در دوره آموزش دیپ لرنینگ هر آنچه را که باید در رابطه با فناوری Deep learning (یادگیری عمیق) و ورود به بازار کار آن بدانید، در قالب آموزش های عملی و پروژه محور، خواهید آموخت. دوره آموزش یادگیری عمیق زیر نظر اساتید برجسته حوزه دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی برگزار شده و در پایان دوره نیز مدرک معتبر مجتمع فنی تهران، خدمت دانش پذیران گرامی، اعطا می گردد.
| بازار کار: | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ |
| سطح آموزش: | مقدماتی تا پیشرفته✔️ |
| مدرک: | مجتمع فنی تهران🔖 |
| مدرس : | محمدرضا شاقوزی |
| پیش نیاز: | Machine Learning- Data Analyst -Python |
| مشاوره رایگان: | ۰۲۱-۲۲۸۳۸۲۸۸داخلی ۱۱۶📞 |
| نوع دوره: | آنلاین |
| مدت دوره: | ۶۰ ساعت⏱ |
این روزها تکنولوژی با سرعتی توقف ناپذیر در حال رشد و ترقی است؛ به نحوی که هر روز، دستاوردهایی تازه و شگفت انگیز به همراه می آورد و همه مردم جهان را از آن منتفع می سازد. از مهم ترین جنبه های فناوری که اتفاقا کاربردهای آن همواره در حال رشد و افزایشاند، می توان به هوش مصنوعی اشاره کرد؛ مجموعه قابلیت هایی که به رایانه و ماشین آلات، این امکان را می دهد که همانند انسان و البته بهتر و موفق تر از او، به تجزیه و تحلیل، ادراک و فعالیت هوشمندانه بپردازند.
دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق نیز از مهم ترین و کاربردی ترین حوزه های هوش مصنوعی است که روز به روز اهمیت آن در دنیای علم و تکنولوژی افزایش می یابد. در دوره آموزش دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران نمایندگی نیاوران، با این حوزه جذاب و بسیار مفید از هوش مصنوعی، آشنا خواهید شد.
دوره آموزش دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران
با توجه به نکات ذکر شده، شرکت در دوره آموزش دیپ لرنینگ و یادگیری دانش های مرتبط با آن، می تواند در موقعیت شغلی و حرفه ای شما بسیار تأثیرگذار بوده و فرصت های بسیاری را پیش رویتان قرار دهد.
همچنین با توجه به رونق بسیار کسب و کارهای مربوط به هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در کشورهای پیشرفته، شرکت دوره هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ، رزومه کاری و تحصیلی شما را برای مهاجرت و یا همکاری با شرکت های معتبر تقویت خواهد نمود.
در این دوره تمامی مباحث آموزشی، توسط بهترین و توانمندترین متخصصین و اساتید حوزه هوش مصنوعی و Deep learning خدمت دانش پذیران گرامی، آموزش داده می شود.
سرفصل های دوره آموزش دیپ لرنینگ
از جمله مهمترین سرفصل های آموزشی ارائه شده در دوره آموزش دیپ لرنینگ می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- آشنایی با اصطلاحات و مبانی یادگیری عمیق
- معرفی شبکه های عصبی دیپ لرنینگ
- آشنایی با شبکه های عصبی چند لایه
- آشنایی با انواع سیستم ها، مانند CNN و RNN و VAE و GAN
- آموزش ریاضی دیپ لرنینگ
- آشنایی با توابع
- آشنایی با روش های آموزش سیستم
مروری بر یادگیری ماشین و شبکه های عصبی
- مروری بر انواع توابع آتش
- مروری بر نحوه محاسبه گرادیان و انواع توابع
خطا - مروری بر روال کلی backpropagation
- مروری بر روال های دسته بندی و رگرسیون
- مروری بر روال آموزش شبکه های عصبی در تنسورفلو و کراس
انواع Optimizationها در محاسبه گرادیان شبکه های عصبی
- آپدیت وزن شبکه از طریق Random search
- بررسی روش های ساده محاسبه گرادیان:
گرادیان چیست
Gradient Descent
Mini-batch Gradient Descent
Stochastic Gradient
Stochastic Gradient Descent - بررسی مفهوم Moving Average
o Momentum
o Nesterov Momentum - محاسبه گرادیان از طریق AdaGrad
- محاسبه گرادیان از طریق RMSProp
- محاسبه گرادیان از طریق Adam
مقدمات شبکه های عصبی عمیق
- Data preprocessing مروری بر PCA و روش های کاهش بعد
- Weight Initialization
Random
Xavier
HE - Batch Normalization
- Hyperparameter Optimization
بررسی روال تغییرات learning
rate
Monitor and visualize the accuracy
Monitor and visualize the loss - Regularization
L1 / L2 regularization
Dropout - Data Augmentation
شبکه های عمیق پیچشی Convolutional Neural Network
- بیان ساختار کلی شبکه های عصبی پیچشی
- معرفی لایه های مختلف شبکه های CNN
لایه Fully connected
لایه Convolutional
لایه Polling
لایه Softmax - آشنایی با مفاهیم dim و Stride و padding
- معرفی معماری های مختلف شبکه های CNN
Alexnet
VGG
GoogleNet
ResNet - پیاده سازی شبکه های عصبی پیچشی با
KERAS - پیاده سازی شبکه های عصبی پیچشی با
PyTorch
معماری یادگیری انتقالی Transfer Learning
- معرفی رویکرد یادگیری انتقالی و کاربرد آن در CNN
شبکه های عمیق بازگشتی Recurrent Neural Network
- مقدماتی بر شبکه های بازگشتی
بیان ساختار سلول شبکه های بازگشتی
معرفی انواع مختلف شبکه های بازگشتی
محو شدگی و انفجار گرادیانها در شبکههای بازگشتی - معرفی شبکه بازگشتی LSTM
- معرفی شبکه بازگشتی GRU
- معرفی شبکه های بازگشتی دو طرفه
معماری ترتیب به ترتیب Seq2Seq
- معرفی معماری ترتیب به ترتیب و کاربرد آن در RNN
تبدیل شونده ها Transformers
- معرفی رویکرد Transformers
- معرفی لایه ی Attentions
- معرفی مدل BERT
شبکه های عمیق Variation Autoencoders
- مقدماتی بر یادگیری با ناظر و بدون ناظر
- معرفی شبکه های Generative
- معرفی شبکه های Auto Encoder
- معرفی Variational Auto Encoder
شبکه های عمیق Generative Adversarial Networks
- مقدماتی بر شبکه های عصبی Gan
- معرفی شبکه های Deep Convolutional GAN
- معرفی شبکه های Semisupervised GAN
- معرفی شبکه های Conditional GAN
- معرفی شبکه های Cycle GAN
Deep learning چیست؟
دیپ لرنینگ (Deep learning) یا یادگیری عمیق نوعی فناوری است که با الهام گرفتن از سیستم عصبی و عملکرد مغز انسان، به ماشین آلات و تجهیزات مدرن کمک می کند همانند انسان ها بیاندیشند و از قابلیت های فکری و ذهنی آن ها برخوردار شوند.
از نمونه های کنونی این فناوری، می توان به دستیارهای هوشمند تلفن همراه یا رایانه مانند Cortana و Siri اشاره کرد که در انجام سریع تر انواع فرآیندها، به افراد کمک می کنند و بر اساس الگوهایی از پیش تعیین شده، به برقراری ارتباط با کاربر می پردازند.
از مهمترین ویژگی های دیپ لرنینگ، می توان به تغییر و ارتقای مداوم آن اشاره کرد. از آنجایی که این فناوری نمونه ای شبیه سازی شده از ذهن انسان است، درست مانند نوع بشر، با دریافت اطلاعات تازه و پردازش مداوم آن ها، توانایی های خود را افزایش داده و رشد می یابد. به عبارت دیگر، به صورت بی وقفه آموزش می بیند و روز به روز، مؤثرتر از قبل عمل می کند.
این فناوری تازه، هنوز در مراحل ابتدایی رشد خود به سر می برد، اما بدیهی است که آینده ای بسیار روشن دارد و افرادی که از اکنون به دنبال آموزش دیپ لرنینگ رفته و در این زمینه به کسب مهارت و دانش می پردازند، می توانند در فرآیند رشد و توسعه آن، نقش مهمی را ایفا نمایند.
بدیهی است که دیپ لرنینگ، از بسیاری جهات می تواند برای زندگی انسان سودآور و کمک کننده باشد. به خصوص واضح است که در آینده ای نه چندان دور، نقش این فناوری در دنیای صنعت بسیار پررنگ خواهد بود.
تاریخچه دیپ لرنینگ
تاریخچه دیپ لرنینگ(یادگیری عمیق) را می توان به چندین دهه قبل با نقاط عطف و پیشرفت های قابل توجهی در این راه ردیابی کرد. در اینجا خلاصه ای از لحظات کلیدی در تاریخ یادگیری عمیق آورده شده است:
۱. شبکه های عصبی اولیه (دهه ۱۹۴۰ – ۱۹۶۰):
اساس یادگیری عمیق در توسعه شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) نهفته است. در دهه ۱۹۴۰، وارن مک کالوچ و والتر پیتس اولین مدل ریاضی یک نورون را معرفی کردند که الهام بخش تحقیقات بعدی بود. در اواخر دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰، فرانک روزنبلات پرسپترون را توسعه داد، شکل اولیه یک شبکه عصبی که می توانست الگوهای ساده را یاد بگیرد.
۲. الگوریتم پس انتشار (دهه ۱۹۷۰ – ۱۹۸۰): در دهه ۱۹۷۰، الگوریتم پس انتشار، روشی برای آموزش شبکه های عصبی چند لایه، معرفی شد.
۳. شبکه عصبی زمستان (دهه ۱۹۹۰ – اوایل دهه ۲۰۰۰):
در طول دهه ۱۹۹۰ و اوایل دهه ۲۰۰۰، علاقه به شبکههای عصبی به دلیل محدودیتهای قدرت محاسباتی و این تصور که سایر الگوریتمهای یادگیری ماشین، مانند ماشینهای بردار پشتیبان، برای بسیاری از کارها مؤثرتر هستند، کاهش یافت. این دوره اغلب به عنوان “زمستان شبکه عصبی” نامیده می شود.
۴. احیای یادگیری عمیق (اواخر دهه ۲۰۰۰ – اکنون):
یادگیری عمیق در اواخر دهه ۲۰۰۰ تجدید حیاتی را تجربه کرد که توسط چندین عامل هدایت می شد:
- آ. افزایش در دسترس بودن داده ها: رشد سریع اینترنت و فناوری های دیجیتالی، حجم عظیمی از داده ها را تولید کرد و مواد آموزشی فراوانی را برای مدل های دیپ لرنینگ فراهم کرد.
- ب. پیشرفت در قدرت محاسباتی: در دسترس بودن GPUهای قدرتمند (واحدهای پردازش گرافیکی) و محاسبات موازی، آموزش شبکه های عصبی عمیق را با کارآمدتر امکان پذیر می کند.
- ج. توسعه معماریهای جدید: محققان معماریهای یادگیری عمیق جدیدی مانند شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) برای پردازش تصویر و شبکههای عصبی مکرر (RNN) برای دادههای متوالی معرفی کردند.
- د. پیشرفت های بزرگ: به عنوان مثال، در سال ۲۰۱۲، AlexNet، یک CNN عمیق، برنده چالش تشخیص تصویری در مقیاس بزرگ ImageNet شد و با اختلاف قابل توجهی از رویکردهای بینایی کامپیوتری سنتی پیشی گرفت.
۵. پیشرفت ها و برنامه های کاربردی ادامه یافته:
از زمان ظهور مجدد دیپ لرنینگ، این رشته به سرعت به تکامل خود ادامه داده است. یادگیری عمیق در زمینه هایی مانند رانندگی مستقل، مراقبت های بهداشتی، مالی و بسیاری موارد دیگر به کار گرفته شده است که پتانسیل خود را برای حل مشکلات پیچیده نشان می دهد.
پیش نیازهای دوره دیپ لرنینگ
اگر قصد شرکت در دوره آموزش دیپ لرنینگ را دارید، در ابتدا باید به مفاهیم اولیه برنامه نویسی مسلط باشید و با زبان برنامه نویسی پایتون به صورت کامل آشنا باشید تا بتوانید در این دوره شرکت کنید و مطالب را به راحتی درک کنید.
اگر به برنامه نویسی با پایتون آشنایی ندارید، می توانید در کلاس پایتون شرکت کنید و مهارت های لازم برنامه نویسی را کسب کنید.
دیپ لرنینگ چگونه کار می کند؟
هدف اصلی در فناوری Deep learning یا یادگیری عمیق که خود بخشی از ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین به حساب می آید، تقلید از فرآیندهای ذهنی و ادراکی انسان است. برای دست یابی به این مقصود، باید از طریق شناخت دقیق سیستم عصبی بشر، ساز و کارهای مشابهی را در دنیای ماشین ایجاد نمود.
یادگیری عمیق، نوعی سیستم عصبی متشکل از گره ها و لایه های متعدد دارد که در نتیجه برقراری ارتباط میان همه آن ها، عمل پردازش انجام می گیرد. این نمونه ای شبیه سازی شده اما به مراتب ساده تر از ذهن انسان است که می تواند در تجزیه و تحلیل انواع داده های عمیق و پیچیده، نقش آفرینی نماید. همچنین بدیهی است که هرچه تعداد این گره ها و لایه ها بیشتر باشد، شبکه مورد نظر پیشرفته تر و کارآمدتر خواهد بود.
سیستم های عصبی در فناوری دیپ لرنینگ، از سه بخش عمده تشکیل می شوند؛ لایه ورودی، لایه پنهانی و لایه خروجی.
- لایه ورودی: وظیفه اصلی این بخش، به دست آوردن دیتا یا داده از منابع متعدد است. این اطلاعات می توانند توسط محیط و یا شخص کاربر به سیستم وارد شوند. مانند اتوموبیل های خودران که خود، علائم راهنمایی را تشخیص می دهند.
- لایه پنهانی: در اینجا اطلاعات دریافت شده، همانند آن چه در مغز انسان رخ می دهد، تجزیه و تحلیل و پردازش می شوند. عملکرد این لایه از اهمیت بالایی برخوردار است و طراحی آن، نیازمند دانش و تخصص بسیاری است.
- لایه خروجی: درست برعکس لایه ورودی عمل می کند. یعنی اطلاعات پردازش شده در لایه پنهانی را به کاربر ارائه داده و یا بر اساس آن ها عمل می نماید.
کاربردهای آموزش دیپ لرنینگ
امروزه در بسیاری از سیستم ها و نرم افزارها از این فناوری جذاب و پیشرو استفاده میشود همچون:
- دستیارهای هوشمند مانند Siri، Google، Cortana و…
- Google Translate
- CamFind
- Google planet
- Deepmind’s WaveNet
- PayPal
و بسیاری از سیستم های دیگر که شما در دوره دیپ لرنینگ با چگونگی کاربرد Deep learning در این سیستم ها و نرم افزارها، آشنا خواهید شد.
مخاطبین دوره دیپ لرنینگ
از جمله مخاطبین دوره دیپ لرنینگ می توان گروه های زیر را برشمرد:
- علاقمندان و فعالان حوزه هوش مصنوعی
- برنامه نویسان و کلیه علاقمندان به برنامه نویسی (خصوصا زبان پایتون)
- مهندسین نرم افزار
- مهندسین IT
- دانش آموزان، دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های مرتبط، خصوصا رشته مهندسی نرم افزار گرایش هوش مصنوعی
آموزش یادگیری عمیق با پایتون
آموزش عمیق در دوره آموزش دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران نمایندگی نیاوران، بر بستر زبان برنامه نویسی پایتون آموزش داده می شود. بنابراین نیاز است پیش از شرکت در دوره یادگیری عمیق، با کلیات زبان برنامه نویسی Python آشنا شوید. برای این منظور، می توانید از دوره پایتون مجتمع فنی نیاوران استفاده نمایید. در این دوره آموزشی، زبان برنامه نویسی پایتون را به صورت کاملا تخصصی و حرفه ای، از مقدماتی تا پیشرفته، خواهید آموخت.
فرصت های شغلی آموزش یادگیری عمیق
از آنجایی که هوش مصنوعی روز به روز عرصه های بیشتری را به تصرف خود در می آورد و امکانات و قابلیت های کاربردی خود را پیش روی انواع صنایع و کسب و کارها قرار می دهد، پیداست که متخصصین این حوزه، به خصوص فناوری های نوین مربوط به آن مانند یادگیری عمیق، می توانند از شرایط موجود بهره برده و موقعیت های شغلی مناسبی را به دست آورند.
امروزه در اغلب استارتاپ ها و کسب و کارهای نوین و البته سودآور، از هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ استفاده می شود. به علاوه، با توجه به آینده قابل پیش بینی این رشته، افرادی که بتوانند مهارت های مربوط به آن را فرا گیرند، فرصت های شغلی و اقتصادی متعددی را پیش روی خود خواهند یافت.
همچنین، شرکت های معتبری که در زمینه تجهیزات هوشمند و نرم افزارهای به روز فعالیت می کنند، روز به روز بیشتر از قبل به استفاده از این فناوری متمایل می شوند. به همین خاطر است که کسب تخصص در این زمینه، می تواند مسیر شما را برای پیشرفت های بسیار مهیا سازد.
مدرک کلاس آموزش دیپ لرنینگ
در پایان دوره آموزش یادگیری عمیق، به تمامی دانش پذیرانی که دوره را با موفقیت پشت سر گذاشته اند، گواهی پایان دوره و مدرک معتبر دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران ارائه می گردد. لازم به ذکر است که این مدرک، نزد تمامی مراکز استخدامی، از اعتبار بسیار بالایی برخوردار است.
بدون شک اگر قصد شما از شرکت در دوره آموزش دیپ لرنینگ، ارتقای دانش و تخصص خود در حوزه هوش مصنوعی و Deep learning و ورود به بازار کار این حوزه است، بهره مندی از این مدرک معتبر، می تواند در رسیدن شما به هدفتان بسیار مؤثر واقع شود. مدرک مجتمع فنی تهران، در خارج از کشور نیز از اعتبار بالایی برخوردار است.
مهارت های اکتسابی پس از پایان کلاس دیپ لرنینگ
کلاس دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران نمایندگی نیاوران، به صورت کامل و جامع خدمت شرکت کنندگان ارائه می شود. از جمله مهارت هایی که پس از پایان این دوره کسب می کنید، می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- با شرکت در کلاس آموزش دیپ لرنینگ، مفاهیم و اصول اولیه هوش مصنوعی را به صورت کامل آموزش می بینید. همچنین با شبکه های عصبی نظیر تابع فعال، نورون، انتشار خطا و… آشنا می شوید.
- در این دوره با شبکه عصبی کانولوشنالی که به صورت مخفف با نماد CNN شناخته می شود آشنا می شوید. از این شبکه برای پردازش ویدیوها و تصاویر استفاده می شود.
- با شرکت در کلاس دیپ لرنینگ، با تکنیک های پردازش زبان و کاربردهای آن به صورت کامل آشنا می شوید و می توانید از آن در استخراج اطلاعات و طبقه بندی متون استفاده کنید.
کاربردهای دیپ لرنینگ در صنعت
دیپ لرنینگ کاربردهای فراوانی در صنایع گوناگون نظیر خودرو سازی، الکترونیک، پزشکی و… دارد و می تواند به مهندسان و محققان در امور مختلف کمک کند. از جمله کاربردهای دیپ لرنینگ در صنعت می توان به موارد زیر اشاره کرد:
شناسایی سلول های سرطانی
محققان با استفاده از دیپ لرنینگ، دستگاهی ساخته اند که می تواند به صورت خودکار، سلول های سرطانی را شناسایی کند و در این زمینه به پزشکان کمک بزرگی کند.
ترجمه خودکار
از دیگر کاربردهای دیپ لرنینگ می توان به ترجمه خودکار، هم به صورت گفتاری و هم به صورت شنیداری اشاره کرد. در واقع دستگاه هایی با استفاده از دیپ لرنینگ ساخته شده اند که می توانند به صدای افراد با توجه به اولویت هایی که دارند، پاسخ مناسب دهند.
رانندگی خودکار خودروها
از جمله کاربردهای دیپ لرنینگ در رانندگی به صورت خودکار می باشد. در واقع با استفاده از دیپ لرنینگ، می توان برای تشخیص خودکار المان هایی نظیر چراغ راهنمایی و رانندگی، علائم و تابلوهای توقف و… استفاده کرد. همچنین از دیپ لرنینگ برای شناسایی عابران پیاده در خیابان نیز استفاده می شود که این امر می تواند منجر به کاهش میزان تصادفات رانندگی شود.
اتوماسیون صنعتی
با استفاده از دیپ لرنینگ، می توان ایمنی کارگران را در هنگام کار با ابزارآلات و ماشین آلات، افزایش داد. بدین صورت که در صورت قرار گیری کارگران و یا اشیا در فاصله ناامن از ماشین ها و ابزارها، به صورت خودکار خاموش می شود و از بروز حوادث جلوگیری می کند.
هوا و فضا
از دیگر کاربردهای دیپ لرنینگ می توان به استفاده از آن در دفاع و هوا و فضا اشاره کرد. در واقع با استفاده از دیپ لرنینگ، می توان به منظور شناسایی خودکار ماهواره ها و اشیاهای دیگر، در مکان های مورد نظر استفاده کرد. همچنین می تواند به صورت خودکار عوامل بیگانه را شناسایی کند.
سوالات متداول
۱- بازار کار دیپ لرنینگ چه وضعیتی دارد؟
با توجه به سرعت بالای پیشرفت و گسترش تکنولوژی های مربوط به هوش مصنوعی و شاخه های مختلف آن مانند دیپ لرنینگ، به خصوص در کشورهای توسعه یافته و حتی درحال توسعه، نیاز بازار کار به نیروی متخصص فعال در این حوزه و در نتیجه فرصت های شغلی آن، روز به روز در حال افزایش است.
۲- مدرک دوره دیپ لرنینگ، چه میزان اعتبار دارد؟
مدرک دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران، نزد تمامی مراکز استخدامی، از اعتبار بسیار بالایی برخوردار است. همچنین این مدرک در خارج از کشور نیز معتبر بوده و هنرجویان می توانند به منظور مهاجرت و کاریابی در دیگر کشورها هم از این مدرک استفاده نمایند.
۳- دوره آموزش یادگیری عمیق برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره آموزشی، برای تمامی دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های مرتبط، نظیر مهندسی نرم افزار، مهندسی IT، فعالان حوزه برنامه نویسی و کلیه علاقمندان و فعالان حوزه هوش مصنوعی، مناسب است.
۴- سرفصل های آموزشی دوره دیپ لرنینگ کدام اند؟
برخی از مهمترین سرفصل های آموزشی دوره Deep learning عبارتند از: آموزش زبان برنامه نویسی پایتون، آشنایی با شبکه های عصبی چند لایه، آشنایی با انواع سیستم ها، مانند CNN و RNN و VAE و GAN.
۵- برای ثبت نام در دوره دیپ لرنینگ چه باید کرد؟
جهت ثبت نام آنلاین در این دوره، بر روی دکمه ثبت نام در بالای همین صفحه، کلیک نمایید. همچنین می توانید با شماره های مندرج در سایت (۰۲۱۲۶۱۲۱۱۰۷) تماس حاصل فرمایید و یا این که به صورت حضوری، به مجتمع فنی تهران نمایندگی نیاوران مراجعه نمایید.
سلام وقت بخیر دوره دیپ لرنینگ آنلاین هست ؟ یا کلاس ها به صورت حضوری برگزار میشه؟
سلام به دو صورت برگزار میشود
میخواستم بدونم مدرک این دوره چجوریه و آیا این مدرک در سطع بین المللی هم اعتبار دارد؟
سلام وقت بخیر. بله مدرک مجتمع فنی تهران معتبر و قابل ترجمه رسمی ارائه میگردد.