آموزش رایگان یادگیری عمیق با پایتون

یادگیری عمیق (Deep Learning) که همچنین به عنوان یادگیری ساختار یافته عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی نیز شناخته می‌شود، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. این دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون با هدف آموزش عملی این ترند جذاب در مکتب خونه ارائه شده که در ادامه به معرفی این دوره آموزش خواهیم پرداخت و در بخش بیشتر بدانید اطلاعات کاملی را از یادگیری عمیق ارائه خواهیم کرد.

هدف از برگزاری دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون چیست؟

دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق با پایتون به‌منظور آموزش اصول پایه‌ای یادگیری عمیق و استفاده از این اصول در زمینه‌های مختلف یادگیری عمیق مخصوصاً vision computer تهیه و تدوین شده است. این دوره آموزشی به‌صورت مرحله‌به‌مرحله و با استفاده از مثال‌های کاربردی شما را با مفاهیم زیر آشنا خواهد کرد.

سرفصل‌های دوره دیپ لرنینگ با پایتون

سرفصل‌های دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون به صورت زیر خواهد بود:

• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و معرفی library استفاده‌شده در این دوره
• شبکه‌های عصبی (Neural networks) و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در PyTorch
• آشنایی با مفهوم تنسور و نحوه کار کردن با آن‌ها در PyTroch
• فرایند طراحی و استفاده از مدل‌های deep learning
• آشنایی با روش stochastic gradient descent و نحوه پیاده‌سازی آن در PyTorch
• آشنایی با convolutional neural networks (CNNs)
• نحوه طراحی و train کردن یک مدل تشخیص عکس در PyTorch و fastai

دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون نقطه شروع بسیار خوبی برای افرادی است که هیچ تجربه‌ای در این زمینهٔ ندارند و تصمیم به شروع آموزش این مبحث گرفته‌اند. برای شروع یادگیری عملی و دسترسی به منابع آموزشی، پیشنهاد می‌کنیم از آموزش یادگیری عمیق با پایتون استفاده کنید. برای استفاده از مطالب ارائه‌شده در این دوره نیاز به دانش ریاضیات چندانی نیست اما بهتر است که تا حدودی با برنامه‌نویسی پایتون آشنایی داشته باشید.

همچنین این دوره آموزشی به دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر در دو گرایش هوش مصنوعی و نرم‌افزار بسیار کمک خواهد کرد تا مفاهیم را به شکل حرفه‌ای‌تری برای انجام پروژه‌های دانشگاهی و درسی یاد بگیرند. 

تمایز دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون با سایر دوره‌ها

اصلی‌ترین ویژگی متمایزکننده این دوره با سایر دوره‌های موجود در این است که مدرس این دوره برای توضیح مفاهیم اساسی یادگیری ماشین از مثال‌های کاربردی استفاده می‌کند و در ادامه مفاهیم ریاضی مربوط به آن‌ها را مطرح می‌کند. با استفاده از این روش مخاطب طی استفاده از چند ویدئو اول این دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون با چگونگی طراحی مدل‌های نسبتاً پیشرفته و تکنیک‌های مورداستفاده برای پیاده‌سازی این مدل‌ها آشنا می‌شود و مفاهیم ریاضی را نیز با توجه ‌به کاربرد آن‌ها بهتر و عمیق‌تر درک خواهد کرد.

منابع مورد استفاده در دوره آموزش Deep Learning

منبعی که برای آموزش این دوره یادگیری عمیق با پایتون مورد استفاده قرار گرفته، علاوه بر اطلاعات مدرس دوره، منبع زیر بوده است:

• Howard, Jeremy, and Sylvain Gugger. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch. O'Reilly Media, 2020.