این دوره با چه فریم ورک و زبان برنامه نویسی است؟ این دوره تئوری و عملی بوده و پس از بیان تئوری، هر مبحث در زبان پایتون با فریم ورک تنسورفلو (Tensorflow) و کراس (Keras) ... ادامه
طراحی و پیادهسازی شبکههای عصبی عمیق
حل مسایل واقعی با هوش مصنوعی
ارتقای مهارتهای خود را در زمینه پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و پردازش صوت و گفتار
استخدام در مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی
در این دوره تلاش شده تمام مباحث از پایه تدریش شود و تنها پیشنیاز این دوره پایتون می باشد.
این دوره تئوری و عملی بوده و پس از بیان تئوری، هر مبحث در زبان پایتون با فریم ورک تنسورفلو (Tensorflow) و کراس (Keras) پیاده سازی میشود. تمامی کدها در گیتهاب دوره نیز قابل مشاهده است.
40 ساعت آموزش ویدئویی: این دوره شامل 40 ساعت آموزش ویدئویی با کیفیت بالا است که توسط استاد مجرب با سابقه تدریس شده است.
آموزش جامع یادگیری عمیق، دورهای عملی است که مسیر شما را برای ورود به بازار کار هموار میکند. در این دوره بیش از 40 ساعت آموزش تئوری و عملی وجود دارد که دانش شما را در این زمینه افزایش میدهد.
یادگیری ماشین یا دیپ لرنینگ از زیر مجموعههای اصلی یادگیری عمیق و هوش مصنوعی هستند. در یادگیری عمیق از شبکههای عصبی مصنوعی برای انجام محاسبات مختلف استفاده میکنند. این دانش در سالهای اخیر مورد توجه ایرانیان قراره گرفته و شرکتهای زیادی به دنبال استخدام افراد متخصص در این حوزه هستند. به همین علت این روزها آموزش جامع یادگیری عمیق اهمیت ویژهای پیدا کرده و افراد زیادی برای یادگیری این دانش تلاش میکنند. اگر شما هم علاقهمند به یادگیری این تخصص هستید، این مطلب را مطالعه کنید.
همانطور که میدانید دنیای امروزی با سرعتی باور نکردنی در حال دیجیتالی شدن است. امروزه دادهها و اطلاعات اهمیت زیادی دارند، اما جمعآوری، تجزیهوتحلیل و بدست آوردن اطلاعات مفید از آنها چالشی بزرگ محسوب میشود. این کار با ظهور هوش مصنوعی و علم یادگیری عمیق بهراحتی قابل انجام است. به همین علت در دنیای امروزی آموزش جامع یادگیری عمیق جایگاهی خاص دارد. از جمله دلایل شرکت در آموزش جامع یادگیری عمیق میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
دیپ لرنینگ میتواند در هر حوزهای با جستجو و تحلیل دادههای بزرگ، مشکلات انسان را درک کند و راهحلهایی کارآمد برای آنها ارائه دهد. از جمله کاربردهای مهم یادگیری عمیق میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
تشخیص چهره، تشخیص مدارک پزشکی، اسکن اعداد و... از زیر مجموعههای تشخیص تصویر هستند. با استفاده از کتابخانه Tensorflow در Python این تصاویر قابل تحلیل و تشخیص خواهند بود.
یادگیری زبان پیچیدگیهای خاصی دارد که درک آن برای انسان هم کار دشواری است. اما یادگیری ماشین با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) میتواند به ماشینها تفاوتهای زبانی را یاد دهد و چهارچوبهایی را برای پاسخ دادن با زبانهای متفاوت برای آنها مشخص کند.
از دیگر کاربردهای یادگیری عمیق میتوان به مدیریت ارتباط با مشتری اشاره کرد. CRM یکی از قویترین ابزار برای این کار است که با استفاده از دانش دیپ لرنینگ میتواند به کسبوکارها در این زمینه کمک کند.
یادگیری عمیق میتواند حجم زیادی از دادهها مانند تصاویر، متنها، سایتها و هر چیزی که کاربران به آنها واکنش نشان میدهند را جمعآوری و تحلیل کند. این اطلاعات استخراج شده نقش بزرگی در برگزاری تبلیغات مؤثر و پیشبینی نتایج آنها دارند.
یادگیری عمیق به رباتها این امکان را میدهد تا از طریق حسگرهای مختلف، دادههای محیط را دریافت کرده و بر اساس آنها واکنش نشان دهند. آنها با استفاده از این دانش میتوانند محیط اطراف خود را درک کنند، با انسانها تعامل برقرار کرده و حتی وظایف پیچیده را به صورت مستقل انجام دهند.
تنسورفلو (Tensorflow)، کتابخانهای متن باز در پایتون (Python) است که محاسبات پیچیده اعدادی را انجام میدهد. این کتابخانه مجموعهای از الگوریتم و مدلهای یادگیری ماشین است که در یادگیری عمیق کاربردهای فراوانی دارد. Tensorflow میتواند شبکههای عصبی را برای یادگیری عمیق ارقام دست نویس، تعیبه کلمات، مدلهای دنبالهای برای ترجمهی ماشین، شبیهسازیهای مبتنی بر معادلات دیفرانسیل و بسیاری از موارد دیگر، آماده کند. به همین علت وجود آموزش تنسورفلو پیشرفته در دوره آموزش جامع یادگیری عمیق اهمیت فراوانی دارد.
شما با شرکت در بهترین دوره یادگیری عمیق و تسلط بر مباحثی که در این آموزش وجود دارد میتوانید وارد بازار کار شوید. شرکتهای بزرگ در ایران و خارج از ایران به دنبال افرادی متخصص در حوزه دیپ لرنینگ هستند. به همین علت شما با یادگیری این دانش میتوانید موقعیت شغلی خود را ارتقاء دهید و برای مهاجرت کاری اقدام کنید.
آموزش جامع یادگیری عمیق، 10 فصل دارد که به هر کدام از این مباحث بهطور کامل پرداخته شده است. سرفصلهای این دوره شامل موارد زیر هستند:
1. پیش نیازهای یادگیری عمیق
2. مقدمه شبکه عصبی
3. شبکههای عصبی کانولوشنالی
4. معماریهای عمیق و انتقال یادگیری
5. رگرسیون و Functional API
6. طبقهبندی متن، استفاده از Embedding و سیستمهای توصیهگر
7. Model Subclassing، خودرمزنگارها و GAN ها
8. داده های صوتی و تابع خطای CTC
9. پیدا کردن هایپرپارامترهای بهینه و استقرار مدل در محیط عملیاتی
10. روشهای انتقال یادگیری و افزونگی دادهی پیشرفته
شما برای شرکت در این دوره تنها پیشنیازی که احتیاجی دارید، پایتون است. زیرا در آموزش جامع یادگیری عمیق تمامی مباحث از صفر گفته میشود. گفتنی است که در این دوره جزوه درس یادگیری عمیق در اختیار شما قرار داده میشود. شما برای شرکت در این دوره به علاقه و پشتکار نیاز دارید.
با شرکت در دوره یادگیری عمیق دانشگاه شریف مزایای زیر را بدست میآورید:
آموزش پروژهمحور: در این دوره مباحث بهصورت تئوری و عملی آموزش داده میشوند. یعنی در طول دوره پروژههایی برای شما تعریف شده که باید آنها را انجام دهید. با این کار شما بهطور کامل به مباحث مسلط میشوید.
خدمات پشتیبانی: دانشجویانی که در این دوره آموزشی شرکت کنند، میتوانند در هر زمانی سوالات و مشکلات خود را با پشتیبان دوره مطرح کنند.
دسترسی دائمی به آموزش: شما با خرید دوره فوق بهصورت دائمی به آن دسترسی خواهید داشت. همچنین هر بهروزرسانی و آپدیتی که در مباحث دوره ایجاد شود در اختیار شما قرار میگیرید.
شما برای اینکه بتوانید موقعیت شغلی خود را حفظ کنید و آن را ارتقاء دهید به آموزش یادگیری تقویتی، نیاز دارید. به همین علت میتوانید با شرکت در آموزش جامع یادگیری عمیق مکتب خونه که بهصورت آنلاین برگزار میشود، دانش خود را بهروز کنید. با این آموزشها میتوانید به جدیدترین دانش روز دنیا مسلط شوید و موقعیت شغلی بهتری پیدا کنید. پس همین حالا این دوره را تهیه کنید تا با دنیای پیشرفته امروزی آشنا شوید و درآمد خود را افزایش دهید.
ما در مکتب خونه آموزش رایگان یادگیری عمیق هم برگزار میکنیم که شما با شرکت در این دوره اطلاعات مفیدی در زمینه دیپ لرنینگ بدست خواهید آورد. همچنین میتوانید از سایر دورههای آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین ما نیز دیدن کنید.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 8 امتیاز
3 نظرمدرس: جادی میرمیرانی
کلاس ویژن
مدرس: علیرضا اخوانپور
مدرس: جادی میرمیرانی
مدرس: جادی میرمیرانی
علیرضا اخوان پور، مدیر فنی مجموعه دانش بنیان شناسا، از سال ۹۴ مدرس دانشگاه شهید رجایی است که از سال ۹۵ تدریس تخصصی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را شروع کرده است.
وی به عنوان مدرس هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با ۵ سال سابقه تدریس در موسسهها و دانشگاههای برتر نظیر سابقه ارائه کارگاههای آموزشی در دانشگاه امیرکبیر، دانشگاه شریف، یازدهمین کنفرانس ملی و اولین کنفرانس بین المللی بینایی ماشین و پردازش تصویر ایران، صندوق نوآوری شکوفایی، رویداد فیس کاپ، دوره های تخصصی معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری و سابقه تدریس در جهاد دانشگاه شریف و دورههای آزاد دانشگاه تهران را در رزومهی خود دارد.
تدریس دورههای مختلف هوشمصنوعی در دیجینکس (دیجیکالا)، مجموعه دانش بنیان پارت (بانک رسالت)، دوره علم داده جهاد دانشگاهی شریف، دوره های تخصصی کارمندان در بانک قوامین و سپه، دوره های جامع ۳۵۰ ساعته دانشگاه تهران و ... از دیگر موارد سابقه تدریسی ایشان است.
ایشان همچنین مدیر سایت class.vision هستند که یک سایت تخصصی در حوزهی هوش مصنوعی، دیپ لرنینگ، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین است.
اطلاعات بیشتر
دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی
مدرس: علیرضا اخوانپور
کلاس ویژن
مدرس: علیرضا اخوانپور
کلاس ویژن
مدرس: علیرضا اخوانپور
کلاس ویژن
مدرس: علیرضا اخوانپور