یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق یا Deep Learning، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی می‌باشد که اساساً یک شبکه عصبی با سه لایه یا لایه‌های بیشتر است. این شبکه‌های عصبی در تلاشند که رفتاری مشابه با رفتار مغز انسان را شبیه‌سازی کنند -البته به غیر از تطابق آن با توانایی‌های مغز- و همچنین به آنها اجازه می‌دهند تا از حجم زیاد داده‌ها و اطلاعات، “بیاموزند”. گرچه که یک شبکه عصبی با تنها یک لایه هم می‌تواند پیش‌بینی‌های تقریبی انجام دهد ولی لایه‌های پنهان بیشتر می‌توانند به اصلاح و بهینه‌سازی در صحت و دقت آن کمک کنند.
پنج دلیل اساسی برای استفاده کردن از دوره یادگیری عمیق:
یکی از مزایای اصلی یادگیری عمیق (Deep Learning) این است لایه‌های عصبی می‌توانند اطلاعات مخفی و روابط بین داده‌ها که قبلاً قابل دیدن نبودند را نمایان کنند. با مدل‌های جدید و قوی ماشین‌های یادگیری عمیق که قابلیت تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده را دارند، شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از موارد زیر در احراز کلاهبرداری، ارائه‌ی مدیریت زنجیره‌ای و امنیت سایبری پیشرفت کنند:
برچسب‌گذاری داده‌ها:
یادگیری عمیق برای تعلیم و آموزش، نیازمند داده‌های برچسب‌گذاری شده می‌باشد. پس از آموزش دادن، می‌تواند روی داده‌ها برچسب بگذارد و به تنهایی انواع مختلف داده‌ها را شناسایی کند.
مهندسی ویژگی:
الگوریتم یادگیری عمیق سبب صرفه‌جویی در وقت می‌شود؛ زیرا که دیگر نیازی به انسان‌ها برای استخراج ویژگی‌ها از داده‌های خام، به صورت دستی و نامجهز ندارد.
بهینه‌سازی:
چنانچه الگوریتم یادگیری عمیق به درستی تعلیم داده شود، می‌تواند هزارن کار را پشت سر هم و سریع‌تر از انسان‌ها، انجام دهد.
آموزش:
شبکه‌های عصبی استفاده شده در یادگیری عمیق، قابلیت اجرا شدن در انواع داده‌ها و برنامه‌های مختلف را دارند. همچنین، یک مدل از یادگیری عمیق می‌تواند با تعلیم دوباره، با داده‌های جدید سازگار شود.
دوره آموزشی یادگیری عمیق(Deep Learning) در پایتون
جزئیات دوره:
- 9 فصل
- 51 قسمت
- بیش از 14 ساعت
- و بیش از سی پروژه
سرفصل ها :
- فصل اول مقدمه
- فصل دوم معرفی شبکه های عصبی
- فصل سوم مقدمات Tensorflow
- فصل چهارم CNN (convolutional neural network)
- فصل پنجم RNN (RNN – LSTM – GRU)
- فصل ششم APIها (Keras – Estimator – Layers)
- فصل هفتم AutoEncoder ها
- فصل هشتم GAN (generative adversarial networks)
- فصل نهم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
رزومه مدرس – استاد سید فرید هاشمی نژاد:
کارشناسی ارشد مهندسی برق مخابرات گرایش سیستم
هم بنیانگذار در خانه هوشمند همای
مدیر عامل شرکت رسا رایان سامانه
مدیریت آکادمی رسا
سابقه ۷ سال تدریس در زمینه برنامه نویسی
۱۱ سال سابقه برنامه نویسی
۶ سال سابقه فعالیت در زمینه برنامه نویسی هوش مصنوعی
قوانین ثبت دیدگاه