توضیحات

دوره Certification in Deep Learning AI. این دوره آموزشی جامع به یادگیری پایتون، شبکه‌های عصبی، یادگیری انتقالی، یادگیری عمیق مولد، پردازش زبان طبیعی و ارزیابی مدل‌ها برای ورود به دنیای هوش مصنوعی می‌پردازد. این دوره آموزشی فرصتی عالی برای برداشتن گام بعدی در مسیر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم می‌کند. چه هدف فراگیران تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری عمیق، پژوهشگر هوش مصنوعی یا دانشمند داده باشد، این دوره تمامی مبانی تئوری و مهارت‌های عملی مورد نیاز برای ساخت، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق را به صورت کامل در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. ساختار آموزشی این برنامه شامل ماژول‌های دسته‌بندی‌شده، پروژه‌های عملی و مطالعات موردی واقعی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح مقدماتی تا پیشرفته رشد کنند. در بخش‌های ابتدایی دوره، مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی، برنامه‌نویسی پایتون و اصول شبکه‌های عصبی به دقت تبیین می‌شود. سپس فراگیران به سراغ مباحث پیشرفته‌تر مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن، شبکه‌های عصبی بازگشتی، یادگیری انتقالی و مدل‌های مولد می‌‌روند تا بتوانند از ابزارهای قدرتمندی مانند تنسورفلو و پای‌تورچ استفاده کنند. در ادامه، مباحث مربوط به پردازش زبان طبیعی، تنظیم فراپارامترها، ارزیابی مدل‌ها و روش‌های استقرار بررسی می‌شوند. این دوره همچنین با ارائه یک پروژه پایانی جامع و کاربردی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان بتوانند مهارت‌های آموخته‌شده را در دنیای واقعی پیاده‌سازی کرده و راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در صنایع مختلف به کار بگیرند.

آنچه فرا خواهید گرفت

• مبانی هوش مصنوعی و پایتون: آشنایی با تاریخچه هوش مصنوعی و تسلط بر کتابخانه‌های ضروری پایتون مانند نامپای، پانداس و مت‌پلات‌لیب برای مدیریت داده‌ها.
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: درک تفاوت نورون‌های زیستی و مصنوعی، پرسپترون‌ها، شبکه‌های چندلایه و تکنیک‌های بهینه‌سازی گردانی.
• شبکه‌های کانولوشن و بازگشتی: کار با شبکه‌های مناسب پردازش تصویر و داده‌های دنباله‌ای، به همراه مدل‌های حافظه طولانی‌مدت کوتاه.
• مدل‌های مولد و یادگیری انتقالی: استخراج ویژگی، تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، شبکه‌های مولد مخاصمه و خودرمزگذارهای متغیر.
• پردازش زبان طبیعی: یادگیری تعبیه‌سازی واژگان، مدل‌های دنباله به دنباله، مکانیسم توجه و آشنایی با مدل‌های برتر مانند برت و جی‌پی‌تی.
• ارزیابی و استقرار مدل: تسلط بر ماتریس درهم‌ریختگی، معیارهای ارزیابی، تنظیم فراپارامترها، استقرار و پایش مدل‌ها در محیط عملیاتی.
• پروژه پایانی: اجرای یک پروژه جامع و کامل از ابتدا تا انتها برای تثبیت تمامی مهارت‌های آموخته‌شده در طول دوره.

این دوره مناسب افرادیست که

• مشتاقان یادگیری عمیق: افرادی که می‌خواهند به عنوان مهندس یادگیری عمیق یا متخصص هوش مصنوعی فعالیت کنند و به دنبال کسب مهارت‌های قوی هستند.
• دانشمندان داده و مهندسان نرم‌افزار: متخصصانی که قصد دارند تخصص خود را در زمینه شبکه‌های عصبی و برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق گسترش دهند.
• پژوهشگران و دانشجویان: افرادی که علاقه‌مند به حل مسئله به کمک هوش مصنوعی و توسعه مدل‌های پیشرفته هستند.
• متخصصان شاغل: افرادی که می‌خواهند تکنیک‌های یادگیری عمیق را در حوزه‌های بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و مدل‌سازی مولد به کار بگیرند.

مشخصات دوره Certification in Deep Learning AI

• ناشر: Udemy
• مدرس: Human and Emotion: CHRMI
• سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
• مدت زمان آموزش: 15 ساعت و 4 دقیقه
• تعداد دروس: 78

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Certification in Deep Learning AI

• An interest in artificial intelligence, machine learning, and deep learning concepts
• Basic familiarity with Python programming and mathematical concepts such as linear algebra and probability is beneficial

تصاویر دوره

نمونه فیلم دوره

لینک دانلود

دانلود بخش 1 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 2 گیگابایت

دانلود بخش 3 – 623 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir

حجم فایل

4.6 گیگابایت