آزمون جامع تمرین یادگیری عمیق: مقدماتی تا پیشرفته

1. مقدمه ای بر یادگیری عمیق

• مروری بر یادگیری عمیق: درک اینکه یادگیری عمیق چیست و چگونه با یادگیری ماشین سنتی متفاوت است.

• شبکه‌های عصبی: اصول اولیه نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی، از جمله نورون‌ها، لایه‌ها و توابع فعال‌سازی.

• چارچوب‌های یادگیری عمیق: معرفی چارچوب‌های محبوبی مانند TensorFlow و PyTorch که برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شوند.

2. آموزش شبکه های عصبی عمیق

• آماده‌سازی داده: تکنیک‌هایی برای آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش، از جمله عادی‌سازی و تقسیم مجموعه‌های داده.

• تکنیک‌های بهینه‌سازی: روش‌هایی برای بهبود عملکرد مدل، مانند نزول گرادیان و انتشار به عقب.

• توابع ضرر: نحوه انتخاب و اجرای توابع ضرر برای هدایت فرآیند آموزش.

• تطبیق بیش‌ازحد و منظم‌سازی: استراتژی‌هایی برای جلوگیری از برازش بیش از حد مدل‌ها، مانند حذف و افزایش داده‌ها.

3. معماری شبکه های عصبی پیشرفته

• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): برای کارهای پردازش تصویر، درک معماری و کاربردهای CNN استفاده می‌شود.

• شبکه‌های عصبی مکرر (RNN): برای داده‌های دنباله‌ای مانند متن و سری‌های زمانی، کاوش RNN و انواع آن‌ها مانند LSTM و GRU استفاده می‌شود.

• شبکه‌های متخاصم مولد (GAN): درک نحوه عملکرد GAN و استفاده از آنها در تولید داده‌های مصنوعی.

• رمزگذارهای خودکار: تکنیک هایی برای یادگیری بدون نظارت، از جمله کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری.

4. مدیریت و آماده سازی داده ها

• جمع‌آوری داده‌ها: روش‌هایی برای جمع‌آوری داده‌ها، از جمله مدیریت داده‌های از دست رفته و افزایش داده‌ها.

• مهندسی ویژگی: تکنیک هایی برای ایجاد ویژگی های معنادار از داده های خام که عملکرد مدل را بهبود می بخشد.

• افزایش داده: گسترش مجموعه داده خود با تغییراتی مانند چرخش و چرخش برای داده های تصویر.

• خطوط لوله داده: تنظیم فرآیندهای خودکار برای تمیز کردن، تبدیل و بارگیری داده ها برای آموزش.

5. تنظیم و ارزیابی مدل

• تنظیم Hyperparameter: تکنیک هایی برای بهینه سازی پارامترهای مدل مانند نرخ یادگیری و اندازه دسته برای عملکرد بهتر.

• معیارهای ارزیابی مدل: استفاده از معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری، و امتیاز F1 برای ارزیابی عملکرد مدل.

• اعتبار سنجی متقابل: با استفاده از تکنیک هایی مانند اعتبار سنجی متقاطع k-fold، اطمینان حاصل شود که مدل ها به خوبی به داده های دیده نشده تعمیم می دهند.

• اعتبارسنجی و آزمایش مدل: استراتژی‌هایی برای اعتبارسنجی و آزمایش مدل‌ها برای اطمینان از عملکرد خوب آنها در داده‌های جدید.

6. استقرار و ملاحظات اخلاقی

• استقرار مدل: نحوه استقرار مدل‌ها در تولید، از جمله استفاده از API و سرویس‌های ابری.

• هوش مصنوعی اخلاقی: پرداختن به مسائلی مانند تعصب، انصاف، و حریم خصوصی داده ها در سیستم های هوش مصنوعی.

• نظارت بر مدل‌های مستقر: تکنیک‌هایی برای نظارت بر مدل‌ها پس از استقرار برای اطمینان از ادامه عملکرد خوب.

• انطباق و مقررات: درک مفاهیم حقوقی و اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی، از جمله GDPR و سایر مقررات.