آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین

poster
پیش‌نمایش دوره

یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep learning) است. طی این روش، تلاش بر این است که قابلیتی به ماشین (سیستم کامپیوتری) اضافه شود تا ماشین در تصمیم‌گیری‌ها ... ادامه

برگزارکننده:  مکتب‌خونه  مکتب‌خونه
مدرس دوره:
5 (5 رای)
سطح: مقدماتی
 پلاس
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  33 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  5 ساعت ویدئو - 28 ساعت تمرین و پروژه
 (قابل دانلود می‌باشد)
مهلت دوره:  4 هفته
  
حد نصاب قبولی در دوره:  70 نمره
فارغ‌التحصیل شدن در این دوره نیاز به ارسال تمرین‌ها و پروژه‌های الزامی دارد. 
organization-pic  گواهینامه این دوره توسط مکتب‌خونه ارائه می‌شود.
course-feature   گواهی‌نامه مکتب‌خونه course-feature   خدمات منتورینگ course-feature   پروژه محور course-feature   تمرین و آزمون course-feature   تالار گفتگو course-feature   تسهیل استخدام

پیش‌نیاز‌ها

برای شرکت در دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چه پیش‌نیازهایی وجود دارد؟

در این دوره مباحث به نحوی انتخاب و بیان شده است که این پیش‌فرض وجود دارد که مخاطب دوره با مباحث مربوط به یادگیری عمیق، تنسورفلو و کراس آشنایی دارد. برای درک هرچه بهتر موضوعات مطرح شده در این دوره بهتر است مخاطب پیش از شروع این دوره نسبت به گذراندن دوره آموزش «یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس» اقدام کند.

سرفصل‌های دوره آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین

مدل‌سازی سطح پایین

در این فصل با مباحثی همچون تعاریف کلی و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق و مدل‌سازی سطح پایین، چگونگی طراحی دلخواه اِلمان‌های مختلف یک شبکه عصبی و امکانات پردازش داده تنسورفلو آشنا خواهید شد و در انتخای فصل چند پروژه عملی از این مباحث را حل می‌کنیم.

  معرفی دوره
مشاهده
"06:30  
  تنسورها در تنسورفلو - الف
مشاهده
"15:43  
  تنسورها در تنسورفلو - ب
"19:41  
  معرفی tf function
"17:10  
  تعریف loss دلخواه - الف
"17:44  
  تعریف loss دلخواه - ب
"18:25  
  تعریف loss و regularizer دلخواه
"17:42  
  تعریف متریک دلخواه
"19:00  
  تعریف لایه دلخواه - الف
"12:12  
  تعریف لایه دلخواه - ب
"10:53  
  تعریف لایه دلخواه - پ
"12:33  
  تعریف مدل دلخواه
"16:39  
  الف - Gradient Tape
"13:08  
  ب - Gradient Tape
"16:49  
  تعریف training loop دلخواه - الف
"15:57  
  تعریف training loop دلخواه - ب
"12:38  
  تعریف training loop دلخواه - پ
"08:33  
  مروری بر امکانات پردازش داده تنسورفلو
"19:46  
  پروژه اول مدل‌سازی سطح پایین (الزامی)
 20%    
"420:00  
  پروژه دوم مدل‌سازی سطح پایین (الزامی)
 20%    
"360:00  
  پروژه سوم مدل‌سازی سطح پایین (الزامی)
 20%    
"420:00  
  پروژه چهارم مدل‌سازی سطح پایین (الزامی)
 20%    
"360:00  
  پروژه پنجم مدل‌سازی سطح پایین (الزامی)
 20%    
"120:00  

ویژگی‌های دوره

گواهی‌نامه مکتب‌خونه
گواهی‌نامه مکتب‌خونه

در صورت قبولی در دوره، گواهی نامه رسمی پایان دوره توسط مکتب‌خونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار می گیرد.

مشاهده نمونه گواهینامه

ویژگی‌های دوره

خدمات منتورینگ
خدمات منتورینگ

خدمات منتورینگ به معنای برخورداری دانشجو از راهنما یا پشتیبان علمی در طول گذراندن دوره می‌باشد. این خدمات شامل پاسخگویی به سوالات آموزشی(در قالب تیکتینگ)، تصحیح آزمون یا پروژه های دوره و ارائه باز خورد موثر به دانشجو می‌باشد.

ویژگی‌های دوره

پروژه محور
پروژه محور

این دوره طوری طراحی شده است که محتوای آموزشی دوره حول چند پروژه واقعی و کاربردی هستند تا یادگیری دانشجو در طول دوره به کاربردهای عملی تبدیل شود و به این ترتیب بالاترین سطح یادگیری را فراهم نمایند.

ویژگی‌های دوره

تمرین و آزمون
تمرین و آزمون

با قرار گرفتن تمرین ها و آزمون های مختلف در طول دوره، محیطی تعاملی فراهم شده است تا بهره گیری از محتوا و یادگیری بهتر و عمیق تر شود.

ویژگی‌های دوره

تالار گفتگو
تالار گفتگو

شما می توانید از طریق تالار گفتگو با دیگر دانشجویان دوره در ارتباط باشید، شبکه روابط حرفه ای خود را تقویت کنید یا سوالات مرتبط با دوره خود را از دیگر دانشجویان بپرسید.

ویژگی‌های دوره

تسهیل استخدام
تسهیل استخدام

در صورت قبولی در دوره، شما می‌توانید با وارد کردن اطلاعات آن در بخش دوره‌های آموزشی رزومه‌ساز «جاب ویژن»، تایید مهارت خود را در قالب اضافه شدن «مدال مهارت» به روزمه آنلاین خود دریافت نمایید. این مدال علاوه بر ایجاد تمایز در نمایش رزومه شما، باعث بالاتر قرار گرفتن آن در لیست انبوه رزومه‌های ارسالی به کارفرما شده و بدین ترتیب شانس شما را برای استخدام در سازمانهای موفق و پر متقاضی افزایش می‌دهد.

بررسی فرصت‌های شغلی

درباره دوره

یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep learning) است. طی این روش، تلاش بر این است که قابلیتی به ماشین (سیستم کامپیوتری) اضافه شود تا ماشین در تصمیم‌گیری‌ها روشی مشابه فرایند ذهن انسان را داشته باشد و به نوعی فعالیت‌های ذهن انسان را تقلید کند.

در دوره «آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» شرکت‌کنندگان با موضوعات مختلفی از جمله مدل‌سازی سطح پایین در تنسورفلو آشنا خواهند شد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است و به دلیل ویژگی‌های جذابی که در اختیار کاربران قرار می‌دهد، کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است؛ به همین دلیل این کتابخانه، به عنوان پراستفاده‌ترین کتابخانه در یادگیری عمیق شناخته می‌شود.

شرکت‌کنندگان این دوره با همه مباحث مربوط به یادگیری عمیق، مدل‌سازی سطح پایین و کتابخانه تنسورفلو آشنا خواهند شد. به طور مشخص شرکت‌کنندگان در این دوره با مباحث زیر سروکار خواهند داشت:

  • آشنایی با تعاریف کلی و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق و مدل‌سازی سطح پایین
  • چگونگی طراحی دلخواه اِلمان‌های مختلف یک شبکه عصبی مانند loss، metric، activation function و حتی لایه‌ها و مدل‌ها
  • چگونگی پیاده‌سازی training loop به صورت کامل و دلخواه
  • آشنایی با تعاریف و عملیات‌های ممکن روی تنسورها
  • آشنایی با امکانات پردازش داده تنسورفلو

شرکت‌کنندگان این دوره پس از گذراندن این دوره علاوه بر آشنایی با مباحث و تعاریف کلی موارد زیر را نیز به طور کامل فرا خواهند گرفت:

  • آشنایی با تنسورها و انجام محاسبات با آن‌ها
  • پیاده‌سازی loss، activation function، initializer، regularizer، metric، لایه و مدل دلخواه
  • آشنایی با GradientTape و طراحی حلقه آموزش دلخواه
  • آشنایی با Data API تنسورفلو

 

هدف از برگزاری دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟

مدل‌سازی سفارشی و سطح پایین یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای افرادی است که قصد دارند در زمینه یادگیری عمیق فعالیت داشته باشند.

شما ممکن است بخواهید ایده‌های جدیدی را برای طراحی یک شبکه عصبی پیاده‌سازی کنید. یعنی شبکه‌ای طراحی کنید که تعدادی از اِلمان‌ها به‌صورت default در آن وجود نداشته باشد. به‌عنوان مثال می‌خواهید یک loss جدید تعریف کنید و یا عملکرد شبکه را با یک متریک جدید ارزیابی کنید؛ یا لایه‌ای بسازید که عملکرد جدیدی داشته باشد. پس از گذراندن این دوره با امکانات لازم در تنسورفلو برای این محاسبات آشنا می‌شوید و می‌توانید شبکه‌ای کاملا دلخواه با نیازها و ایده‌آل‌های خودتان ایجاد کنید.

هدف اصلی این دوره آشنایی با همه مباحثی است که در این مسیر مورد نیاز شما خواهند بود و برای کار در این مسیر باید به آن‌ها تسلط پیدا کنید.

 

دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» برای چه کسانی مناسب است؟

مباحث مطرح شده در این دوره برای همه افرادی که به موضوعاتی همچون یادگیری عمیق و هرآنچه به این موضوع مربوط می‌شود علاقه‌مند هستند، مفید و کاربردی خواهد بود.

به طور خاص این دوره برای کسانی است که با تنسورفلو و کراس آشنایی دارند و قصد دارند با گذراندن یک دوره آموزشی علاوه بر مرور مجدد مباحث مربوط به این عناوین، گامی بزرگ در جهت ماهرتر شدن در مدل سازی شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق بردارند.

درباره استاد

maktabkhooneh-teacher پژمان اقبالی

پژمان اقبالی دانشجوی دکتری بیومکانیک در دانشگاه EPFL سوئیس است. وی دارای تجربه تدریس مباحث علوم کامپیوتر مخصوصاً برنامه‌نویسی محاسباتی است. او سابقه‌ی تدریس برنامه‌نویسی پایتون، متلب و R، محاسبات علمی، بهینه‌سازی، علم داده و یادگیری ماشین را دارد. 
ایشان در حال حاضر بر روی توسعه‌ی مدل‌های آماری و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پزشکی کار می‌کند. حوزه‌های تخصصی او برنامه‌نویسی محاسباتی، آمار و یادگیری ماشین، مدل‌های اجزای محدود و بهینه‌سازی است.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد

نظرات کاربران

تا کنون نظری برای این دوره ثبت نشده است. برای ثبت نظر باید ابتدا در دوره ثبت نام کرده و دانشجوی دوره باشید.
سیدکیوان ناصری 1402-10-28
بسیار خوب،سرفصل ها مناسب و تدریس عالی. ممنون از مکتب خونه و آقای اقبالی
علی رضا دیندار فرکوش 1402-08-28
دوره مفیدی بود
عبدالرحیم صدیقی 1401-07-12
برنامه ریزی دوره خوب، محتوای دوره با کیفیت و نحوه تدریس عالی بود.
زهرا غلامی 1401-07-08
دوره خوب ومفیدی بود...

دوره‌های پیشنهادی

سوالات پرتکرار

آیا در صورت خرید دوره، گواهی نامه آن به من تعلق می گیرد؟
خیر؛ شما با خرید دوره می توانید در آن دوره شرکت کنید و به محتوای آن دسترسی خواهید داشت. در صورتی که در زمان تعیین شده دوره را با نمره قبولی بگذرانید، گواهی نامه دوره به نام شما صادر خواهد شد.

سوالات پرتکرار

حداقل و حداکثر زمانی که می توانم یک دوره را بگذرانم چقدر است؟
برای گذراندن دوره حداقل زمانی وجود ندارد و شما می توانید در هر زمانی که مایل هستید فعالیت های مربوطه را انجام دهید. برای هر دوره یک حداکثر زمان تعیین شده است که در صفحه معرفی دوره می توانید مشاهده کنید که از زمان خرید دوره توسط شما تنها در آن مدت شما از ویژگی های تصحیح پروژه ها توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه بهره مند خواهید بود.

سوالات پرتکرار

در صورت قبولی در دوره، آیا امکان دریافت نسخه فیزیکی گواهی نامه دوره را دارم؟
خیر، به دلیل مسائل زیست محیطی و کاهش قطع درختان، فقط نسخه الکترونیکی گواهی‌نامه در اختیار شما قرار می‌گیرد

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟
بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

دوره آموزش یادگیری عمیق پیشرفته

چنانچه می‌خواهید با دنیای هوش مصنوعی آشنا شوید در آموزش یادگیری عمیق پیشرفته شرکت کنید. این دوره در 33 ساعت آموزش کمک می‌کند تا به‌صورت عملی و تئوری اطلاعات مفیدی درباره هوش مصنوعی پیدا کنید و وارد بازارکار شوید.

یادگیری عمیق پیشرفته چیست؟

در دنیای پرشتاب علم و تکنولوژی، هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از نوین‌ترین دستاوردهای بشر، توجه همگان را به خود جلب کرده است. یادگیری عمیق (Deep learning) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی با الهام از ساختار مغز انسان ساخته شده است از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش و تحلیل اطلاعات پیچیده استفاده می‌کند.

این حوزه جذاب که در سال‌های اخیر در ایران نیز مورد استقبال قرار گرفته، فرصت‌های شغلی بی‌نظیری را برای متخصصان این رشته به ارمغان آورده است. شرکت‌های متعددی به دنبال استخدام افراد مجرب در زمینه یادگیری عمیق هستند به همین علت تقاضا برای آموزش این تخصص روز به روز در حال افزایش است. اگر شما نیز از جمله علاقمندان به یادگیری ماشین هستید، این مطلب آموزشی می‌تواند راهنمای شما در مسیر آموزش یادگیری عمیق پیشرفته باشد.

نقش یادگیری عمیق پیشرفته در هوش مصنوعی

یادگیری عمیق پیشرفته دریچه‌ای نو به سوی دنیای فناوری می‌گشاید و فرصت‌های بی‌شماری را برای نوآوری و خلق ایده‌های جدید پیش روی شما قرار می‌دهد. یادگیری ماشین و الگوریتم ماشین لرنینگ نقشی اساسی در پیاده‌سازی و عملکرد سیستم‌های یادگیری عمیق ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی، این غولِ نوظهور دنیای فناوری، در حال دگرگونیِ ابعاد مختلف زندگی ما است. در قلب این تحولات شگرف، یادگیری عمیق پیشرفته به‌عنوان نگین درخشان هوش مصنوعی، نقشی بی‌بدیل ایفا می‌کند.

شبکه‌های عصبی عمیق، مغز متفکرِ یادگیری عمیق پیشرفته، قادر به انجام محاسباتی در سطحی شگفت‌انگیز هستند. این شبکه عصبی، با تجزیه و تحلیل انبوه داده‌ها، الگوهای ظریف و نامحسوس را کشف می‌کند و به ماشین‌ها توانایی یادگیری و تصمیم‌گیری هوشمندانه می‌دهد. یادگیری عمیق پیشرفته مرزهای هوش مصنوعی را به فراتر از آنچه تاکنون تصور می‌شد، گسترش می‌دهد و زمینه را برای نوآوری‌ها و پیشرفت‌های خارق‌العاده در عرصه‌های مختلف فراهم می‌کند.

اهمیت آموزش یادگیری عمیق پیشرفته

تسلط بر این دانش، دروازه‌های فرصت‌های شغلی بی‌نظیری در زمینه Deep learning به روی شما می‌گشاید. تقاضای فزاینده برای متخصصان این حوزه در صنایع مختلف، بازاری پررونق و پویا را برای فارغ‌التحصیلان این رشته رقم زده است.

اما این تنها مزیت آموزش یادگیری عمیق پیشرفته نیست. شما با یادگیری این دانش، قادر به حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف خواهید بود. توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، کشف الگوهای پنهان و استخراج اطلاعات ارزشمند، شما را به عامل خلاقیت و نوآوری در دنیای پیرامونتان تبدیل خواهد کرد. یادگیری عمیق پیشرفته به شما می‌آموزد که چگونه از قدرت هوش مصنوعی برای بهبود زندگی بشر در زمینه‌های مختلف مانند پزشکی، مهندسی، علوم پایه و غیره استفاده کنید.

یادگیری عمیق پیشرفته در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

یادگیری عمیق پیشرفته، این دانش نوظهور دنیای هوش مصنوعی، مرزهای دانش بشری را در تفسیر و تحلیل داده‌ها جابه‌جا کرده است. با ساختار پیچیده‌ای که این دانش دارد، این فناوری قادر به استخراج دانش و بینش عمیق از انبوه اطلاعات خام است و راه‌حل‌هایی نوآورانه برای چالش‌های مختلف ارائه می‌دهد. 

بنابراین کاربردهای یادگیری عمیق، به وسعت دنیای پیرامون ما است. از تشخیص دقیق بیماری‌ها تا طراحی و ساخت ربات‌های هوشمند، این فناوری در حال دگرگونی صنایع مختلف و بهبود کیفیت زندگی بشر است. برخی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق پیشرفته عبارت‌اند از:

  • پردازش زبان طبیعی: ترجمه زبان‌ها، درک و تولید متن، چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند با یادگیری عمیق به سطحی جدید از هوشمندی و دقت ارتقا یافته‌اند.
  • تشخیص تصاویر: تشخیص چهره و اشیاء، آنالیز تصاویر پزشکی، رباتیک بینایی و خودروهای خودران تنها بخشی از توانایی‌های بینایی ماشین با اتکا به Deep learning هستند.
  • تصمیم‌گیری هوشمندانه: پیش‌بینی تقاضا در بازار، تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و بورس هوشمند از جمله کاربردهای یادگیری عمیق پیشرفته در حوزه تصمیم‌گیری هوشمندانه هستند.
  • کشف دانش: استخراج اطلاعات از ژنوم انسان، کشف داروهای جدید، تحلیل داده‌های علمی و پیش‌بینی بلایای طبیعی با این دانش نوظهور به دانش بشری راه یافته است.

آموزش یادگیری عمیق پیشرفته، کلید ورود به این دنیای بی‌حد و مرز است. با گذراندن دوره‌های تخصصی و تسلط بر ابزارهایی مانند Python و Tensorflow، می‌توانید به جمع متخصصان خلاق و نوآور این حوزه بپیوندید و در مسیر پیشرفت علم و فناوری نقشی مؤثر داشته باشید.

آموزش تنسورفلو و کراس چه اهمیت در یادگیری عمیق پیشرفته دارد؟

یادگیری عمیق پیشرفته، دریچه‌ای نو به سوی دنیای پیچیده و شگفت‌انگیز هوش مصنوعی می‌گشاید. در این مسیر، تسلط بر ابزارهای قدرتمندی مانند تنسورفلو و کراس، کلید دستیابی به توانایی‌های خارق‌العاده در تحلیل و تفسیر داده‌ها و حل مسائل پیچیده است.

تنسورفلو (Tensorflow)، به‌عنوان کتابخانه‌ای متن‌باز و قدرتمند در پایتون (Python) ، نقش‌آفرینیِ بی‌بدیلی در محاسبات پیچیده اعدادی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیچیده دارد. این کتابخانه، مجموعه‌ای غنی از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین را در اختیار شما قرار می‌دهد تا در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص ارقام دست‌نویس، تعبیه کلمات، ترجمه ماشینی، شبیه‌سازی‌های مبتنی بر معادلات دیفرانسیل و... نتایج شگفت‌انگیزی دست آورید.

کراس (Keras) نیز به‌عنوان ابزاری نوین در آموزش یادگیری تقویتی، به شما کمک می‌کند عامل‌های هوشمند را آموزش دهید تا بتوانند در محیط‌های پیچیده و پویا به بهترین نحو عمل کنند. این ابزار، با ارائه الگوریتم‌های قدرتمند، باعث می‌شود سیستم‌های هوشمند را برای انجام وظایف مختلف مانند بازی کردن، رباتیک و کنترل سیستم‌های پیچیده آموزش دهید.

اهمیت آموزش تنسورفلو و کراس و آموزش تنسورفلو پیشرفته در دوره‌ آموزش یادگیری عمیق پیشرفته از این رو آشکار می‌شود که این ابزارها، پایه و اساس تسلط بر مهارت‌های عملی در این حوزه هستند.

معرفی دوره آموزش یادگیری عمیق پیشرفته مکتب خونه

به علت اهمیت فراوانی که آموزش ماشین لرنینگ پیشرفته در دنیای امروزی دارد مکتب خونه تصمیم گرفته است تا با برگزاری آموزش یادگیری عمیق پیشرفته به درک عمیق‌تر مطالب این حوزه کمک کند. در دوره مقدماتی یادگیری عمیق پیشرفته مباحث ابتدایی گفته می‌شود. مدت زمان برگزاری این آموزش 33 ساعت است که 5 ساعت آموزش تئوری و 28 ساعت حل تمرین و انجام پروژه است. به همین علت شما با شرکت در این آموزش به تمامی مباحث به‌طور کامل مسلط می‌شوید.

مدرس دوره آموزش یادگیری عمیق پیشرفته، پژمان اقبالی است که در حال حاضر به‌صورت تخصصی روی نامه‌نویسی محاسباتی، آمار و یادگیری ماشین، مدل‌های اجزای محدود و بهینه‌سازی کار می‌کند. پس از گذشت چهار هفته آموزش آزمونی در انتهای دوره برگزار می‌شود که دانشجویانی که تمام تمرین‌ها و پروژه‌های خود به موقع ارسال کرده‌اند می‌توانند شرکت کنند. چنانچه آنها در این آزمون نمره‌ای بیشتر از 70 بدست آورند، مدرکی معتبر از طرف مکتب خونه به آنها ارائه می‌شود که مهر تأییدی بر توانایی افراد است.

معرفی سرفصل‌های آموزش یادگیری عمیق پیشرفته

در  آموزش یادگیری عمیق پیشرفته مباحث زیر وجود دارد:

·        دل‌سازی سطح پایین

·        تنسورها در تنسورفلو 

·        معرفی tf function

·        تعریف loss دلخواه - الف

·        تعریف loss و regularizer دلخواه

·        تعریف مدل دلخواه

·        Gradient Tape

·        تعریف training loop 

·        مروری بر امکانات پردازش داده تنسورفلو

·        پروژه اول مدل‌سازی سطح پایین (الزامی)

پیش‌نیازهای لازم برای شرکت در آموزش دیپ لرنینگ پیشرفته

پیش از برای شرکت در این دوره باید آموزش تنسورفلو و کراس را گذرانده باشید. این کار به شما کمک می‌کند تا یادگیری عمیق پیشرفته را بهتر درک کنید. اگر می‌خواهید دانش بیشتری در این زمینه داشته باشید دوره آموزش رایگان یادگیری عمیق بهترین گزینه برای شما است. زیرا شما می‌توانید از جزوه درس یادگیری عمیق می‌توانید برای درک بهتر یادگیری عمیق پیشرفته استفاده کنید. 

آموزش دیپ لرنینگ پیشرفته مکتب خونه چه مزایایی دارد؟

دوره آموزش دیپ لرنینگ پیشرفته مکتب‌خونه، دروازه‌ای به سوی تسلط بر پیچیدگی‌های هوش مصنوعی و توانایی حل مسائل بغرنج با اتکا به قدرت شگفت‌انگیز شبکه‌های عصبی می‌گشاید. با شرکت در بهترین دوره یادگیری عمیق، مهارت‌های خود را در این حوزه به سطحی فراتر ارتقا خواهید داد و آماده ورود به دنیای حرفه‌ای و چالش‌های جذاب خواهید شد.

یادگیری عمیقِ کاربردی: این دوره با رویکردی پروژه محور طراحی شده است و شما در کنار آموزش تئوری مفاهیم کلیدی، مهارت‌های عملی خود را نیز با انجام پروژه‌های چالش‌برانگیز تقویت خواهید کرد.

پشتیبانی بی‌وقفه: دوره یادگیری عمیق پیشرفته، تیمی از متخصصان مجرب در کنار شما خواهند بود تا به سوالات شما پاسخ داده و شما را در حل چالش‌هایتان یاری کنند.

دسترسی دائمی: با تهیه این دوره، دسترسی نامحدود به محتوای آموزشی خواهید داشت و می‌توانید در هر زمان و مکانی که مایل باشید به مطالعه و مرور مباحث بپردازید.

گواهینامه معتبر: پس از اتمام دوره و قبولی در آزمون نهایی، گواهینامه‌ای معتبر از مکتب‌خونه دریافت خواهید کرد که اعتباری ارزشمند در بازارکار  داخل و خارج از ایران دارد.
هوش مصنوعی، کلید ورود به دنیای آینده: گامی فراتر با یادگیری عمیق پیشرفته

در دنیای پرشتاب علم و فناوری، هوش مصنوعی جایگاه ویژه‌ای کسب است. یادگیری عمیق پیشرفته که ساختاری پیچیده دارد می‌تواند در آموزش یادگیری عمیق با پایتون و آنالیز داده‌ها بسیار مؤثر باشد. این دانش کمک می‌کند تا شما اطلاعات مفیدی از داده‌های پیچیده بدست آورید و به کسب‌وکارها در پیشرفت و افزایش درآمد کمک کنید.

آیا خواهان ارتقاء موقعیت شغلی خود و دستیابی به دانش روز دنیا هستید؟ آموزش یادگیری عمیق پیشرفته مکتب‌خونه، فرصتی بی‌نظیر برای تسلط بر این فناوری نوظهور و گامی بلند در مسیر تبدیل شدن به متخصصی خلاق و نوآور در این حوزه به‌شمار می‌رود. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی و آموزش ماشین لرنینگ و آموزش دیپ لرنینگ به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره آموزشی موجود است.

صفحات پربازدید
poster
پیش‌نمایش دوره
  
برگزار کننده:  مکتب‌خونه
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  33 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  5 ساعت ویدئو - 28 ساعت تمرین و پروژه
 (قابل دانلود می‌باشد)
مهلت دوره:  4 هفته
  
امتیاز شما:  100 %
  
حد نصاب قبولی در دوره:  70 نمره
فارغ‌التحصیل شدن در این دوره نیاز به ارسال تمرین‌ها و پروژه‌های الزامی دارد. 
organization-pic  گواهینامه این دوره توسط مکتب‌خونه ارائه می‌شود.
course-feature   گواهی‌نامه مکتب‌خونه course-feature   خدمات منتورینگ course-feature   پروژه محور course-feature   تمرین و آزمون course-feature   تالار گفتگو course-feature   تسهیل استخدام