN با لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی.
تسلط بر نحوه Backpropagation برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی از طریق Gradient Descent.
کاربرد ANN برای وظایفی مانند دسته‌بندی تصاویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده.
شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN):
معماری CNN برای تجزیه و تحلیل مؤثر داده‌های تصویری.
استفاده از CNNها برای تشخیص چهره، تصویربرداری پزشکی و سیستم‌های وسایل نقلیه خودران.
مطالعه تکنیک‌های پیشرفته CNN مانند Padding، Stride و Dropout برای بهبود عملکرد.
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN):
درک RNNها برای مدل‌سازی داده‌های ترتیبی با وابستگی‌های زمانی.
راه‌حل‌های مشکلات Gradient Vanishing و Exploding، مانند LSTM و GRU.
کاربرد RNN در مدل‌سازی زبان، پیش‌بینی سری‌های زمانی و بازشناسی گفتار.
شبکه‌های پیشرفته:
شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و نحوه حل چالش‌های یادگیری ترتیبی با استفاده از دروازه‌های حافظه.
شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU) برای مدل‌سازی ساده‌تر و کارآمدتر داده‌های ترتیبی.
شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) برای تولید داده‌های مصنوعی و کاربردهای خلاقانه.
یادگیری انتقالی و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده:
کاهش زمان آموزش با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند VGG و ResNet برای استخراج ویژگی و تنظیم دقیق.
ارزیابی و توابع از دست دادن:
ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهایی مانند Accuracy، Precision، Recall و F1-Score.
یادگیری توابع از دست دادن مانند Cross-Entropy Loss برای دسته‌بندی و Mean Squared Error (MSE) برای رگرسیون.
بینایی کامپیوتر:
مبانی بینایی کامپیوتر و نحوه پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری توسط هوش مصنوعی.
پیاده‌سازی CNNها برای وظایفی مانند تقطیع تصویر (Image Segmentation) و تشخیص.
تشخیص اشیا با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند YOLO، SSD و Faster R-CNN.
تشخیص چهره، تحلیل حرکت و ردیابی، و بینایی سه‌بعدی برای بازسازی ساختارها.
پیاده‌سازی راه‌حل‌های بینایی در مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی، امنیت و واقعیت افزوده/واقعیت مجازی (AR/VR).

این دوره مناسب افرادیست که

این دوره برای هر کسی که آرزوی یادگیری مهارت‌های آینده‌محور و دنبال کردن مشاغلی مانند مهندس یادگیری عمیق، دانشمند داده، دانشمند ارشد داده، دانشمند هوش مصنوعی، مهندس هوش مصنوعی، محقق هوش مصنوعی یا متخصص هوش مصنوعی را دارد، ایده‌آل است.