یادگیری عمیق با پایتورچ (PyTorch) - بخش اول (مقدماتی)
دورهای که قراره از صفر تا صد مبانی یادگیری عمیق رو یاد بگیری، اونم با تمرکز روی پروژههای عملی. اینجا خبری از تئوری خشک و خالی نیست، همه چی رو با مثالهای واقعی و کدنویسی توی گوگل کولب (Google Colab) جلو میریم. دیگه نیازی نیست نگران نصب و راها...
یادگیری عمیق با پایتورچ (PyTorch) - بخش اول (مقدماتی)
دورهای که قراره از صفر تا صد مبانی یادگیری عمیق رو یاد بگیری، اونم با تمرکز روی پروژههای عملی. اینجا خبری از تئوری خشک و خالی نیست، همه چی رو با مثالهای واقعی و کدنویسی توی گوگل کولب (Google Colab) جلو میریم. دیگه نیازی نیست نگران نصب و راهاندازی باشی، همه چیز آنلاین و رایگان هست.
چرا این دوره؟
خب، فرض کن میخوای یه مدل هوش مصنوعی بسازی که تشخیص بده عکس یه گربه یا سگ هست. یا شاید میخوای پیشبینی کنی قیمت خونهها چقدر میشه. این دوره دقیقاً همون جاییه که باید شروع کنی. با ۱۲۸ جلسه ویدئویی، از مفاهیم پایهای ریاضی و آمار شروع میکنیم و میرسیم به جایی که خودت میتونی پروژههای یادگیری عمیق رو با پایتورچ پیادهسازی کنی.
چه چیزی یاد میگیرم؟
این دوره یه نقشه راه کامله. بیا ببینیم توی هر فصل چی یاد میگیری:
فصل اول: بسترسازی علمی و پیشنیازها (Prerequisites)
- کاربردهای واقعی هوش مصنوعی رو میبینی و میفهمی چقدر تو زندگی روزمره ما نفوذ کرده.
- مبانی جبر خطی (بردارها، ماتریسها) رو یه جوری یاد میگیری که دیگه ازش نترسی.
- کتابخونههای ضروری پایتون مثل NumPy و Matplotlib رو دستت میاد.
فصل دوم: کالبدشکافی یادگیری ماشین و معماری شبکههای عصبی (ML Basics & NN)
- با انواع یادگیری (نظارتشده، بدون نظارت، تقویتی) آشنا میشی.
- میفهمی مشتق و گرادیان چطور توی بهینهسازی مدلها به کار میاد.
- معماری شبکههای عصبی رو از نورون و پرسپترون تا پرسپترون چندلایه (MLP) بررسی میکنیم.
- توابع فعالسازی (ReLU، Sigmoid، Tanh) و الگوریتمهای بهینهسازی (SGD، Mini-Batch) رو با مثالهای عملی یاد میگیری.
فصل سوم: هنر پردازش داده، مدیریت خطا و منظمسازی (Data Processing & Regularization)
- یاد میگیری چطور دادهها رو آماده کنی: پیشپردازش، مهندسی ویژگی، کدگذاری One-Hot، استانداردسازی و نرمالسازی.
- با مفاهیم بایاس-واریانس، بیشبرازش و کمبرازش آشنا میشی و راهکارهای مقابله با اونها رو یاد میگیری (منظمسازی L1/L2، Dropout، Early Stopping).
- ارزیابی مدلهای طبقهبندی با معیارهای Accuracy، Precision، Recall و F1-Score رو کامل یاد میگیری.
فصل چهارم (اختیاری): مقدمهای بر بینایی کامپیوتر و CNN
- این فصل دروازه ورود به دنیای پردازش تصویر هست. با مفاهیم پیکسلها، عملگر کانولوشن (Convolution)، لایههای ادغام (Pooling) و نقش فیلترها آشنا میشی.
متدولوژی و ابزارها
رویکرد ما پروژهمحوره. همه کدها رو توی گوگل کولب مینویسیم و خط به خط تحلیل میکنیم. تدریس با اسلایدهای تعاملی و نوتبوکهای تمرینی همراهه تا مفاهیم انتزاعی برات ملموس بشن.
دستاوردهای کلیدی
بعد از این دوره، میتونی:
- مبانی ریاضی-آماری یادگیری عمیق رو کامل بفهمی.
- با کتابخونههای پایتون مثل NumPy و Matplotlib حرفهای کار کنی.
- معماری شبکههای عصبی رو از ریشه درک کنی.
- الگوریتمهای بهینهسازی رو پیادهسازی کنی.
- دادهها رو پیشپردازش و مهندسی ویژگی انجام بدی.
- مشکل بیشبرازش رو عیبیابی و رفع کنی.
- پروژههای یادگیری عمیق رو با پایتورچ توی گوگل کولب پیادهسازی کنی.
خلاصه مشخصات دوره
ویژگی
توضیحات
عنوان
یادگیری عمیق با پایتورچ (PyTorch) - بخش اول (مقدماتی)
تعداد جلسات
۱۲۸ جلسه ویدئویی
سطح
مبتدی تا پیشرفته (نیاز به آشنایی مقدماتی با پایتون)
نکته مهم: این دوره یه نقشه راه استراتژیک برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی هست. با ۱۲۸ جلسه فشرده و بدون نیاز به پیشنیاز تخصصی (جز آشنایی مقدماتی با پایتون)، تو رو از سطح مبتدی تا یه کاربلد عملگرا ارتقا میده. اگه دنبال یه شروع محکم و اصولی هستی، این دوره همون چیزیه که نیاز داری. با تخفیف ویژهای که در نظر گرفته شده، الان بهترین زمان برای شروع هست. 🚀
