قیمت فعلی: رایگان

قیمت دوره‌ها ممکن است توسط سایت‌های مبدا تغییر کنند

آموزش رایگان یادگیری عمیق

درباره دوره

دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق (Free Deep Learning Course) یک مسیر آموزشی جامع و گام‌به‌گام است که مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته‌ی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را پوشش می‌دهد. در ابتدا، با مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا می‌شوید و سپس ن...

آموزش رایگان یادگیری عمیق

درباره دوره

دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق (Free Deep Learning Course) یک مسیر آموزشی جامع و گام‌به‌گام است که مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته‌ی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را پوشش می‌دهد. در ابتدا، با مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا می‌شوید و سپس نقش توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در تصمیم‌گیری شبکه را خواهید آموخت. در ادامه، روش‌های رگرسیون مربعی و نحوه‌ی آموزش شبکه‌های عمیق بررسی می‌شود. بخش مهمی از دوره به الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) و راهبردهای کاهش گرادیان (Gradient Descent Strategies) اختصاص دارد. سپس با چالش بیش‌تطبیقی (Overfitting) و تکنیک‌های جلوگیری از آن آشنا خواهید شد. در بخش تحلیل، مباحث تحلیل آماری و روش حذف ویژگی‌ها مطرح می‌شود. همچنین، آموزش خودرمزنگارها (Autoencoders) و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد داده توضیح داده می‌شود. در فصول بعد، مفاهیم نقشه‌برداری کلمات (Word Embedding) و پیش‌آموزش شبکه‌های عصبی ارائه می‌گردد.سپس وارد دنیای شبکه‌های پیشرفته مانند شبکه‌های بازگشتی (RNN)، شبکه‌های بازگشتی چند‌لایه (LSTM/GRU) و کاربردهای آن‌ها در تحلیل احساسات و پردازش گفتار می‌شوید. در ادامه، مباحث مهمی چون ادغام (Fusion) و همگرایی (Convergence) در آموزش شبکه‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرد. بخش پایانی دوره به مدل‌های مولد اختصاص دارد، از جمله CycleGAN، شبکه‌های انتشار (Diffusion Models) و شبکه‌های مبدل (Transformers) همراه با توضیح دقیق ساختار آن‌ها. در انتها نیز، به بررسی شبکه‌های انتشار پایدار (Stable Diffusion) و مفهوم توجه خطی (Linear Attention) پرداخته می‌شود تا درک عمیقی از جدیدترین فناوری‌های هوش مصنوعی به‌دست آورید.

دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق (Free Deep Learning Course) یک مسیر آموزشی جامع و گام‌به‌گام است که مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته‌ی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را پوشش می‌دهد. در ابتدا، با مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا می‌شوید و سپس نقش توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در تصمیم‌گیری شبکه را خواهید آموخت. در ادامه، روش‌های رگرسیون مربعی و نحوه‌ی آموزش شبکه‌های عمیق بررسی می‌شود. بخش مهمی از دوره به الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) و راهبردهای کاهش گرادیان (Gradient Descent Strategies) اختصاص دارد. سپس با چالش بیش‌تطبیقی (Overfitting) و تکنیک‌های جلوگیری از آن آشنا خواهید شد. در بخش تحلیل، مباحث تحلیل آماری و روش حذف ویژگی‌ها مطرح می‌شود. همچنین، آموزش خودرمزنگارها (Autoencoders) و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد داده توضیح داده می‌شود. در فصول بعد، مفاهیم نقشه‌برداری کلمات (Word Embedding) و پیش‌آموزش شبکه‌های عصبی ارائه می‌گردد.سپس وارد دنیای شبکه‌های پیشرفته مانند شبکه‌های بازگشتی (RNN)، شبکه‌های بازگشتی چند‌لایه (LSTM/GRU) و کاربردهای آن‌ها در تحلیل احساسات و پردازش گفتار می‌شوید. در ادامه، مباحث مهمی چون ادغام (Fusion) و همگرایی (Convergence) در آموزش شبکه‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرد. بخش پایانی دوره به مدل‌های مولد اختصاص دارد، از جمله CycleGAN، شبکه‌های انتشار (Diffusion Models) و شبکه‌های مبدل (Transformers) همراه با توضیح دقیق ساختار آن‌ها. در انتها نیز، به بررسی شبکه‌های انتشار پایدار (Stable Diffusion) و مفهوم توجه خطی (Linear Attention) پرداخته می‌شود تا درک عمیقی از جدیدترین فناوری‌های هوش مصنوعی به‌دست آورید.

محتوای دوره