آموزش شروع معماری‌های پیشرفته مدل‌های شبکه‌های عصبی - آخرین آپدیت

دانلود Start Neural Networks Advanced Model Architectures

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: شبکه‌های عصبی نیرومحرک سیستم‌های هوشمندی هستند که امروزه صنایع مختلف، از خودروهای خودران گرفته تا سیستم‌های پیشنهاددهنده شخصی‌سازی شده را متحول کرده‌اند. این دوره کوتاه برای کمک به تحلیل‌گران داده طراحی شده است تا انتقال حیاتی از یادگیری ماشین سنتی به معماری‌های یادگیری عمیق را تجربه کنند. با تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود شبکه‌های عصبی را به گونه‌ای طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنید که استانداردهای عملکردی دنیای واقعی را برآورده کرده و از طریق ارزیابی‌های سیستماتیک، از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری نمایید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feed-forward) را با استفاده از Keras یا PyTorch همراه با مستندسازی تصمیمات معماری بسازید. - عملکرد مدل را از طریق تحلیل منحنی یادگیری و معیارهای اعتبارسنجی ارزیابی کنید. - تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) را برای دستیابی به اهداف تعمیم‌پذیری مشخص پیاده‌سازی نمایید. ویژگی منحصر‌به‌فرد این دوره، ترکیب مبانی نظری با پیاده‌سازی عملی است که هم بر دستیابی به عملکرد بهینه و هم بر شیوه‌های مستندسازی سیستماتیک (که برای محیط‌های عملیاتی ضروری است) تأکید دارد. برای موفقیت در این پروژه، باید پیش‌زمینه‌ای در برنامه‌نویسی پایتون، مفاهیم پایه یادگیری ماشین و آشنایی با تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها داشته باشید.

سرفصل ها و درس ها

پودمان اول: پیاده‌سازی شبکه‌های پیش‌خور - مبانی Module 1: Feed-forward Network Implementation - Foundation

اصول معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور Feed-Forward Neural Network Architecture Fundamentals
ساخت اولین شبکه پیش‌خور با استفاده از Keras Building Your First Feed-Forward Network with Keras

پودمان دوم: ارزیابی بیش‌برازش و منظم‌سازی - کاربردهای اصلی Module 2: Overfitting Evaluation & Regularization - Core Application

بحران عملیاتی: زمانی که آموزش کامل در مواجهه با مشتریان واقعی شکست می‌خورد The Production Crisis: When Perfect Training Fails Real Customers
تشخیص بیش‌برازش از طریق تحلیل منحنی یادگیری Diagnosing Overfitting Through Learning Curve Analysis