دوره آموزشی شروع کار با یادگیری عمیق

با افزایش سریع استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، بسیاری از متخصصان فنی و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار نیاز دارند با شبکه‌های عصبی و مدل‌های هوش مصنوعی کار کنند؛ اما در بسیاری از موارد، درک دقیقی از نحوه طراحی، آموزش و ارزیابی این مدل‌ها ندارند. شناخت اصول یادگیری عمیق (Deep Learning) به متخصصان کمک می‌کند تا فراتر از استفاده صرف از مدل‌های آماده حرکت کرده و بتوانند عملکرد، محدودیت‌ها و قابلیت‌های مدل‌های AI را بهتر تحلیل کنند.

در این دوره، مدرس Kumaran Ponnambalam یک آموزش عملی و پروژه‌محور از یادگیری عمیق ارائه می‌دهد و شما را مرحله‌به‌مرحله با فرآیند طراحی، آموزش و ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی با استفاده از Python و فریم‌ورک‌های مدرن هوش مصنوعی آشنا می‌کند.

در ابتدای دوره، با مفاهیم پایه یادگیری عمیق و ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید شبکه‌های عصبی چگونه داده‌ها را پردازش می‌کنند، چگونه الگوها را یاد می‌گیرند و چه مراحلی برای تبدیل داده‌های خام به مدل‌های هوشمند طی می‌شود.

در ادامه، فرآیند کامل توسعه مدل‌های Deep Learning را بررسی می‌کنید؛ از آماده‌سازی داده‌ها و انتخاب معماری مناسب گرفته تا آموزش مدل، تنظیم پارامترها و ارزیابی نتایج. این دوره با تمرکز بر تمرین‌های عملی به شما کمک می‌کند مدل‌های واقعی بسازید و جریان کاری مورد استفاده در پروژه‌های مدرن هوش مصنوعی را درک کنید.

برای درک بهتر کاربردهای واقعی، در این دوره روی انواع داده‌ها کار می‌کنید. نمونه‌هایی از داده‌های ساختاریافته مانند دسته‌بندی Iris (Iris Classification) و داده‌های متنی مانند تشخیص ایمیل‌های اسپم (Spam Detection) بررسی می‌شوند تا نحوه استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق در مسائل واقعی را تجربه کنید.

یکی از بخش‌های مهم دوره، بررسی ارتباط میان مفاهیم پایه Deep Learning و معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی مولد است. در این بخش یاد می‌گیرید چگونه شبکه‌های عصبی پایه، مسیر را برای فناوری‌های مدرن مانند:
Transformerها (Transformers)
بردارهای تعبیه‌سازی (Embeddings)
مدل‌های پایه هوش مصنوعی (Foundation Models)
مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)

فراهم کرده‌اند و چگونه این فناوری‌ها امروزه در ساخت سیستم‌های Generative AI استفاده می‌شوند.

همچنین یاد می‌گیرید چگونه معماری‌های موجود و مدل‌های متن‌باز را ارزیابی کنید، میزان تناسب آن‌ها را برای یک مسئله خاص بررسی نمایید و مدل‌های آماده را برای نیازهای سازمانی یا پروژه‌های اختصاصی تطبیق دهید.

در پایان این دوره، توانایی طراحی، آموزش، ارزیابی و استفاده مجدد از مدل‌های یادگیری عمیق را خواهید داشت و می‌توانید با دیدی عمیق‌تر در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی (Enterprise AI)، توسعه مدل‌های Machine Learning و سیستم‌های مبتنی بر Generative AI فعالیت کنید.


🎯 اهداف یادگیری
طراحی و آموزش مدل‌های پایه یادگیری عمیق با استفاده از Python و Keras
درک ساختار شبکه‌های عصبی و فرآیند یادگیری در مدل‌های Deep Learning
ارزیابی و اعتبارسنجی عملکرد شبکه‌های عصبی با استفاده از Loss Functionها، معیارهای دقت و روش‌های تقسیم داده
پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری عمیق روی داده‌های واقعی ساختاریافته و متنی
ساخت مدل‌های طبقه‌بندی برای حل مسائل واقعی مانند تشخیص اسپم و تحلیل داده‌ها
درک ارتباط میان شبکه‌های عصبی پایه و معماری‌های مدرن هوش مصنوعی مولد
شناخت نقش Transformerها، Embeddingها و Foundation Modelها در سیستم‌های AI امروزی
ارزیابی، انتخاب و تطبیق مدل‌های موجود و معماری‌های متن‌باز برای کاربردهای مختلف
توسعه مهارت عملی برای ساخت و آزمایش مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های واقعی
استفاده از مدل‌های Deep Learning در راهکارهای هوش مصنوعی سازمانی و کاربردهای تجاری