چرا شبکه عصبی و یادگیری عمیق مهم است؟

هوش مصنوعی پیشرفت‌های متعددی اخیراً داشته و به موضوعی بسیار محبوب تبدیل گشته است. افرادی که  در مورد این فناوری اطلاعات زیادی ندارند، ممکن است با نام آن آشناییت داشته باشند. هنگامی که به علم یادگیری عمیق اشاره می‌شود، مفهوم یادگیری ماشین به عنوان یکی از مهمترین شاخه‌های علم و ذهن هر فرد آشنا با علم هوش مصنوعی عبور خواهد کرد. یادگیری عمیق زیر مجموعه از هوش مصنوعی بوده که در آن به جای انسان از ماشین استفاده می‌شود.

 در ابتدا باید گفت که مغز انسان از سلسله رشته‌های عصبی تشکیل می‌شود که این عصب‌ها با هم در ارتباط بوده و پردازش اطلاعات خواهند کرد. کارهایی را که به وسیله آن انجام می‌دهیم، بر اساس ورودی‌هایی است که دریافت کرده و در اصل مغز مانند یک تابع رفتار می‌کند که ورودی‌هایی را می‌گیرد و عملیاتی را انجام خواهد داد. در نهایت خروجی به ما تحویل می‌دهد. در این مطلب به بررسی یادگیری عمیق پرداخته و روش‌های یادگیری آن را هم مورد بررسی قرار می‌دهیم.

Deep learning چیست؟

دپ لرنینگ یا یادگیری عمیق یک شاخه مهم از فناوری اطلاعات بوده که روی ساخت سیستم‌های هوشمند تمرکز می‌کند و ارتباط تنگاتنگی با ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی دارد. مدل‌های یادگیری عمیق از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده و در لایه‌هایی مرتب می‌شوند. این نورون‌ها از لایه‌های قبلی، ورودی دریافت کرده و خروجی‌هایی تولید می‌کنند و بعد به لایه بعدی منتقل خواهند کرد. اولین لایه به عنوان لایه ورودی است که داده‌ها را یاد می‌گیرد.

 این الگوریتم شبکه‌های مصنوعی نام دارد. شبکه‌های عصبی مصنوعی از پردازش اطلاعات و گره‌های ارتباطی توضیح شده در سیستم‌های بیولوژیکی الهام می‌گیرند. می‌توان گفت که شبکه‌های عصبی تمایلی به حالت ایستا و نمادین دارند. این موضوع را در آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق می‌توانید فراگیرید.

کاربرد یادگیری عمیق در صنایع مهندسی و پزشکی نوین

یادگیری عمیق در سال‌های اخیر کاربردهای گسترده در صنایع مهندسی و پزشکی پیدا کرده است. برخی از مهمترین کاربردهای آنها عبارتند از:

کاربرد یادگیری عمیق در مهندسی

کاربرد یادگیری عمیق در مهندسی به شرح زیر است:

بینایی ماشین و پردازش تصویر

بینایی ماشین و پردازش تصویر یکی از مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق در مهندسی است. این حوزه به طور گسترده‌ای در صنعت و تحقیقات مورد استفاده قرار می‌گیرد که شامل تشخیص اشیا، تشخیص چهره، بازرسی کیفیت، پردازش تصاویر پزشکی، بازسازی و بهبود تصویر، واقعیت افزوده و ردیابی حرکت می‌گردد. برای شناسایی و طبقه‌بندی اشعه در تصاویر از شبکه‌های عصبی کانولوژنی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی تایید هویت حالت چهره استفاده می‌شود. در سیستم‌های امنیتی تلفن‌های هوشمند پیشرفت‌های اخیر در زمین یادگیری عمیق باعث بهبود قابل توجه در دقت و کارایی سیستم‌ها شده است.

رباتیک

رباتیک از حوزه‌های مهم کاربرد یادگیری عمیق بوده که پیشرفت‌های قابل توجهی را در سال‌های اخیر تجربه می‌نماید. جزئیات بیشتر رباتیک شامل کنترل، ناوبری خودکار، تشخیص و دستکاری و یادگیری است. پیشرفت‌ها باعث شده است که ربات‌ها بتوانند وظایف پیچیده‌تری را انجام دهند و در محیط‌های متنوعی کار کنند. با این حال چالش‌هایی همانند امنیت اخلاق و قابلیت اطمینان همچنان وجود دارد که نیاز به توجه و تحقیقات بیشتر دارد.

خودروهای خودران

خودروهای خودران از هیجان انگیزترین و پرچالش‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق هستند. این فناوری در حال تغییر صنعت حمل و نقل است. دوربین‌ها، رادارها و سنسورهای لیدار، داده‌های محیطی را جمع آوری می‌کنند. شبکه‌های عصبی عمیق این داده‌ها را پردازش کرده و یک مدل سه بعدی از محیط اطراف خود ارائه می‌دهند. تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، پیش بینی رفتار، برنامه‌ریزی مسیر کنترل خودرو، یادگیری مداوم، تشخیص شرایط غیرعادی و سیستم‌های امنیتی پیشرفته همگی از جزئیات مهم در نقش یادگیری عمیق هستند.

سیستم‌ها باید در همه شرایط به درستی عمل کنند. تصمیم گیری در شرایط اضطراری که ممکن است منجر به آسیب شود، جزء مسائل اخلاقی است. پیشرفت در زمینه یادگیری عمیق و افزایش حجم داده‌های در دسترس باعث بهبود مداوم عملکرد خودروهای خودران خواهد شد. این کاربرد در دوره Machine learning به خوبی توضیح داده می‌شود.

بهینه سازی فرایندهای تولید

از دیگر کاربردهای مهم یادگیری عمیق در صنایع مهندسی، بهینه سازی فرایندهای تولید است. این فناوری به شرکت‌ها کمک کرده تا کارایی را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش دهند. در نهایت کیفیت محصولات را به وسیله یادگیری عمیق بهبود بخشد. پیش بینی و برنامه‌ریزی، تولید کنترل کیفیت، نگهداری پیشگیرانه، بهینه سازی مصرف انرژی، بهینه‌سازی پارامترهای فرایند طراحی محصول، رباتیک و اتوماسیون، همگی بهینه‌سازی فرایند تولید را شامل می‌شوند.

با پیاده سازی موفق یادگیری عمیق در فرایندهای تولید می‌توان منجر به افزایش قابل توجه بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت محصولات شد. با این حال این فرایند حتی در دوره مقدمه ای بر الگوریتم و برنامه نویسی نیازمند سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها، آموزش کارکنان و مدیریت تغییر است.

کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی:

• تشخیص بیماری‌ها: تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI و CT برای تشخیص سرطان و سایر بیماری‌ها
• طراحی دارو: کشف مولکول‌های جدید و پیش‌بینی اثرات دارویی
• ژنومیک: تحلیل داده‌های ژنتیکی برای شناسایی ژن‌های مرتبط با بیماری‌ها
• پزشکی شخصی‌سازی شده: ارائه درمان‌های متناسب با ویژگی‌های ژنتیکی هر فرد
• پیش‌بینی وضعیت بیمار: تحلیل داده‌های بالینی برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری یا احتمال عود

شبکه ترانسفورماتور در یادگیری عمیق

شبکه ترانسفورماتور یک معماری مدرن در یادگیری عمیق است که برای پردازش داده‌های دنباله‌ای طراحی شده است. این شبکه از مکانیزم توجه استفاده کرده تا بتواند ارتباط بلند مدت میان اعضای یک دنباله را به صورت مستقیم و موازی مدل سازی نماید. این معماری ابتدا در حوزه پردازش زبان طبیعی برای ترجمه ماشینی معرفی شد، اما امروزه در حوزه‌های مختلفی مانند خلاصه‌سازی متن، مدل سازی زبان، بینایی کامپیوتر، پردازش سود و غیره به کار گرفته می‌شود. مهمترین نمونه شبکه ترانسفورماتور چت جی پی تی هستند.

آموزش یادگیری عمیق دپارتمان ICT شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران

شعبه مرکزی مجتمع فنی تهران برای برگزاری آموزش یادگیری عمیق همانند دوره‌ های هوش مصنوعی، مزیت‌ها و ویژگی‌های متعددی را در نظر گرفته است. به طوری که ساختار دوره، ترکیبی از کلاس‌های حضوری و آنلاین و پروژه‌های عملی کارگاهی هفتگی خواهد بود. همچنین محتوای آموزشی شامل مبانی هوش مصنوعی، مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر خواهد شد. آموزشگاه از متخصصان و مدرسین با تجربه در آموزش استفاده کرده است. همچنین از تجهیزات فنی و به روزی در آموزش بهره برده تا مهارت آموز بتواند با خیال راحت پیش رود.

 از همه مهمتر پس از پشت سر گذاشتن این دوره، گواهینامه بین المللی و دو زبانه اعطا می‌گردد که این گواهینامه در کشورهای خارجی قابلیت استفاده داشته و می‌توان از طریق آن مهاجرت کرد و درآمدهای دلاری کسب نمود. این ویژگی‌ها می‌توانند یک دوره جامع و کاربردی یادگیری عمیق را در مجتمع فنی تهران ارائه دهند. با توجه به سرعت پیشرفت در این حوزه، به روز رسانی مداوم محتوا و روش‌های آموزشی ضروری خواهد بود.

سوالات متداول

در این بخش به پر تکرارترین سوالات یادگیری عمیق پاسخ می‌دهیم.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یادگیری و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر با لایه‌های بیشتر استفاده می‌کند و می‌تواند ویژگی‌ها را به طور خودکار استخراج کند، در حالی که یادگیری ماشین سنتی اغلب نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها دارد.

کاربردهای اصلی یادگیری عمیق چیست؟

پردازش تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، خودروهای خودران، تشخیص بیماری‌ها، و بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی.

برای شروع یادگیری عمیق چه پیش‌نیازهایی لازم است؟

آشنایی با برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)، درک مفاهیم پایه آمار و احتمال، و آشنایی با جبر خطی.

چه فریم‌ورک‌هایی برای یادگیری عمیق محبوب هستند؟

TensorFlow، PyTorch، Keras، و FastAI از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌ها هستند.

آیا برای یادگیری عمیق به GPU نیاز است؟

برای پروژه‌های بزرگ و آموزش مدل‌های پیچیده، GPU می‌تواند سرعت پردازش را به طور قابل توجهی افزایش دهد، اما برای یادگیری و پروژه‌های کوچک، CPU نیز کافی است.

تفاوت بین CNN، RNN و LSTM چیست؟

CNN برای پردازش داده‌های گرید مانند تصاویر، RNN برای داده‌های توالی، و LSTM )نوعی RNN پیشرفته) برای یادگیری وابستگی‌های طولانی‌مدت در داده‌های توالی استفاده می‌شود.

چگونه می‌توان از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری کرد؟

استفاده از تکنیک‌هایی مانند Regularization، Dropout، Data Augmentation، و Early Stopping.

یادگیری انتقالی (Transfer Learning) چیست؟

استفاده از مدلی که قبلاً روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش دیده و تنظیم آن برای یک وظیفه جدید با داده‌های کمتر.

چالش‌های اصلی در یادگیری عمیق چیست؟

نیاز به داده‌های زیاد، هزینه‌های محاسباتی بالا، تفسیرپذیری پایین مدل‌ها، و مشکل تعمیم‌پذیری به شرایط جدید.

آیا یادگیری عمیق می‌تواند به هوش مصنوعی عمومی (AGI) منجر شود؟

در حال حاضر، یادگیری عمیق بیشتر برای وظایف خاص استفاده می‌شود و هنوز راه زیادی تا AGI باقی است.

منابع خوب برای یادگیری عمیق کدامند؟

کتاب "Deep Learning" نوشته Ian Goodfellow و همکاران، دوره‌های آنلاین مانند: دوره‌های Andrew Ng در Coursera، و پلتفرم‌هایی مانند Fast.ai.