دوره یادگیری عمیق Deep Learning Fundamentals در مؤسسه فنی و آموزشی کادوس رشت با هدف آموزش مفاهیم، الگوریتمها و معماریهای پایه شبکههای عصبی مصنوعی طراحی شده است. یادگیری عمیق یکی از مهمترین شاخههای هوش مصنوعی است که امروزه در بسیاری از فناوریهای نوین مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، سیستمهای پیشنهاددهنده، خودروهای خودران، تشخیص گفتار و پزشکی هوشمند مورد استفاده قرار میگیرد. پیشرفتهای اخیر در حوزه هوش مصنوعی، از مدلهای بینایی ماشین گرفته تا مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، همگی بر پایه مفاهیم یادگیری عمیق شکل گرفتهاند.
برخلاف الگوریتمهای کلاسیک یادگیری ماشین که موفقیت آنها تا حد زیادی به مهندسی ویژگی (Feature Engineering) وابسته است، در یادگیری عمیق شبکههای عصبی قادرند نمایش مناسبی از دادهها را به صورت خودکار استخراج کرده و الگوهای پیچیده را از حجم زیادی از اطلاعات بیاموزند. با این حال، طراحی یک مدل یادگیری عمیق تنها به ساخت یک شبکه عصبی محدود نمیشود و نیازمند شناخت معماریهای مختلف، انتخاب تابع هزینه و بهینهساز مناسب، تنظیم ابرپارامترها، مدیریت فرآیند آموزش مدل و تحلیل عملکرد آن است.
دوره Deep Learning Fundamentals به گونهای طراحی شده است که دانشپذیران علاوه بر یادگیری نحوه استفاده از چارچوبهای رایج مانند TensorFlow و PyTorch، منطق عملکرد شبکههای عصبی، فرآیند آموزش مدل و دلایل موفقیت یا شکست آنها را نیز به صورت عمیق درک کنند. در این دوره، مفاهیم ریاضی و محاسباتی مورد نیاز به صورت کاربردی آموزش داده میشود و تمامی مباحث با استفاده از پروژههای عملی و مجموعهدادههای واقعی پیادهسازی خواهند شد.
دوره یادگیری عمیق ۶۰ ساعته، ادامه طبیعی دوره Advanced Machine Learning است و دانشپذیران را برای ورود به حوزههای تخصصیتر مانند بینایی ماشین Computer Vision، پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing، مدلهای زبانی بزرگ Large Language Models و هوش مصنوعی مولد Generative AI آماده میکند.
دوره Deep Learning Fundamentals برای چه کسانی مناسب است؟
دوره یادگیری عمیق برای افرادی مناسب است که با مفاهیم پایه یادگیری ماشین آشنا هستند و قصد دارند وارد دنیای شبکههای عصبی و هوش مصنوعی مدرن شوند.
این دوره به ویژه برای گروههای زیر توصیه میشود:
- دانشآموختگان دوره Advanced Machine Learning
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای مهندسی، علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، ریاضیات و آمار
- برنامهنویسان Python که قصد فعالیت حرفهای در حوزه هوش مصنوعی را دارند
- تحلیلگران داده و پژوهشگرانی که به دنبال استفاده از مدلهای یادگیری عمیق در پروژههای خود هستند
- تمامی علاقهمندان به آموزش Deep Learning که به دنبال یادگیری اصولی و پروژهمحور هستند.
پیشنیازهای شرکت در کلاس Deep Learning در رشت
برای شرکت در این دوره، آشنایی با مباحث مطرحشده در دوره Advanced Machine Learning یا داشتن دانش معادل آن ضروری است.
شرکتکنندگان باید با مفاهیم زیر آشنایی داشته باشند:
- برنامهنویسی با Python
- کتابخانههای NumPy، Pandas و Scikit-learn
- مبانی یادگیری ماشین
- رگرسیون و طبقهبندی
- ارزیابی عملکرد مدلها
- بهینهسازی و Gradient Descent
این دوره بر آموزش شبکههای عصبی مصنوعی و روشهای مدرن یادگیری عمیق تمرکز دارد و مباحث تخصصی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد در دورههای بعدی آموزش داده خواهند شد.
سرفصلهای دوره آموزش Deep Learning در مؤسسه کادوس
در دوره آموزش Deep Learning تلاش شده است تا میان مفاهیم نظری، مبانی ریاضی، پیادهسازی عملی و اجرای پروژههای واقعی تعادل برقرار شود. دانشپذیران ضمن آشنایی با معماریهای پایه شبکههای عصبی، تمامی مفاهیم را با استفاده از TensorFlow و PyTorch پیادهسازی خواهند کرد.
مقدمهای بر یادگیری عمیق
- یادگیری عمیق چیست؟
- تفاوت Deep Learning و Machine Learning
- کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف
- معرفی معماریهای شبکههای عصبی
مبانی شبکههای عصبی مصنوعی
- نورون مصنوعی (Perceptron)
- شبکههای چندلایه (Multi-Layer Perceptron)
- انتشار رو به جلو (Forward Propagation)
- تابع هزینه (Loss Function)
- انتشار خطا (Backpropagation)
- گرادیان و فرآیند آموزش شبکه
توابع فعالسازی و بهینهسازی
- Activation Functions
- Sigmoid
- Tanh
- ReLU و مشتقات آن
- Softmax
- Optimizerها
- SGD
- Momentum
- RMSProp
- Adam
- Learning Rate Scheduling
آموزش و ارزیابی شبکههای عصبی
- Batch، Mini-Batch و Epoch
- مدیریت Overfitting
- Dropout
- Batch Normalization
- Early Stopping
- تحلیل منحنیهای آموزش
- ارزیابی عملکرد مدل
کار با TensorFlow و PyTorch
- معرفی دو چارچوب اصلی یادگیری عمیق
- ساخت شبکههای عصبی
- آموزش مدل
- ذخیره و بازیابی مدلها
- استفاده از GPU برای آموزش مدلها
شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- مفهوم کانولوشن
- لایههای Convolution و Pooling
- معماری CNN
- طبقهبندی تصاویر
- استخراج ویژگی از تصاویر
انتقال یادگیری (Transfer Learning)
- مفهوم Transfer Learning
- استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده
- Fine-Tuning
- کاربرد Transfer Learning در پروژههای واقعی
Autoencoderها
- مفهوم یادگیری بدون ناظر
- معماری Autoencoder
- کاهش ابعاد دادهها
- استخراج ویژگی
- کاربرد Autoencoder در بازسازی داده و تشخیص ناهنجاری
پروژههای عملی
در بخش پروژه، دانشپذیران شبکههای عصبی را بر روی مجموعهدادههای واقعی طراحی و پیادهسازی خواهند کرد.
نمونه پروژهها:
- تشخیص دستخط با استفاده از شبکههای عصبی
- طبقهبندی تصاویر
- تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
- تشخیص ناهنجاری با Autoencoder
- پروژه جامع پایان دوره
خروجی دوره Deep Learning Fundamentals برای دانشپذیران چه خواهد بود؟
در پایان دوره، دانشپذیران خواهند توانست:
- مفاهیم و معماریهای پایه یادگیری عمیق را درک کنند.
- شبکههای عصبی مصنوعی را با استفاده از TensorFlow و PyTorch طراحی و پیادهسازی کنند.
- مدلهای یادگیری عمیق را آموزش داده، ارزیابی و بهینهسازی کنند.
- از شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای حل مسائل بینایی ماشین استفاده کنند.
- از تکنیک Transfer Learning برای توسعه سریعتر مدلهای هوشمند بهره ببرند.
- Autoencoderها را برای استخراج ویژگی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری به کار گیرند.
- از GPU برای آموزش مدلهای یادگیری عمیق استفاده کنند.
- آمادگی لازم برای ورود به دورههای تخصصیتر مانند Computer Vision، Natural Language Processing، Large Language Models و Generative AI را کسب کنند.
دوره یادگیری عمیق Deep Learning Fundamentals فرصتی مناسب برای افرادی است که میخواهند از الگوریتمهای کلاسیک یادگیری ماشین فراتر رفته و با فناوریهای اصلی هوش مصنوعی مدرن آشنا شوند. ترکیب آموزش مفهومی، پیادهسازی عملی، استفاده از چارچوبهای استاندارد صنعت و اجرای پروژههای واقعی، به دانشپذیران کمک میکند تا مهارتهای لازم برای طراحی و توسعه سیستمهای مبتنی بر شبکههای عصبی را به دست آورند و مسیر خود را در حوزههای پیشرفته هوش مصنوعی ادامه دهند.
مشاوره و ثبتنام
جهت مشاوره تخصصی و ثبتنام در دوره یادگیری عمیق در رشت با یکی از شعب مؤسسه کادوس تماس حاصل بفرمایید:
شعبه لاکانی رشت (مرکزی)
شعبه مسکن مهر رشت
