دوره یادگیری عمیق پیشرفته

موضوعاتی که در این دوره فراخواهید گرفت...

• بخش اول: تنظیمات پیشرفته و تکنیک‌های بهینه‌سازی

• مرور مفاهیم پایه و ساختار مدل‌های پیچیده

• مدیریت حافظه، تنظیم Batch Size، استفاده از GPU

• تکنیک‌های Regularization (Dropout پیشرفته، Weight Decay)

• انتخاب و تنظیم Optimizerها (AdamW، RMSProp، Schedulerها)

• بخش دوم: Transfer Learning و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده

• مفاهیم Transfer Learning و Fine-tuning

• استفاده از مدل‌های آماده (ResNet, VGG, EfficientNet) در PyTorch

• ساخت پروژه با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای دسته‌بندی تصویر

• بخش سوم: Autoencoder و کاربردهای آن

• ساختار Encoder-Decoder

• Autoencoder ساده و Variational Autoencoder (VAE)

• کاربرد در کاهش ابعاد و حذف نویز تصاویر

• پیاده‌سازی پروژه بازسازی تصویر و تشخیص ناهنجاری

• بخش چهارم: مدل‌های تولیدی (GAN)

• آشنایی با Generative Adversarial Networks

• ساختار Generator و Discriminator

• پیاده‌سازی GAN پایه در PyTorch

• ایجاد تصاویر مصنوعی با استفاده از مدل آموزش‌دیده

• بخش پنجم: پردازش زبان طبیعی (NLP) با مدل‌های پیشرفته

• تبدیل متن به بردار (Embedding) با Word2Vec و GloVe

• ساخت مدل‌های Sequence-to-Sequence

• مکانیزم Attention و پیاده‌سازی اولیه Transformer

• پروژه طبقه‌بندی احساسات یا تولید متن با LSTM و Attention

• بخش ششم: پروژه نهایی و ورود به مسیر تخصصی

• انتخاب پروژه کامل (تصویر یا متن) از صفر تا استقرار

• پیاده‌سازی کامل، تحلیل عملکرد و ارائه مستندات

• راهنمای مسیر ادامه یادگیری: معماری‌های پیشرفته، GPT، BERT، و کاربردهای صنعتی

دسترسی به لینک دانلود هر قسمت تنها بعد از خرید دوره مسیر میباشد.