دوره آموزش Deep Learning with Python

نام دوره	مدت دوره	روز	ساعت	نوع دوره	تاریخ پیش بینی	مبلغ	عملیات
Deep Learning With Python	60	پنج شنبه	13:00-17:00	حضوری	1404/11/30	۱۱,۷۰۰,۰۰۰ تومان	توضیحات ثبت نام
Deep Learning With Python	60	پنج شنبه	13:00-17:00	آنلاین	1404/11/30	۹,۴۰۰,۰۰۰ تومان	توضیحات ثبت نام

SKU N/A دسته بندی ها برنامه نویسی, فناوری اطلاعات

دوره آموزش Deep Learning with Python – مجتمع فنی تهران (نمایندگی ونک)
آدرس: خیابان ولیعصر، پایین‌تر از میدان ونک، خیابان 16 گاندی، پلاک 16

تلفن تماس: 021-88889796

شبکه‌های عصبی عمیق یا Deep Learning، قلب بسیاری از فناوری‌های پیشرفته امروز از تشخیص تصویر و گفتار گرفته تا ترجمه ماشینی و خودروهای خودران هستند. اگر می‌خواهید با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند، این فناوری را یاد بگیرید و پروژه‌های هوش مصنوعی پیچیده بسازید، دوره آموزش Deep Learning with Python در مجتمع فنی تهران نمایندگی ونک نقطه شروع ایده‌آل شماست. این کلاس با رویکردی عملی و پروژه‌محور، شما را از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده هدایت می‌کند.

اهمیت دوره آموزش Deep Learning with Python

یادگیری یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار فناوری امروز.
توانایی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی که داده‌های حجیم و پیچیده را پردازش و تحلیل می‌کنند.
فراهم‌کردن بستر ورود به حوزه‌های تخصصی مثل Computer Vision، NLP، و Reinforcement Learning.
استفاده از پایتون به‌عنوان زبان استاندارد جهانی در حوزه یادگیری عمیق.

پیش‌نیازهای دوره آموزش Deep Learning with Python

برای شرکت در این دوره بهتر است:

آشنایی مقدماتی با زبان پایتون (کتابخانه‌ها، حلقه‌ها، متغیرها).
درک مفاهیم پایه ریاضی (خطی‌الجبر، آمار، احتمال).
تجربه مقدماتی در یادگیری ماشین یا گذراندن دوره Machine Learning مقدماتی.
البته اساتید دوره به‌گونه‌ای آموزش می‌دهند که حتی با سطح آمادگی پایه نیز بتوانید پیشرفت کنید.

مخاطبان دوره آموزش Deep Learning with Python

دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم داده و هوش مصنوعی.
برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی که به حوزه AI علاقه دارند.
متخصصان Data Science و تحلیل داده که می‌خواهند وارد یادگیری عمیق شوند.
علاقه‌مندان به تحقیق و توسعه پروژه‌های پیشرفته هوش مصنوعی.

مهارت‌هایی که در دوره آموزش Deep Learning with Python دوره خواهید آموخت

پس از پایان این دوره شما توانایی‌های زیر را کسب خواهید کرد:

کار با کتابخانه‌های تخصصی مانند TensorFlow، Keras و PyTorch.
طراحی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی عمیق.
پیاده‌سازی مدل‌های CNN برای بینایی ماشین و مدل‌های RNN/LSTM برای پردازش زبان طبیعی.
استفاده از GPU برای تسریع محاسبات.
آماده‌سازی داده‌های پیچیده جهت آموزش مدل.
انجام پروژه‌های واقعی از طراحی تا استقرار مدل.

سرفصل‌های دوره آموزش Deep Learning with Python در مجتمع فنی تهران

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و Deep Learning
مروری بر پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
پیاده‌سازی مدل‌های ساده با Keras و TensorFlow
شبکه‌های کانولوشنی (CNN) و کاربرد در بینایی ماشین
شبکه‌های بازگشتی (RNN، LSTM) و پردازش زبان طبیعی
بهینه‌سازی مدل‌ها و Regularization
انتقال یادگیری (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
پروژه عملی – ساخت یک مدل پیشرفته Deep Learning

بازار کار دوره آموزش Deep Learning with Python

یادگیری عمیق، دریچه ورود به مشاغل پیشرفته و پردرآمد است:

متخصص Deep Learning در شرکت‌های فناوری.
توسعه‌دهنده سیستم‌های بینایی ماشین.
تحلیل‌گر داده در حوزه‌های سلامت، مالی و حمل‌ونقل هوشمند.
محقق در تیم‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی.
در ایران و جهان، شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌ها دائماً به نیروهای متخصص در یادگیری عمیق نیاز دارند و بازار کار این مهارت همچنان رو به رشد است.

مزایای شرکت در دوره آموزش Deep Learning with Python در مجتمع فنی تهران – نمایندگی ونک

آموزش توسط اساتید برجسته با تجربه عملی در پروژه‌های AI.
محتوای آموزشی پروژه‌محور و کاربردی.
کلاس‌های مجهز با محیط آموزشی حرفه‌ای.
ارائه مدرک معتبر مجتمع فنی تهران قابل ترجمه رسمی.
مشاوره و پشتیبانی حتی پس از پایان دوره.
موقعیت مکانی عالی و دسترسی راحت در خیابان ولیعصر.

سوالات متداول درباره دوره آموزش Deep Learning with Python در مجتمع فنی تهران

آیا بدون تجربه یادگیری ماشین می‌توانم در این دوره شرکت کنم؟

بله، با داشتن آشنایی مقدماتی با پایتون و ریاضیات می‌توانید از آموزش استفاده کنید.

آیا مدرک رسمی ارائه می‌شود؟

بلی، مدرک معتبر مجتمع فنی تهران پس از موفقیت در پروژه پایانی.

مدت زمان این دوره چقدر است؟

بسته به برنامه آموزشی، معمولاً بین 40 تا 60 ساعت.

آیا پروژه عملی در طول دوره انجام می‌شود؟

بله، بخش مهمی از آموزش به پروژه عملی اختصاص دارد.

نتیجه‌گیری

دوره آموزش Deep Learning with Python در مجتمع فنی تهران نمایندگی ونک فرصتی استثنایی برای یادگیری مهارتی که آینده فناوری را شکل می‌دهد. همین امروز با شماره 021-88889796 تماس بگیرید یا به آدرس خیابان ولیعصر، پایین‌تر از میدان ونک، خیابان 16 گاندی، پلاک 16 مراجعه کنید و مسیر حرفه‌ای خود را آغاز نمایید.

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 Momentum 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “دوره آموزش Deep Learning with Python”