دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

زبان پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای مباحث پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این زبان برای هر پلتفرم و پروژه‌ای کتابخانه و ابزارهای مخصوصی دارد. همچنین لازم است بدانید Deep learning از شاخه‌های اصلی و مهم هوش‌ مصنوعی بوده و امروزه تبدیل به موضوعات مورد توجه برنامه‌نویسان شده است. 

در این پکیج آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس قصد داریم شما را با مفاهیم و اصول اولیه یادگیری عمیق با پایتون آشنا کنیم. برای این منظور ابتدا باید در مورد تنسورفلو و کراس که از کتابخانه‌های معروف و قدرتمند این زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری عمیق هستند اطلاعات دقیقی به دست آوریم. سپس یاد بگیریم الگوریتم‌های یادگیری چطور کار می‌کنند و نحوه پیاده سازی هرکدام چطور ممکن می‌شود. 

پیش‌نیازهای این دوره

آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس با توجه به این که از مباحث پیشرفته برنامه‌نویسی به شمار می‌رود، پیش‌نیازهایی دارد. در واقع لازم است در حوزه‌های زیر اطلاعات کافی و تجربه نسبتاً خوبی داشته باشید تا بتوانیم موضوع یادگیری عمیق را راحت‌تر پیش ببریم.

زبان برنامه نویسی پایتون

همان‌طور که اشاره شد برای کار با کتابخانه تنسورفلو و کراس نیاز به زبان پایتون داریم. این زبان قدرتمند بهترین و آسان‌ترین زبان برای یادگیری محسوب می‌شود، زیرا بسیار به زبان محاوره‌ای انگلیسی نزدیک است. پایتون اولین پیش‌نیاز آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس خواهد بود. باید در کار کردن با این زبان مهارت و تجربه مناسبی داشته باشید.

هوش مصنوعی

یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی محسوب می‌شود. پس باید با مفاهیم اولیه این موضوع نیز آشنا باشید تا بتوانید درک بهتری از یادگیری عمیق کسب کنید. 

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین پایه و اساس یادگیری عمیق است. در حقیقت یادگیری عمیق یکی از تکنیک‌های یادگیری ماشین بوده و برای درک آن نیاز به درک یادگیری ماشین داریم. پس اگر دانش کافی در این زمینه ندارید سعی کنید قبل از شرکت در آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس، در مورد آن تحقیق و مطالعه کنید.

منابع و الزاماتی که دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس براساس آن‌­ها تدریس شده است چیست؟

در این دوره از منابع گوناگونی بهره گرفته شده است. اصلی‌­ترین منابع در برگزاری این دوره موارد زیر است:

1) Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow, Aurélien Géron, Published by O’Reilly Media, Inc., 2019

2) Deep Learning, Aaron Courville, Ian Goodfellow, and Yoshua Bengio, MIT Press, 2015

3) https://www.tensorflow.org

4) https://keras.io

کراس و تنسورفلو چیست؟

تا اینجا فهمیدیم که برای پیاده‌سازی یادگیری عمیق با زبان پایتون باید یادگیری ماشین را به همراه تکنیک‌ها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده کنیم. یادگیری ماشین به تنهایی فرایندی بسیار پیچیده بوده و نیاز به محاسباتی وسیع و سخت دارد. 

تیم Google Brain کتابخانه‌ای قدرتمند برای ساده و سریع کردن این محاسبات ساخته‌ که با نام تنسورفلو شناخته می‌شود. این کتابخانه دارای یک سیستم هوشمند است که از ادغام الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به دست آمده است. این کتابخانه به گونه‌ای طراحی و پیاده سازی شده که در زبان C++ نیز قابل استفاده باشد. 

کتابخانه دیگری که در این آموزش با آن سروکار داریم کراس «Keras» نام دارد. این کتابخانه یک ابزار پیشرفته برای یادگیری عمیق با شبکه عصبی است. برای کار کردن با کراس لازم است با کتابخانه‌های Numpy ، Pandas  و scikit-learn آشنا باشید. 

مزایای ثبت‌نام در این آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

شاید برایتان سؤال باشد که چرا آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون را پیدا کرده و از آن برای کسب مهارت استفاده نکنم. اولاً باید بدانید اغلب دوره‌های آموزشی توسط افراد ضبط می‌شوند که قصد فروش دوره‌های پیشرفته‌تری را دارند. در نتیجه عنوانی مانند «آموزش رایگان یادگیری عمیق» تنها جنبه تبلیغاتی موضوع را پوشش می‌دهد. 

در واقع دوره‌ای که کلمه رایگان را با خود به یدک می‌کشد هیچ‌وقت نمی‌تواند کامل و جامع باشد. کما این که حتی وقتی دوره‌ای با سطح آموزشی مقدماتی و متوسط هم خریداری می‌کنیم باید با توجه به سطح آموزشی خود تمام مباحث را پوشش دهد. به علاوه در صورت ثبت‌نام در این دوره خدمات و مزایای زیر را دریافت خواهید کرد.

·      خدمات منتورینگ برای پشتیبانی علمی دانشجو توسط یک فرد متخصص

·      تالار گفتگو برای ارتباط با دیگر دانشجویان و شخص استاد

·      آموزش کاملاً پروژه محور 

·      تمرین و آزمون با پشتیبانی لحظه‌ای 

·      رفع اشکالات در طی دوره

·      دریافت گواهینامه معتبر از مکتب خونه

·      تسهیل استخدام با تأیید مهارت شما در رزومه‌ساز جاب ویژن

آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس مناسب چه افرادی است؟

هر دوره‌ آموزشی جامعه هدفی دارد. در نتیجه باید توجه کنیم که دوره مورد نظر برای چه کسانی مفید و مناسب است تا با خرید محصول نامناسب ضرر نکنیم. البته خرید هیچ آموزش ضرر محسوب نمی‌شود؛ چرا که به هر حال فردی که می‌خواهد یک مطلب و مهارت خاصی را یاد بگیرید حتماً برای یادگیری پیش‌نیازهای آن نیز تلاش خواهد کرد. 

قبل از هر چیزی باید بدانید این دوره در وهله اول برای افرادی مناسب است که موارد مطرح شده به عنوان پیش‌نیاز دوره را بلد باشد. در صورت دارا بودن این ویژگی هر فردی که به مباحث پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری سیستم‌های کامپیوتری علاقه دارد می‌تواند فرد مناسبی برای شرکت در این دوره باشد. 

دستاوردهای این دوره برای دانشجو چه خواهد بود؟

دوره پیش رو دارای سطح مقدماتی است؛ بنابراین بیشتر با هدف آشنایی شما با مباحث مربوط به یادگیری عمیق طراحی و تولید شده است. در آموزش tensorflow در پایتون با موارد زیر به گونه‌ای آشنا خواهید شد که بتوانید مسیر یادگیری خود را به خوبی برنامه‌ریزی و ادامه دهد. 

·      آشنایی دقیق و عمیق با کتابخانه‌های تنسورفلو و کراس

·      آشنای با نحوه پیاده‌سازی یادگیری عمیق با کتابخانه‌های فوق

·      شناخت ابزار لازم برای ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی شبکه­‌های عصبی

·      شناخت بهینه‌­ساز­ها و برنامه‌­های زمانی متناسب

·      شناخت بهینه‌­ساز­ها و برنامه‌­های زمانی متناسب

·      بهینه­‌سازی پارامترهای شبکه­‌های عصبی

·      کسب مهارت لازم برای استفاده از شبکه­‌های قدرتمند آماده

·      پیاده­‌سازی شبکه‌­های چندلایه  MLP

·      پیاده‌­سازی شبکه­‌های Sequential، Functional  و Subclass  

·      شناخت ترکیب مناسب activation function و  initialization

·      شناخت راهکارهای مقابله با  Overfitting

·      آشنایی با پیاده‌سازی Transfer learning  

·      آشنایی با نحوه پیاده‌­سازی شبکه­‌های  Convolutional

سرفصل‌های آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

توجه داشته باشید که آموزش تنسورفلو پیشرفته نیاز به کسب دانش کافی در سطح مقدماتی و متوسط در این زمینه دارد. به همین دلیل این آموزش کتابخانه تنسورفلو و کراس در مکتب خونه را برای تمام علاقه‌مندان حوزه هوش‌ مصنوعی و یادگیری ماشین توصیه می‌کنیم. 

فصل اول: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

هدف اصلی این دوره آشنایی شما با مفاهیم اولیه و در اصل پایه‌ریزی درست برای ورود شما به مباحث پیشرفته و حرفه‌ای است. از این رو فصل اول را با عنوان «مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین» شروع کردیم. این فصل دارای دو فایل ویدئویی، یک پروژه تمرینی یادگیری ماشین و یک آزمون تشریحی است.

فصل دوم: مبانی یادگیری عمیق

در این فصل باید مباحث مختلف یادگیری عمیق و مبانی آن را در قالب ۳۵ فایل تصویری بگذرانید. این موضوعات با تاریخچه یادگیری عمیق شروع و به یک فایل جمع‌بندی ختم می‌شود. در انتها نیز باید بتوانید ۳ پروژه تمرینی را با بهترین نمره ممکن حل کنید تا از آمادگی شما برای ورود به فصل بعدی اطمینان حاصل شود.

فصل سوم: شبکه عصبی عمیق

یکی از تکنیک‌های معروف و محبوب یادگیری عمیق الگوریتم شبکه عصبی است. این الگوریتم انواع مختلفی دارد که با توجه به نیاز و نوع پروژه می‌توانیم یکی را انتخاب و مورد استفاده قرار دهیم. در این فصل مباحث پایه‌ای این تکنیک از یادگیری عمیق را یاد می‌گیرید. فصل سوم دارای ۴۱ درس آموزشی و ۵ پروژه تمرینی است که انجام آن‌ها الزامی است.

فصل چهارم: شبکه کانولوشنال عمیق

شبکه عصبی کانولوشی از الگوریتم‌های پرکاربرد شبکه عصبی است. این الگوریتم چند لایه بوده و گزینه‌ای مناسب و عالی برای یادگیری عمیق به شمار می‌رود. در این فصل که فصل پایانی دوره است ۱۸ جلسه تدریس به همراه ۴ پروژه تمرینی را پشت سر خواهید گذاشت.

گواهینامه مکتب خونه

برای دریافت گواهینامه اتمام دوره باید بتوانید تمام فصل‌ها را با نمره بالا به اتمام برسانید. قبولی در این دوره نیازمند کسب حداقل نمره ۷۰ در مجموع است. شما ۱۰ هفته برای اتمام دوره به همراه انجام تمرینات فرصت دارید. این موضوع شرط اصلی قبولی شما خواهد بود. یعنی باید بتوانید طی ۱۰ هفته نمره لازم را کسب کنید. در غیر این صورت اگر بر دریافت گواهینامه اصرار دارید، مجبور به تمدید دوره با مبلغ مورد نیاز برای صدور گواهینامه خواهید بود. 

آموزش یادگیری عمیق با تنسور فلو و کراس در  مکتب خونه

از شما کاربران گرامی دعوت می‌کنیم برای کسب تجربه‌ای بی‌بدیل از آموزش و یادگیری این دوره‌ را با قیمتی استثنائی و پشتیبانی عالی تهیه کنید. در صورتی که به مشاوره تخصصی در این رابطه نیاز دارید سوالات خود را با بخش پشتیبانی این کورس در میان بگذارید. همکاران ما در هر ساعت از شبانه روز آمادگی راهنمایی شما را دارند. 

همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری ماشین، آموزش یادگیری عمیق و آموزش پایتون به عنوان پیش‌نیازهای این دوره وجود دارد.