دوره آموزشی یادگیری عمیق: بهینهسازی و تنظیم مدل
52 دقیقهپیشرفته2025-11-06
مدرسین

Kumaran Ponnambalam
Working with data for 20+ years
جزئیات دوره
یادگیری عمیق یا Deep Learning این روزها یکی از مهمترین تکنولوژیهای پایهای برای بسیاری از راهحلهای هوش مصنوعی شده. اما یادگیری و پیادهسازی این تکنولوژی معمولاً پیچیده و زمانبره، مخصوصاً برای متخصصان IT با پیشزمینههای متفاوت که دنبال یه مسیر ساده و سریع برای درک مفاهیم و ساخت مدلها هستن.
در این دوره، کوماران پوننامبالم یه مسیر ساده و کاربردی برای فهم گزینههای مختلف بهینهسازی و تنظیم مدلهای یادگیری عمیق ارائه میده. توی این مسیر، یاد میگیری چطور مدلها رو بهتر بسازی و عملکردشون رو بهینه کنی. دوره با مرور مباحث پایهای یادگیری عمیق، شامل شبکههای عصبی مصنوعی و معماریهای مختلف شروع میشه. بعد به سراغ تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) میره و بررسی میکنه که هر بخش از شبکه عصبی چه نقاط تنظیم و بهینهسازیای داره. در نهایت، بهترین شیوهها و توصیههای عملی ارائه میشه و یه تمرین عملی end-to-end برای تنظیم کامل مدل انجام میدی.
این دوره کمک میکنه تا بدون گیج شدن در پیچیدگیها، سریع با اصول شبکههای عصبی و تنظیم مدلها آشنا بشی و مهارتهای عملی برای بهبود عملکرد مدلهای Deep Learning به دست بیاری.
اهداف یادگیری
معماری یادگیری عمیق، شامل شبکههای عصبی مصنوعی و اجزای اصلیشون رو درک میکنی.
بلوکهای سازنده شبکههای عصبی و نقاط قابل تنظیم برای بهینهسازی مدلها رو بررسی میکنی.
بهترین شیوهها و روند کاری برای تنظیم و بهینهسازی end-to-end مدلها رو یاد میگیری.
در این دوره، کوماران پوننامبالم یه مسیر ساده و کاربردی برای فهم گزینههای مختلف بهینهسازی و تنظیم مدلهای یادگیری عمیق ارائه میده. توی این مسیر، یاد میگیری چطور مدلها رو بهتر بسازی و عملکردشون رو بهینه کنی. دوره با مرور مباحث پایهای یادگیری عمیق، شامل شبکههای عصبی مصنوعی و معماریهای مختلف شروع میشه. بعد به سراغ تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) میره و بررسی میکنه که هر بخش از شبکه عصبی چه نقاط تنظیم و بهینهسازیای داره. در نهایت، بهترین شیوهها و توصیههای عملی ارائه میشه و یه تمرین عملی end-to-end برای تنظیم کامل مدل انجام میدی.
این دوره کمک میکنه تا بدون گیج شدن در پیچیدگیها، سریع با اصول شبکههای عصبی و تنظیم مدلها آشنا بشی و مهارتهای عملی برای بهبود عملکرد مدلهای Deep Learning به دست بیاری.
اهداف یادگیری
معماری یادگیری عمیق، شامل شبکههای عصبی مصنوعی و اجزای اصلیشون رو درک میکنی.
بلوکهای سازنده شبکههای عصبی و نقاط قابل تنظیم برای بهینهسازی مدلها رو بررسی میکنی.
بهترین شیوهها و روند کاری برای تنظیم و بهینهسازی end-to-end مدلها رو یاد میگیری.
سرفصل ها
مقدمه
- بهینهسازی شبکههای عصبی
- تنظیم فایلهای تمرین
مقدمهای بر بهینهسازی یادگیری عمیق
- بررسی شبکههای عصبی مصنوعی
- یک مدل شبکه عصبی مصنوعی (ANN)
- بهینهسازی و تنظیم مدل
- فرآیند تنظیم یادگیری عمیق
- تنظیمات آزمایش برای دوره
تنظیم شبکه یادگیری عمیق
- تنظیم اندازه دوره و دسته
- آزمایش دوره و اندازه دسته
- تنظیم لایههای پنهان
- تعیین گرهها در یک لایه
- انتخاب توابع فعالسازی
- مقداردهی اولیه وزنها
تنظیم انتشار معکوس
- گرادیانهای محوشونده و انفجاری
- نرمالسازی دستهای
- بهینهسازها
- آزمایش بهینهساز
- نرخ یادگیری
- آزمایش نرخ یادگیری
مدیریت بیشبرازش
- بیشبرازش در شبکههای عصبی مصنوعی
- منظمسازی
- آزمایش منظمسازی
- ترک تحصیل
- آزمایش ترک تحصیل
تمرین تنظیم مدل
- تمرین تنظیم - بیان مسئله
- جمعآوری و پردازش دادهها
- تنظیم شبکه
- تنظیم پس انتشار
- اجتناب از بیشبرازش
- ساخت مدل نهایی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری عمیق: بهینه سازی و تنظیم مدل (2022)
- دوره آموزشی یادگیری جامع PyTorch: کار با تصاویر
- دوره آموزشی یادگیری عمیق با پایتون: بهینهسازی مدلهای یادگیری عمیق
- دوره آموزشی معرفی عملی مدلهای ترنسفورمر برای بینایی کامپیوتری
- دوره آموزشی یادگیری عمیق فولاستک با پایتون
- دوره آموزشی Hugging Face Transformers: مقدمهای بر مدلهای از پیش آموزشدیده
- دوره آموزشی ریاضیات بنیادین برای هوش مصنوعی مولدی: درک مدلهای زبان بزرگ (LLM) و ترنسفورماتورها از طریق کاربردهای عملی
- دوره آموزشی اکسل: استراتژیهای تحقیقات بازار