آموزش جامع یادگیری عمیق (Deep Learning) با Tensorflow و Keras
یادگیری عمیق یا همون دیپ لرنینگ، یکی از داغ‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعیه که این روزا خیلیا دنبالش هستن. اگه شما هم جزو اون دسته‌ای هستید که می‌خواید از صفر تا صد این علم رو یاد بگیرید و بتونید پروژه‌های واقعی رو پیاده‌سازی کنید، این دوره...
آموزش جامع یادگیری عمیق (Deep Learning) با Tensorflow و Keras
یادگیری عمیق یا همون دیپ لرنینگ، یکی از داغ‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعیه که این روزا خیلیا دنبالش هستن. اگه شما هم جزو اون دسته‌ای هستید که می‌خواید از صفر تا صد این علم رو یاد بگیرید و بتونید پروژه‌های واقعی رو پیاده‌سازی کنید، این دوره می‌تونه نقطه شروعی جدی براتون باشه. در ادامه با جزئیات کامل این آموزش آشنا می‌شید.
📋 مشخصات کلی دوره در یک نگاه
ویژگی
جزئیات
عنوان دوره
آموزش جامع یادگیری عمیق با Tensorflow و Keras
زبان برنامه‌نویسی
پایتون (Python)
فریم‌ورک
Tensorflow و Keras
سطح دوره
مقدماتی تا پیشرفته
مدت زمان کل
حدود ۴۰ ساعت آموزش ویدئویی
تعداد فصل‌ها
۱۰ فصل
پیش‌نیاز اصلی
آشنایی با پایتون
وضعیت
دارای تخفیف ویژه
چرا این دوره رو انتخاب کنیم؟
این دوره برخلاف خیلی از آموزش‌های پراکنده که فقط تئوری می‌گن، رویکردی کاملاً عملی و پروژه‌محور داره. یعنی بعد از هر مفهوم تئوری، بلافاصله همون مبحث در پایتون با تنسورفلو و کراس پیاده‌سازی می‌شه. تمام کدها هم روی گیت‌هاب دوره در دسترسه تا بتونید مرور کنید و تمرین کنید.
نکته جالبش اینجاست که مباحث از پایه شروع می‌شه و برای ورود نیازی به دانش قبلی در حوزه یادگیری ماشین ندارید — فقط پایتون بدونید کافیه.
این دوره برای چه کسانی مناسبه؟
علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، برق، ریاضی و آمار
متخصصان IT که می‌خوان مهارت‌هاشون رو در حوزه هوش مصنوعی ارتقا بدن
هرکسی که می‌خواد با قدرت هوش مصنوعی، مسائل دنیای واقعی رو حل کنه
تو این دوره چی یاد می‌گیرید؟
مبانی شبکه‌های عصبی: آشنایی با مفاهیمی مثل نورون، تابع فعال‌سازی، گرادیان کاهشی و پس‌انتشار خطا
شبکه‌های عصبی کانولوشنالی (CNN): بررسی کامل شبکه‌های کانولوشنالی برای پردازش تصاویر و ویدئوها
پردازش زبان طبیعی (NLP): کاربردهای NLP در طبقه‌بندی متن، استخراج اطلاعات و سیستم‌های توصیه‌گر
داده‌های صوتی و گفتار: پیش‌پردازش صوت، استخراج ویژگی، طبقه‌بندی، تابع خطای CTC و تبدیل گفتار به متن
موضوعات پیشرفته: خودرمزنگارها، GAN ها و تشخیص ناهنجاری
پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی مهارت‌ها روی پروژه‌های واقعی در طول دوره
تسلط بر Tensorflow/Keras: آشنایی با هر سه سینتکس تعریف شبکه عصبی شامل Sequential، Functional API و Model Subclassing؛ به‌علاوه دسترسی به گرادیان‌ها و شخصی‌سازی فرایند آموزش
سرفصل‌های دوره به‌صورت فصل‌به‌فصل
فصل
عنوان
تعداد جلسات
مدت زمان
۱
پیش‌نیازهای یادگیری عمیق
۱۴ جلسه
۰۳:۲۲
۲
مقدمه شبکه عصبی
۱۱ جلسه
۰۴:۱۸
۳
شبکه‌های عصبی کانولوشنالی
۱۷ جلسه
۰۳:۵۲
۴
معماری‌های عمیق و انتقال یادگیری
۲۰ جلسه
۰۷:۰۱
۵
رگرسیون و Functional API
۹ جلسه
۰۲:۴۴
۶
طبقه‌بندی متن، Embedding و سیستم‌های توصیه‌گر
۱۵ جلسه
۰۵:۳۸
۷
Model Subclassing، خودرمزنگارها و GAN ها
۱۵ جلسه
۰۵:۴۸
۸
داده‌های صوتی و تابع خطای CTC
۷ جلسه
۰۴:۱۲
۹
پیدا کردن هایپرپارامترهای بهینه و استقرار مدل
۵ جلسه
۰۱:۳۹
۱۰
روش‌های انتقال یادگیری و افزونگی داده پیشرفته
۶ جلسه
۰۲:۰۰
یادگیری عمیق چه کاربردهایی داره؟
دیپ لرنینگ می‌تونه با تحلیل داده‌های حجیم، مسائل پیچیده انسان رو حل کنه. چند نمونه از کاربردهای مهمش:
تشخیص تصویر: تشخیص چهره، تحلیل مدارک پزشکی، تشخیص اعداد دست‌نویس و... که با کتابخانه Tensorflow در پایتون قابل انجامه
پردازش زبان طبیعی: یاد دادن تفاوت‌های زبانی به ماشین‌ها و پاسخ‌دهی به زبان‌های مختلف
مدیریت ارتباط با مشتری (CRM): کمک به کسب‌وکارها برای تحلیل رفتار مشتری
تبلیغات پیش‌بینی‌کننده: تحلیل داده‌های کاربران و پیش‌بینی نتایج کمپین‌ها
رباتیک هوشمند: درک محیط توسط ربات‌ها و تعامل با انسان
مزایای شرکت در این دوره
آموزش پروژه‌محور: ترکیب تئوری و عمل، با پروژه‌های تعریف‌شده در طول دوره
پشتیبانی فعال: امکان طرح سوالات و مشکلات با پشتیبان دوره در هر زمان
دسترسی دائمی: دسترسی همیشگی به محتوای دوره و به‌روزرسانی‌های آینده
جزوه اختصاصی: در اختیار داشتن جزوه درس یادگیری عمیق
پیش‌نیازها
تنها پیش‌نیاز این دوره، آشنایی با پایتونه. تمامی مباحث از صفر توضیح داده می‌شه. علاوه بر پایتون، علاقه و پشتکار هم نقش مهمی در موفقیت شما داره.
یه نکته کاربردی برای دانشجوها
فرض کنید روی پروژه پایان‌نامه‌تون کار می‌کنید و می‌خواید یه مدل برای تشخیص تصاویر پزشکی بسازید. با مطالبی که این دوره درباره CNN و انتقال یادگیری آموزش می‌ده، می‌تونید یه مدل پایه رو با دیتاست خودتون fine-tune کنید و نتایج قابل قبولی بگیرید. یا مثلاً اگه می‌خواید یه چت‌بات ساده بسازید، بخش NLP و Embedding همین دوره دقیقاً همون چیزیه که لازم دارید.
بازار کار و فرصت‌های شغلی
شرکت‌های بزرگ داخل و خارج از ایران به‌شدت دنبال متخصصان حوزه دیپ لرنینگ هستن. تسلط روی این دانش می‌تونه موقعیت شغلی شما رو ارتقا بده و حتی مسیر مهاجرت کاری رو هموارتر کنه. با توجه به رشد روزافزون هوش مصنوعی، تقاضا برای این تخصص هم هر روز بیشتر می‌شه.
جمع‌بندی
این دوره یه مسیر کامل از صفر تا تسلط بر یادگیری عمیقه. با حدود ۴۰ ساعت آموزش ویدئویی، ۱۰ فصل منسجم و تمرکز روی پیاده‌سازی عملی با Tensorflow و Keras، می‌تونه شما رو برای ورود جدی به دنی
یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras را شروع کنید؛ ثبت‌نام با تخفیف
