آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق حضوری 2025

آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق به شما کمک می‌کند تا با پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی و کار با داده‌های پیچیده در دنیای واقعی، مهارت‌های خود را در این حوزه ارتقا دهید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از جدیدترین ابزارها و تکنیک‌ها، شما آماده ورود به دنیای یادگیری عمیق 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 شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای افرادی که با هوش مصنوعی آشنا هستند و قصد دارند در زمینه یادگیری عمیق تخصص پیدا کنند
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، دانشجویان علوم داده و متخصصین هوش مصنوعی
• آموزش مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی، ساختار لایه‌ها، یادگیری با backpropagation و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با استفاده از TensorFlow و Keras
• پروژه‌محور با تمرکز بر توسعه مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی داده‌ها و پردازش تصاویر
• آموزش بر اساس جدیدترین نسخه TensorFlow و Keras در سال 2025
• استفاده از داده‌های واقعی برای پیاده‌سازی پروژه‌های کاربردی در زمینه یادگیری عمیق

پیش‌نیازهای آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق:

• آشنایی با مبانی Python
• آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• آشنایی با جبر خطی (ماتریس‌ها) و مشتقات ریاضی

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۲ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۲۴ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۶,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق :

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

هفته اول: آشنایی با مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی

جلسه اول (۲ ساعت):

• معرفی یادگیری عمیق و نقش آن در پیشرفت هوش مصنوعی
• آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) و اجزای آن‌ها
• بررسی نحوه کار نورون‌ها و ساختار لایه‌های شبکه عصبی
• پروژه عملی: ساخت اولین شبکه عصبی ساده با استفاده از Keras

جلسه دوم (۲ ساعت):

• آشنایی با فرآیند یادگیری شبکه‌های عصبی و الگوریتم backpropagation
• معرفی توابع فعال‌سازی (Activation Functions) مانند ReLU، Sigmoid و Tanh
• پروژه عملی: پیاده‌سازی شبکه عصبی ساده برای طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از TensorFlow

هفته دوم: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در TensorFlow و Keras

جلسه سوم (۲ ساعت):

• معرفی کتابخانه‌های Keras و TensorFlow برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
• نحوه ساخت مدل‌های Sequential در Keras
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبکه عصبی سه‌ لایه برای طبقه‌بندی اعداد دست‌نویس (MNIST Dataset)

جلسه چهارم (۲ ساعت):

• بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از Optimizerها (SGD، Adam)
• تنظیم پارامترهای آموزش مدل و ارزیابی آن با معیارهای دقت و از دست رفتگی (Loss)
• پروژه عملی: بهینه‌سازی شبکه عصبی برای افزایش دقت طبقه‌بندی داده‌ها

هفته سوم آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: آموزش عمیق و تنظیم پارامترهای شبکه‌های عصبی

جلسه پنجم (۲ ساعت):

• معرفی مفهوم overfitting و underfitting در یادگیری عمیق
• استفاده از تکنیک‌های Regularization مانند Dropout برای جلوگیری از overfitting
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Dropout برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق

جلسه ششم (۲ ساعت):

• نحوه استفاده از تکنیک Early Stopping برای جلوگیری از یادگیری بیش از حد
• کار با داده‌های بزرگ و پیاده‌سازی Mini-Batch Gradient Descent
• پروژه عملی: استفاده از Early Stopping و Mini-Batch برای بهبود کارایی شبکه‌های عصبی

هفته چهارم: شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)

جلسه هفتم (۲ ساعت):

• بررسی تفاوت بین شبکه‌های عصبی ساده و شبکه‌های عمیق
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با چندین لایه مخفی
• پروژه عملی: ساخت یک شبکه عصبی عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر پیچیده

جلسه هشتم (۲ ساعت):

• آموزش مدل‌ها با داده‌های چند کلاسه و نحوه مدیریت داده‌های نامتعادل
• ارزیابی مدل‌های عمیق با استفاده از متریک‌های مختلف (Precision، Recall، F1-Score)
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبکه عصبی عمیق برای داده‌های چندکلاسه

هفته پنجم: پردازش تصاویر با شبکه‌های عصبی و CNN‌ها

جلسه نهم (۲ ساعت):

• معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)
• کاربرد CNN در پردازش تصاویر و شناسایی ویژگی‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک CNN ساده برای شناسایی تصاویر MNIST

جلسه دهم (۲ ساعت):

• آموزش شبکه‌های CNN برای داده‌های تصویری پیچیده‌تر
• استفاده از لایه‌های کانولوشن و Pooling برای کاهش ابعاد داده‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک CNN برای دسته‌بندی تصاویر پیچیده‌تر (CIFAR-10 Dataset)

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۲ ساعت):

• کار بر روی پروژه نهایی: انتخاب یک مسئله واقعی برای حل با استفاده از شبکه‌های عصبی
• راهنمایی در طراحی و پیاده‌سازی مدل نهایی
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبکه عصبی عمیق برای حل مسئله‌ای واقعی در زمینه داده‌های تصویری یا طبقه‌بندی

جلسه دوازدهم (۲ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• معرفی منابع پیشرفته برای ادامه یادگیری در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

ویژگی‌های جدید آموزش جامع شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق 2025:

• استفاده از نسخه جدید TensorFlow 3.0 و Keras: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از قابلیت‌های جدید در سال 2025
• پیاده‌سازی شبکه‌های CNN: تمرکز بر پردازش تصاویر و استفاده از شبکه‌های کانولوشنی برای شناسایی ویژگی‌ها
• تحلیل داده‌های واقعی: استفاده از داده‌های پیچیده تصویری و متنی برای یادگیری بهتر مفاهیم شبکه‌های عصبی عمیق