یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس به آموزش کاربردی یادگیری عمیق و تمام مباحث مربوط به کتابخانه‌­های تنسورفلو و کراس می‌­پردازد. به طور مشخص­‌تر موضوعاتی که در این دوره دنبال می‌­شود شامل موارد زیر است:

• پیاده‌­سازی شبکه‌­های عصبی (یادگیری عمیق) در پایتون
• پیاده‌­سازی شبکه­‌های Multi-layer perceptron (MLP) و Convolutional
• بحث و بررسی در رابطه با موضوعات گوناگون یادگیری عمیق مانند: Transfer learning، Overfitting و Regularization
• بررسی دقیق و عمیق تنسورفلو و کراس

آشنایی با یادگیری عمیق، تنسورفلو و کراس

در یک تعریف کلی، یادگیری عمیق یکی از شاخه­‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در آن سعی می­‌شود از روش کارکرد مغز برای یادگیری موضوعات استفاده شود.

در یادگیری عمیق به کامپیوترها آموزش داده می‌­شود که برای حل مسائل از روش­‌هایی استفاده کنند که مغز انسان برای حل مسائل از آن روش‌­ها استفاده می‌­کند. به طور کلی یادگیری عمیق سعی می‌­کند به شبیه‌سازی مغز انسان بپردازد.

«تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است که کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌­ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌­سازی شبکه­‌های عصبی است. به همین دلیل است که این کتابخانه، پراستفاده‌­ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است.

کراس یک کتابخانه در تنسورفلو است که با هدف توسعه شبکه‌­های عصبی ایجاد شده است.

هدف از برگزاری دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟

امروزه اهمیت یادگیری عمیق در بسیاری از تکنولوژی‌­ها بر کسی پوشیده نیست؛ تا جایی که در دنیای امروز یادگیری عمیق به مغز محاسباتی در بسیاری از زمینه­‌های علم و تکنولوژی تبدیل شده است. به همین دلیل است که در دنیایی از صنایع مختلف تا تکنولوژی‌­های مختلف، تقریبا هیچ موردی را نمی‌­توان پیدا کرد که در آن ردپایی از یادگیری عمیق دیده نشود. به این ترتیب، اصلی­‌ترین هدف این دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق و شناخت ابعاد گوناگون آن است.

در این دوره شما با این ابزار بسیار مهم به ­صورت عملیاتی آشنا می‌­شوید و جزئیات لازم برای پیاده‌­سازی بهینه این الگوریتم‌ها را در عمل می­‌آموزید. برای شروع سریع و عملی، می‌توانید از آموزش یادگیری عمیق با پایتون بهره ببرید. در ادامه راه می‌­توانید از این ابزار در هر زمینه‌­ای که با داده روبه‌­رو می‌شوید و به دنبال پیدا کردن الگوهای آن هستید، استفاده کنید.

دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس برای چه کسانی مناسب است؟

محتوای این دوره به نحوی انتخاب شده که مناسب افرادی باشد که دوره یادگیری ماشین را گذرانده‌اند و با مفاهیم ابتدایی هوش مصنوعی آشنایی دارند و به دنبال ادامه مسیر یادگیری/شغلی در این زمینه هستند. با توجه به اینکه این دوره ترکیب آموزش مفاهیم تئوری و عملی در کنار یکدیگر است، دانشجویان این دوره می‌توانند مسائل دنیای واقعی مثل پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی‌های دنباله‌های عددی و ترافیک و غیره را حل کنند. بنابراین این دوره مناسب کسانی خواهند بود که علاقه‌مند به مباحث پیشرفته هوش مصنوعی و چالش‌های لبه‌ی تکنولوژی هستند.

در انتهای دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس مخاطب چه دستاوردی خواهد داشت؟

با توجه به محتوایی که در این دوره به شرکت‌­کنندگان آموزش داده می‌­شود، در انتهای دوره مخاطبان محترم با موارد زیر آشنایی خواهند داشت:

• پیاده­‌سازی شبکه‌­های MLP
• پیاده‌­سازی شبکه­‌های Sequential، Functional و Subclass
• بهینه­‌سازی پارامترهای شبکه­‌های عصبی
• شناخت ترکیب مناسب activation function و initialization
• شناخت بهینه‌­ساز­ها و برنامه‌­های زمانی متناسب
• شناخت راهکارهای مقابله با Overfitting
• شناخت ابزار لازم برای ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی شبکه­‌های عصبی
• پیاده‌سازی Transfer learning و استفاده از شبکه­‌های قدرتمند آماده
• پیاده‌­سازی شبکه­‌های Convolutional

وجه تمایز این دوره نسبت به سایر دوره­‌های مشابه چیست؟

در این دوره مدرس پس از نشان دادن تصویر کلی از مفهوم یادگیری عمیق، وارد جزئیات پیاده­‌سازی می‌­شود. در این پیاده‌سازی هدف نوشتن کدهای طولانی و پیچیده نیست، بلکه مدرس با جزئیات تمام به بررسی و بحث درباره تمام خط­‌های این پیاده‌­سازی می‌­پردازد. مدرس برای مباحث مختلف این دوره، الگوهای پیاده‌­سازی کد را به شما می‌­آموزد و این یعنی شما در ادامه مسیر کار با شبکه­‌های عصبی نیز می‌­توانید این الگوها را در یادگیری مباحث تکنیکی کدنویسی استفاده کنید. مدرس سعی می­‌کند مباحث را با ساده‌ترین زبان ممکن بیان کند اما در این حال شما را با پیچیدگی­‌های کار با شبکه‌های عصبی نیز آشنا کند. در این دوره هر قدمی که جلو می­‌روید مدرس دلیل و منطق پشت آن قدم را شرح می‌­دهد که اهمیت آن قدم‌­ها را در ادامه مسیر در ذهن داشته باشید.