آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow حضوری 2025

آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow تمامی مبانی و تکنیک‌های پیشرفته را پوشش می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق تقویت کنید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده، شما به عنوان یک متخصص یادگیری عمیق، آماده کار بر روی پروژه‌های هوش مصنوعی خواهید شد.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع و کاربردی یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow و Keras
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، مهندسان داده و علاقه‌مندان به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
• آموزش اصول یادگیری عمیق و نحوه پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیچیده با استفاده از TensorFlow
• تمرکز بر مباحث پیشرفته شبکه‌های عصبی شامل CNN‌ها، RNN‌ها و شبکه‌های مولد (GAN)
• پروژه‌ محور با تمرکز بر حل مسائل واقعی شامل پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی
• آموزش و پیاده‌سازی تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها برای بهبود دقت و عملکرد
• استفاده از TensorFlow 3.0 و Keras برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در سال 2025

پیش‌نیازها:

• آشنایی با مبانی Python
• آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• آشنایی با جبر خطی و آمار پایه

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: آشنایی با TensorFlow و Keras

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی TensorFlow و Keras: ابزارهای پیشرفته برای پیاده‌سازی یادگیری عمیق
• آشنایی با محیط‌های کاری TensorFlow و ساختار کلی آن
• نصب TensorFlow و ایجاد اولین مدل ساده یادگیری عمیق
• پروژه عملی: پیاده‌سازی اولین مدل طبقه‌بندی با TensorFlow و Keras

جلسه دوم (۳ ساعت):

• مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها و وزن‌ها
• نحوه ساخت مدل‌های Sequential در Keras
• پیاده‌سازی مدل‌های Feedforward ساده
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبکه عصبی سه‌ لایه با TensorFlow برای طبقه‌بندی داده‌های MNIST

هفته دوم: پیاده‌سازی CNN‌ها و پردازش تصاویر

جلسه سوم (۳ ساعت):

• معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش تصاویر
• بررسی لایه‌های کانولوشن و Pooling
• نحوه پیاده‌سازی CNN‌ها با Keras
• پروژه عملی: پیاده‌سازی CNN ساده برای دسته‌بندی تصاویر MNIST

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• بهینه‌سازی شبکه‌های CNN برای داده‌های پیچیده‌تر
• استفاده از لایه‌های Dropout و Batch Normalization برای جلوگیری از Overfitting
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک CNN پیچیده‌تر برای دسته‌بندی تصاویر CIFAR-10

هفته سوم آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و پردازش زبان طبیعی (NLP)

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش داده‌های ترتیبی
• بررسی ساختار RNN و پیاده‌سازی آن در Keras
• پروژه عملی: پیاده‌سازی RNN ساده برای تحلیل داده‌های ترتیبی

جلسه ششم (۳ ساعت):

• آشنایی با LSTM‌ها و GRU‌ها برای پردازش داده‌های طولانی
• استفاده از RNN‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های متنی
• پروژه عملی: پیاده‌سازی LSTM برای تحلیل داده‌های متنی (تحلیل احساسات)

هفته چهارم: یادگیری تقویتی و پیاده‌سازی آن با TensorFlow

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• معرفی مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• بررسی فرآیند یادگیری از طریق پاداش و تنبیه
• پیاده‌سازی الگوریتم Q-Learning
• پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل یادگیری تقویتی برای حل مسائل ساده

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• آشنایی با Deep Q-Learning و ترکیب یادگیری عمیق با یادگیری تقویتی
• پیاده‌سازی Deep Q Networks (DQN) با استفاده از TensorFlow
• پروژه عملی: پیاده‌سازی DQN برای حل مسئله‌های پیچیده‌تر در محیط‌های بازی

هفته پنجم: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و کاربرد آن‌ها

جلسه نهم (۳ ساعت):

• معرفی شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و کاربرد آن‌ها در تولید داده‌ها
• پیاده‌سازی ساختار GAN‌ها با TensorFlow
• پروژه عملی: پیاده‌سازی GAN ساده برای تولید تصاویر

جلسه دهم (۳ ساعت):

• بهینه‌سازی GAN‌ها و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته در تولید تصاویر با کیفیت بالاتر
• استفاده از GAN برای تولید تصاویر واقعی‌تر و داده‌های مصنوعی
• پروژه عملی: پیاده‌سازی GAN پیشرفته برای تولید تصاویر پیچیده‌تر

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک شبکه عصبی عمیق با استفاده از TensorFlow
• راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق برای پردازش داده‌های تصویری یا متنی

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه کار در زمینه یادگیری عمیق و پیاده‌سازی با TensorFlow

ویژگی‌های جدید آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow دوره حضوری 2025:

• استفاده از TensorFlow 3.0 و Keras: به‌کارگیری جدیدترین ابزارهای یادگیری عمیق برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• پردازش تصاویر و زبان طبیعی: پیاده‌سازی CNN‌ها و RNN‌ها برای داده‌های تصویری و متنی
• کار با شبکه‌های مولد (GANs): یادگیری تولید داده‌های جدید با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی