آموزش جامع یادگیری عمیق (Deep Learning) با TensorFlow و Keras
به دنیای یادگیری عمیق خوش آمدید! این دوره آموزشی برای تجهیز شما با دانش و مهارتهای لازم برای پیشرفت در این حوزه جذاب طراحی شده است. فرقی نمیکند که یک متخصص یادگیری ماشین باشید که به دنبال ارتقاء مهارتهای خود هستید یا یک مبتدی کامل که مشتاق کشف پتانسیل یادگیری عمیق است، این دوره نیازهای شما را برآورده میکند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
- تسلط بر اصول اولیه یادگیری عمیق، از جمله کتابخانههای TensorFlow و Keras.
- ایجاد درک قوی از الگوریتمهای اصلی یادگیری عمیق مانند شبکههای عصبی کانولوشن (CNN)، شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و شبکههای تولید کننده تخاصمی (GAN).
- کسب تجربه عملی از طریق پروژههای عملی که وظایفی مانند دستهبندی تصویر، تشخیص اشیا و توصیف تصویر را پوشش میدهند.
- بررسی موضوعات پیشرفته مانند یادگیری انتقالی، افزایش داده و مدلهای پیشرفته مانند YOLOv8 و Stable Diffusion.
برنامه درسی دوره:
برنامه درسی دوره به دقت ساختار یافته است تا یک تجربه یادگیری جامع را ارائه دهد:
بخش 1: مقدمه و مبانی بینایی ماشین (Computer Vision)
ارائه یک مبنا در مفاهیم بینایی ماشین، مبانی پردازش تصویر و فضاهای رنگ.
بخش 2: شبکههای عصبی - ورود به دنیای یادگیری عمیق
معرفی مفهوم شبکههای عصبی، اصول کار آنها و کاربرد آنها در مسائل یادگیری عمیق.
بخش 3: TensorFlow و Keras
بررسی فریمورکهای محبوب یادگیری عمیق، TensorFlow و Keras، توضیح عملکردها و استفاده از API آنها.
بخش 4: دستهبندی تصویر (Image Classification)
توضیح شبکههای عصبی کانولوشن (CNN)، که اسب کار برای وظایف دستهبندی تصویر هستند، با یک پروژه عملی برای تقویت درک شما.
بخش 5: لایههای پیش پردازش Keras و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
نحوه استفاده از لایههای پیش پردازش Keras برای افزایش داده و بررسی قدرت یادگیری انتقالی برای توسعه سریعتر مدل را نشان میدهد.
بخش 6: مقدمه RNN, LSTM و GRU
ارائه مقدمهای بر شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)، شبکههای حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM) و واحدهای بازگشتی گیتدار (GRU) برای مدیریت دادههای ترتیبی.
بخش 7: پروژهی GANs & Image Captioning
معرفی شبکههای تولید کننده تخاصمی (GAN) و کاربردهای آنها، به دنبال آن یک پروژه در مورد توصیف تصویر که قابلیتهای آنها را به نمایش میگذارد.
بخش 8: تشخیص اشیا (Object Detection)
پرداختن به تشخیص اشیا، پوشش رویکردهای مختلف مانند تشخیص دو مرحلهای، معماریهای RCNN (Fast RCNN، Faster RCNN، Mask RCNN)، YOLO و SSD.
بخش 9: ابزارهای حاشیهنویسی تصویر (Image Annotation)
معرفی ابزارهای مورد استفاده برای حاشیهنویسی تصویر، که برای ایجاد مجموعهدادههای برچسبگذاری شده برای وظایف تشخیص اشیا بسیار مهم است.
بخش 10: مدلهای YOLO برای تشخیص اشیا، طبقهبندی، بخشبندی، تشخیص حالت
کاوش عمیق در مدلهای YOLO، از جمله YOLOv5، YOLOv8 و قابلیتهای آنها در تشخیص اشیا، طبقهبندی، بخشبندی و تشخیص حالت. این بخش شامل یک پروژه در مورد تشخیص اشیا با استفاده از YOLOv5 است.
بخش 11: بخشبندی با استفاده از FAST-SAM
معرفی FAST-SAM (مدل بخشبندی هر چیزی) برای وظایف بخشبندی معنایی.
بخش 12: پروژه ردیابی و شمارش اشیا
فرصتی برای کار بر روی پروژهای که شامل ردیابی و شمارش اشیا با استفاده از YOLOv8 است.
بخش 13: پروژه تشخیص عملکرد انسان
شما را در یک پروژه در مورد تشخیص عملکرد انسان با استفاده از مدلهای یادگیری عمیق راهنمایی میکند.
بخش 14: مدلهای تجزیه و تحلیل تصویر
بررسی مختصر مدلهای از پیش آموزشدیده برای وظایف تجزیه و تحلیل تصویر مانند YOLO-WORLD و Moondream.
بخش 15: تشخیص چهره و شناسایی (تجزیه و تحلیل سن، جنسیت، حالت)
معرفی تکنیکهای تشخیص چهره و شناسایی، از جمله کتابخانه DeepFace برای تجزیه و تحلیل سن، جنسیت و حالت از تصاویر.
بخش 16: تولید دیپفیک (Deepfake)
ارائه مروری بر دیپفیک و نحوه تولید آنها.
بخش 17: موضوع جایزه: هوش مصنوعی تولیدی - تولید تصویر از طریق درخواست - مدلهای انتشار
معرفی دنیای هیجانانگیز هوش مصنوعی تولیدی با تمرکز بر مدلهای Stable Diffusion، از جمله CLIP، U-Net و ابزارها و منابع مرتبط.
چه چیزی این دوره را متمایز میکند:
-
برنامه درسی بهروز: این دوره آخرین پیشرفتها در یادگیری عمیق، از جمله YOLOv8، Stable Diffusion و Fast-SAM را در خود جای داده است.
-
پروژههای عملی: یادگیری خود را از طریق پروژههای عملی به کار ببرید و درک عمیقتری از کاربردهای دنیای واقعی ایجاد کنید.
-
توضیحات واضح: مفاهیم پیچیده به ماژولهای آسان برای درک با توضیحات و مثالهای دقیق تقسیم میشوند.
-
مسیر یادگیری ساختاریافته: برنامه درسی سازماندهیشده، تجربه یادگیری آسانی را تضمین میکند.
پیشنیازها:
آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و زبان برنامهنویسی Python.
مهارتهایی که کسب خواهید کرد:
- CNN (Convolutional Neural Network)
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- GAN (Generative Adversarial Networks)
- Transfer Learning (یادگیری انتقالی)
- Data Augmentation/Annotation (افزایش/حاشیهنویسی داده)
- Deepfake (دیپفیک)
- YOLO (You Only Look Once)
- Face Recognition (تشخیص چهره)
- Object Detection (تشخیص شیء)
- Object Tracking (ردیابی شیء)
- TensorFlow
- Keras
- Image Captioning (توصیف تصویر)
- Semantic Segmentation (بخشبندی معنایی)
- Instance Segmentation (بخشبندی نمونه)
- Keypoint Detection (تشخیص نقاط کلیدی)
- Pose Detection/Action Recognition (تشخیص حالت/شناسایی عمل)
- Pattern Recognition (تشخیص الگو)
- Machine Learning (یادگیری ماشین)
- Feature Extraction (استخراج ویژگی)
- Image Classification (دستهبندی تصویر)
- Object Recognition (تشخیص شیء)
نمایش نظرات