آموزش یادگیری ماشینی پیشرفته: یادگیری از طریق بیش از 400 آزمون [2023]

یادگیری ماشینی پیشرفته: یادگیری از طریق بیش از 400 آزمون | به روز شد [سپتامبر 2023]

رازهای یادگیری ماشین را با این دوره جامع و تعاملی که برای ارائه دانش نظری و مهارت های عملی طراحی شده است، باز کنید. چه یک دانشمند باتجربه داده، یک علاقه‌مند به یادگیری ماشینی یا یک دانش‌آموز باشید، این دوره شما را در چشم‌انداز پیچیده یادگیری ماشینی پیشرفته، همه از طریق آزمون‌های جذاب و مطالب جامع راهنمایی می‌کند.

بخش 1: مبانی یادگیری عمیق

• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی: بلوک‌های سازنده شبکه‌های عصبی را کاوش کنید و درک کنید که چگونه آنها عملکردهای مغز انسان را تقلید می‌کنند.

• توابع فعالسازی (ReLU، Sigmoid، Tanh): درباره توابع فعالسازی مختلف و نقش آنها در شبکه های عصبی بیاموزید.

• انتشار پس‌زمینه و نزول گرادیان: مفهوم نحوه یادگیری و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی را درک کنید.

• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): با CNN به دنیای پردازش تصویر بپردازید.

• شبکه‌های عصبی مکرر (RNN): مدل‌سازی توالی با RNN را درک کنید.

• تکنیک‌های منظم‌سازی (ترک کردن، منظم‌سازی L1/L2): تکنیک‌هایی را برای جلوگیری از برازش بیش از حد در مدل‌های خود بیاموزید.

بخش 2: معماری های یادگیری عمیق

• LeNet، AlexNet، VGG، و دیگر معماری‌های CNN: تاثیرگذارترین مدل‌های یادگیری عمیق را مطالعه کنید.

• حافظه کوتاه‌مدت (LSTM) و واحدهای تکرارشونده دردار (GRU): یادگیری توالی پیشرفته را کاوش کنید.

• رمزگذارهای خودکار و رمزگذارهای خودکار متغیر: با تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت آشنا شوید.

• شبکه‌های متخاصم مولد (GAN): داده‌های جدیدی ایجاد کنید که شبیه به یک مجموعه داده شناخته شده است.

• مدل‌های ترانسفورماتور (مانند BERT، GPT): در مدل‌های پیشرفته NLP فرو بروید.

بخش 3: یادگیری تقویتی

• مقدمه ای بر یادگیری تقویتی: سفر خود را به دنیای عوامل و محیط ها آغاز کنید.

• یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل یادگیری بدون مدل: رویکردهای مختلف یادگیری در RL را درک کنید.

• Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN): درباره روش های مبتنی بر ارزش بیاموزید.

• روش‌های گرادیان خط‌مشی: روش‌های پیشرفته‌تر آموزش عوامل را کاوش کنید.

• مدل‌های منتقد بازیگر: روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست را ترکیب کنید.

• یادگیری تقویتی چند عاملی: نحوه تعامل چند عامل را مطالعه کنید.

بخش 4: تکنیک های بهینه سازی پیشرفته

• Momentum، RMSProp، Adam و دیگر روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته: مهارت‌های بهینه‌سازی خود را تقویت کنید.

• تنظیم Hyperparameter and Grid Search: در هنر مدل‌های تنظیم دقیق تسلط پیدا کنید.

• توقف زودهنگام و زمان‌بندی میزان یادگیری: تکنیک‌های آموزشی پیشرفته را بیاموزید.

• بهینه سازی بیزی: بهینه سازی مبتنی بر مدل احتمالی را کاوش کنید.

• جستجوی معماری عصبی: طراحی خودکار شبکه های عصبی را کشف کنید.

بخش 5: تفسیرپذیری و انصاف در یادگیری ماشینی

• تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل (به عنوان مثال، LIME، SHAP): آنچه را که مدل‌های شما در حال یادگیری هستند، بدانید.

• تعصب و انصاف در مدل‌های یادگیری ماشین: مدل‌های مسئولانه و منصفانه بسازید.

• حملات و دفاع های متخاصم: آسیب پذیری های مدل را درک و کاهش دهید.

• هوش مصنوعی قابل توضیح و هوش مصنوعی قابل اعتماد: به اخلاقیات هوش مصنوعی شیرجه بزنید.

بخش 6: کاربردهای پیشرفته و مطالعات موردی

• پردازش پیشرفته زبان طبیعی (به عنوان مثال، مکانیسم‌های توجه): تکنیک‌های پیشرفته NLP را کاوش کنید.

• برنامه‌های بینایی رایانه (مانند تشخیص شی، تقسیم‌بندی تصویر): به برنامه‌های دنیای واقعی مدل‌های بینایی شیرجه بزنید.

• تشخیص و تولید گفتار: مرز تعامل انسان و رایانه را کاوش کنید.

• مطالعات موردی در دنیای واقعی (به عنوان مثال، وسایل نقلیه خودمختار، مراقبت های بهداشتی): از پیاده سازی واقعی یادگیری ماشینی بیاموزید.

• روندهای نوظهور و جهت گیری های آینده در یادگیری ماشینی: با درک روندهای آینده از منحنی جلوتر بمانید.

مخاطبان هدف: این دوره برای زبان آموزان متوسط ​​تا پیشرفته در یادگیری ماشین طراحی شده است، از جمله دانشمندان داده، محققان، مهندسان، و دانش آموزانی که به دنبال درک عمیق از موضوع هستند.

پیش نیازها: درک پایه ای از یادگیری ماشین، ریاضیات و برنامه نویسی توصیه می شود.

آنچه خواهید آموخت:

• درکی جامع از مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین.

• مهارت های عملی برای پیاده سازی و بهینه سازی مدل های مختلف یادگیری ماشین.

• ملاحظات اخلاقی در طراحی و استقرار راه‌حل‌های یادگیری ماشین.

• بینش به آخرین روندها و کاربردهای دنیای واقعی یادگیری ماشین.

چه کسی باید این دوره را بگذراند؟

این دوره برای:

• دانشمندان داده: به دنبال افزایش درک خود از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین هستند.

• علاقه مندان به یادگیری ماشین: علاقه مند به کاوش در آخرین روندها و پیشرفت های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستند.

• پژوهشگران دانشگاهیان: علاقه مند به مروری جامع از هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی هستند.

• مهندسان نرم افزار: مایل به استفاده از مدل های یادگیری ماشین در برنامه های کاربردی دنیای واقعی هستند.

• دانشجویان: دنبال علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، یا زمینه‌های مرتبط و جستجوی دانش عمیق.

• حرفه ای ها در زمینه های دیگر: کسانی که پتانسیل استفاده از یادگیری ماشین را در صنعت خود می بینند.

بدون توجه به سابقه شما، اگر علاقه مند به یادگیری در مورد خط مقدم هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی هستید، این دوره برای شما مناسب است.

چرا باید این دوره را انتخاب کنید؟

• محتوای جامع: شامل همه چیز از اصول یادگیری عمیق تا برنامه های کاربردی دنیای واقعی و روندهای نوظهور.

• یادگیری تعاملی: قالب MCQ تعامل فعال را تضمین می کند و یادگیری را تقویت می کند.

• به‌روزرسانی‌های منظم: با حوزه در حال تکامل یادگیری ماشینی به‌روز باشید، زیرا سؤالات به طور مرتب به‌روزرسانی می‌شوند.

• مربیان خبره: از متخصصان با تجربه در صنعت بیاموزید.

• مطالعات موردی در دنیای واقعی: بینش هایی در مورد نحوه استفاده از یادگیری ماشین در صنایع مختلف به دست آورید.

ما سوالات را به طور مرتب به روز می کردیم

در زمینه به سرعت در حال پیشرفت یادگیری ماشین، به روز بودن بسیار مهم است. به همین دلیل است که این دوره متعهد به به روز رسانی منظم است و اطمینان حاصل می کند که آزمون ها منعکس کننده آخرین تحقیقات، فناوری ها و بهترین شیوه ها در این زمینه هستند. به‌روزرسانی‌های منظم به این معنی است که شما همیشه مرتبط‌ترین و پیشرفته‌ترین مطالب را یاد می‌گیرید و شما را در خط مقدم انقلاب هوش مصنوعی نگه می‌دارد.

نمونه هایی از انواع سوالاتی که با آنها روبرو خواهید شد:

1. سؤالات مفهومی: به عنوان مثال، "نقش توابع فعال سازی در یک شبکه عصبی چیست؟"

2. سوالات مبتنی بر برنامه: به عنوان مثال، "با توجه به مجموعه داده و بیان مسئله، کدام معماری یادگیری عمیق را انتخاب می کنید؟"

3. سؤالات ریاضی: به عنوان مثال، "نزول گرادیان را برای مسئله بهینه سازی داده شده محاسبه کنید."

4. سوالات مطالعه موردی: به عنوان مثال، "سناریوی واقعی داده شده را تجزیه و تحلیل کنید و یک استراتژی یادگیری تقویتی مناسب را پیشنهاد دهید."

5. سوالات تجزیه و تحلیل روند: به عنوان مثال، "روندهای نوظهور در هوش مصنوعی قابل توضیح چیست و چرا مهم هستند؟"

این نوع سوالات تضمین می‌کنند که یادگیرندگان نه تنها دانش نظری، بلکه کاربرد عملی یادگیری ماشین را نیز درک می‌کنند و آنها را هم برای فعالیت‌های آکادمیک و هم برای چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کنند.

سوالات متداول در مورد یادگیری ماشینی

1. س: یادگیری ماشینی چیست؟ پاسخ: یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند.

2. س: انواع اصلی یادگیری ماشینی چیست؟ پاسخ: سه نوع اصلی وجود دارد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی، که هر کدام روش ها و کاربردهای خود را دارند.

3. س: یادگیری عمیق چیست؟ پاسخ: یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی با لایه های متعدد (شبکه های عمیق) برای تجزیه و تحلیل عوامل مختلف داده ها استفاده می کند.

4. س: شبکه های عصبی چگونه طراحی می شوند؟ پاسخ: شبکه های عصبی شامل گره ها یا نورون های به هم پیوسته ای هستند که در لایه ها سازماندهی شده اند. آنها شامل یک لایه ورودی، لایه های پنهان و یک لایه خروجی هستند.

5. س: یادگیری تقویتی چیست؟ پاسخ: یادگیری تقویتی نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن عوامل یاد می‌گیرند با تعامل با محیط برای رسیدن به یک هدف تصمیم بگیرند.

6. س: یادگیری ماشین چگونه در صنعت استفاده می شود؟ A: یادگیری ماشین در صنایع مختلف برای کارهایی مانند تشخیص تقلب، سیستم های توصیه، وسایل نقلیه خودران، تشخیص مراقبت های بهداشتی و موارد دیگر استفاده می شود.

7. س: الگوریتم های رایج مورد استفاده در یادگیری ماشین چیست؟ پاسخ: برخی از الگوریتم‌های رایج عبارتند از رگرسیون خطی، درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبانی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های تقویت گرادیان.

8. س: تفاوت بین یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی چیست؟ پاسخ: هوش مصنوعی مفهوم گسترده تری است که یادگیری ماشینی را در بر می گیرد. در حالی که هدف هوش مصنوعی ایجاد عوامل هوشمند است، یادگیری ماشینی بر الگوریتم‌هایی تمرکز می‌کند که به این عوامل اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند.

9. س: چگونه می توانم یادگیری ماشینی را شروع کنم؟ پاسخ: می‌توانید با دوره‌های آنلاین، آموزش‌ها و کتاب‌هایی که اصول برنامه‌نویسی، ریاضیات و تکنیک‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهند، شروع کنید.

10. س: آیا یادگیری ماشینی آینده است؟ پاسخ: یادگیری ماشینی با کاربردهای رو به رشد در زمینه‌های مختلف و پیشرفت مداوم در الگوریتم‌ها و روش‌ها، یک فناوری کلیدی برای آینده در نظر گرفته می‌شود.

سوالات متداول در دوره

1. س: فرمت دوره چیست؟ پاسخ: این دوره در قالب سؤال چند گزینه ای (MCQ) با بیش از 400 آزمون تعاملی که موضوعات مختلف در یادگیری ماشین را پوشش می دهد، طراحی شده است.

2. س: چه کسی باید این دوره را بگذراند؟ پاسخ: این دوره برای دانشمندان داده، علاقه مندان به یادگیری ماشین، محققان، مهندسان نرم افزار، دانشجویان و متخصصان علاقه مند به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مناسب است.

3. س: پیش نیازهای دوره چیست؟ پاسخ: درک پایه ای از یادگیری ماشین، ریاضیات و برنامه نویسی توصیه می شود.

4. س: سوالات هر چند وقت یکبار به روز می شوند؟ پاسخ: این دوره به‌روزرسانی‌های منظم سؤالات را تضمین می‌کند تا محتوا مرتبط و همسو با آخرین روندهای یادگیری ماشین باشد.

5. س: آیا می توانم پس از اتمام به مطالب دوره دسترسی داشته باشم؟ پاسخ: به طور معمول، سیاست های دسترسی به دوره متفاوت است. لطفاً برای جزئیات خاص در مورد ادامه دسترسی به پلت فرم دوره مراجعه کنید.

6. س: آیا تمرین عملی در دوره گنجانده شده است؟ پاسخ: این دوره بر آزمون‌های تعاملی تأکید دارد و ممکن است مواد اضافی مانند آزمایشگاه‌های عملی ارائه شود.

7. س: چگونه در دوره ثبت نام کنم؟ پاسخ: می‌توانید از طریق پلتفرم آنلاین که در آن میزبانی می‌شود، با پیروی از مراحل ثبت‌نام و پرداخت، در دوره ثبت‌نام کنید.

8. س: اگر در طول دوره سؤالی داشته باشم چه می شود؟ پاسخ: اکثر دوره‌های آنلاین از طریق انجمن‌ها، پیام‌رسانی مستقیم با مربیان یا تعامل با جامعه برای کمک به هرگونه سؤالی پشتیبانی می‌کنند.

9. س: چه چیزی این دوره را از سایر دوره ها متمایز می کند؟ پاسخ: این دوره یک تجربه یادگیری منحصر به فرد را از طریق فرمت MCQ، پوشش جامع موضوعات یادگیری ماشینی پیشرفته، به روز رسانی های منظم، مطالعات موردی در دنیای واقعی، و آموزش های متخصص ارائه می دهد. این برای ارائه دانش نظری و بینش عملی طراحی شده است.

اکنون بپیوندید و سفر خود را به سمت یادگیری ماشینی پیشرفته آغاز کنید!

آیا آماده هستید تا عمیقاً در دنیای یادگیری ماشینی فرو بروید؟ چه یک حرفه ای باتجربه باشید و چه تازه شروع کرده اید، این دوره جامع برای ارائه دانش عمیق و تجربه عملی به شما طراحی شده است.

این دوره با بیش از 400 آزمون تعاملی که همه چیز را از اصول یادگیری عمیق گرفته تا برنامه های کاربردی در دنیای واقعی و روندهای نوظهور پوشش می دهد، روشی منحصر به فرد و جذاب برای تسلط بر یادگیری ماشینی ارائه می دهد.

چرا صبر کنید؟ از امروز شروع کنید و:

• پیچیدگی‌های شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی و موارد دیگر را کاوش کنید.

• با MCQهایی که با دقت ساخته شده اند تعامل کنید که درک شما را به چالش می کشد و آن را افزایش می دهد.

• از به‌روزرسانی‌های منظم به‌روز باشید و مطمئن شوید که جدیدترین‌ها را در این زمینه یاد می‌گیرید.

• در طول سفر یادگیری خود راهنمایی و پشتیبانی متخصص دریافت کنید.

• گواهی شناخته شده ای دریافت کنید که تسلط شما را در یادگیری ماشینی پیشرفته تأیید می کند.

گام بعدی در حرفه خود بردارید، فرصت‌های جدید را باز کنید و بخشی از نسل بعدی متخصصان یادگیری ماشین شوید.

اکنون ثبت نام کنید و سفری هیجان انگیز به سوی آینده هوش مصنوعی را آغاز کنید. مسیر شما به سمت تسلط از اینجا شروع می شود!