آموزش deep learning | دوره یادگیری عمیق با پایتون

• آشنایی با انواع Optimizer ها در شبکه های عمیق عصبی به همراه کاربردهای آنان
• آشنایی با روش های مختلف مقدار دهی وزن در شبکه های عمیق عصبی
• آشنایی با انواع روش های Regularization و Augmentation جهت افزایش پیچیدگی داده ها
• آشنایی با شبکه های عمیق پیچشی به همراه انواع معماری های مطرح آن
• آشنایی با شبکه های عمیق بازگشتی به همراه انواع معماری های مطرح آن
• آشنایی با معماری ترتیب به ترتیب (Seq to Seq)
• آشنایی با معماری تبدیل شونده ها (Transformers)
• ساخت و پیاده سازی شبکه های عمیق بر اساس معماری Auto Encoder و آشنایی با معماری Variational Auto Encoder
• آشنایی با شبکه های عمیق Generative به همراه معماری های مطرح آن

مزایا حضور در کلاس آموزش deep learning

با توجه به اهمیت روزافزون این فناوری در زندگی بشر، حضور در کلاس آموزش deep learning  بسیار حائز اهمیت است. چرا که مزایای فراوانی را به همراه دارد. در ادامه مطلب به بررسی این مزایا می‌پردازیم.

یادگیری ساختار یافته دوره یادگیری عمیق

یادگیری عمیق و ساختار یافته یکی از مهمترین مزایای حضور در کلاس آموزش deep learning  است. زیرا امکان پرسیدن سوالات فوری و دریافت پاسخ‌های دقیق، همچنین شفاف سازی مفاهیم پیچیده توسط مدرس با استفاده از مثال‌های عملی فراهم می‌گردد. فرصت بحث با همکلاسی‌ها در مورد موضوعات مختلف و یادگیری از تجربیات و دیدگاه متفاوت دیگران را می‌توان از مزیت‌های آنها برشمرد.

مدرسان اغلب اطلاعات اضافی و به روز را که ممکن است در منابع استاندارد نباشد، ارائه می‌دهند. در نهایت امکان تصحیح سریع اشتباهات، سوء تفاهم‌ها و جلوگیری از تثبیت اطلاعات نادرست در ذهن هم از مزایای حصول در دوره یادگیری عمیق است.

تجربه تمرینات عملی و کار با تجهیزات واقعی در آموزش  deep learning

در دوره آموزش deep learning  تجربه عملی و کار با تجهیزات واقعی را می‌توان از مزیت‌های اصلی دانست. چراکه مهارت آموز در دوره آموزش deep learning کار با تجهیزات واقعی منظور دسترسی به سیستم و اینترنت پر سرعت را خواهد داشت.

شبکه سازی و ارتباطات

آشنایی با همکلاسی‌های هم موجب ایجاد ارتباطات عمیق میان دانشجویان شده، همچنین شبکه سازی قوی را ایجاد خواهد کرد. با این اوصاف امکان کار گروهی به وجود آمده و دانشجویان می‌توانند با همدیگر کار گروهی راه اندازی کنند و تجربیات یکدیگر را به هم منتقل نمایند.

ساختار منظم و یکدست دوره یادگیری عمیق

ساختار منظم یکی دیگر از مزایای مهم حضور در کلاس آموزش deep learning  است. این کلاس‌ها معمولاً در زمان‌های ثابت و منظمی برگزار می‌شوند. این امر به شما کمک کرده تا برنامه‌ریزی بهتری برای مطالعه و زندگی شخصی خود داشته باشید.

محتوای دوره آموزش deep learning آموزشی به صورت منطقی و گام به گام ارائه می‌شود. هر جلسه روی موضوعات خاصی تمرکز دارد که به درک تدریجی و عمیق‌تر کمک خواهد کرد. مدیریت زمان بهتر، هماهنگی با سایر دانشجویان، آمادگی تدریجی برای آزمون‌های نهایی و انعطاف پذیر در عین نظم همگی از مزایای ساختار منظم دوره آموزش deep learning به شمار می‌آیند.

دسترسی به منابع آموزشی به روز

مجتمع فنی تهران در برگزاری دوره‌های آموزش deep learning  جزوات و مطالب درسی معتبر را در اختیار دانشجویان قرار می‌دهد. همچنین کدها و نمونه پروژه‌ها به همراه منابع مطالعاتی مفید به دانشجو معرفی می‌شوند تا در کنار منابع اصلی از آنها بهره ببرید.

دریافت گواهینامه معتبر

مدرک و گواهینامه آموزش  deep learning بسیار معتبر بوده و نشان دهنده تخصص و تعهد شما به حرفه‌تان است. داشتن این گواهینامه شما را از دیگر متقاضیان این شغل متمایز می‌کند. همچنین این گواهینامه تایید می‌کند که دارنده آن مهارت‌های پیشرفته در زمینه یادگیری عمیق دارد. از همه مهم‌تر داشتن این گواهینامه اعتماد به نفس شما در محیط کار افزایش خواهد داد. گواهینامه صادره به صورت بین المللی و دو زبان است. به طوری که می‌توان از آن در کشورهای خارجی بهره برد یا حتی برای امور مهاجرتی از آن استفاده کرد.

ایجاد انگیزه بیشتر با دوره یادگیری عمیق

دوره آموزش deep learning  یک فضای رقابتی سالم ایجاد می‌کند تا همکلاسیی‌ها عملکرد خود را با هم مقایسه کرده و بتوانند بازخوردی مثبت دریافت کنند. در این کلاس کار روی پروژه‌های کاربردی صورت می‌گیرد که انگیزه دانشجو را افزایش خواهد داد. حس پیشرفت اهداف کوتاه مدت و بلند مدت، تعامل گروهی، ارتباط با دنیای واقعی و محیط یادگیری پویا همگی با هم موجب ایجاد انگیزه می‌شوند. در نهایت دانشجویان با اشتیاق بیشتری به یادگیری پیشرفته، سریع‌تر و عمیق‌تر در این زمینه دست می‌یابند.

دستیابی به تفکر منطقه و حل مسئله

تفکر منطقی و حل مسئله از مهارت‌های کلیدی در آموزش  deep learning به حساب می‌آید. ساختار دوره یادگیری عمیق به نحوی است که می‌توان به تقویت تفکر منطقی در طراحی و سازماندهی پروژه‌ها کمک فراوانی کرد. کلاس‌های آموزشی به شما یاد می‌دهند که چگونه این مسئله را به بخش‌های کوچکتر و قابل مدیریت تقسیم کنید. یافتن و رفع خطاها در یادگیری عمیق نیازمند تفکر منطقی قوی است. در این کلاس‌ها شما تکنیک‌های موثری را فرا خواهید گرفت.

سرعت بالای یادگیری آموزش  deep learning

سرعت یادگیری در دوره آموزش deep learning آموزشی از مهمترین مزایای حضور در دوره یادگیری عمیق است. دوره آموزش deep learning معمولاً با یک برنامه‌ریزی دقیق و مرحله به مرحله طراحی شده که این ساختار به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به ترتیب منطق و با سرعت مناسب یاد بگیرید. در این کلاس تمرکز شما روی یادگیری است و حواس پرتی‌های کمتری وجود دارد.

این تمرکز می‌تواند به افزایش سرعت یادگیری کمک کند. همچنین مدرس می‌تواند سوالات را فوراً پاسخ داده و این امر از صرف زمان زیاد برای حل مشکلات کوچک جلوگیری می‌کند. منابع آموزشی آماده، یادگیری از اشتباهات دیگران و بازخورد سریع کمک کرده تا فرآینده آموزشی با سرعت خیلی بالاتری پیش رود.

بازار کار دوره آموزش deep learning  مجتمع فنی تهران

• امروزه شاهد عملکردی فراتر از انسان در مسائل گوناگون در حوزه متن ، تصویر و صدا توسط مدل های هوشمند هستیم. دستیابی به این دانش در دنیای هوش مصنوعی اغلب توسط مدل های عمیق فراهم گشته است و این مسیر ادامه دارد. درک کارکرد این مدلها و بهبود عملکرد آنان از حوزه های فعال این بخش است.
• ساخت مدل های هوشمند برای توصیف و ارزیابی پدیده های پیچیده و دشوار دنیای واقعی همواره یکی از دغدغه های شرکت های مطرح و بزرگ در عرصه ی دیجیتال است. امکان پیاده سازی این دسته از مدل ها برای دانش پذیران این دوره فراهم است.
• با توجه به بررسی مدل های گوناگون در حوزه تصاویر که عمدتا منجر به استخراج ویژگی های گوناگون از آن و تولید تصویر می شود ، امکان ورود به بازار کار در حوزه پردازش هوشمند تصاویر توسط دانش پذیران فراهم است.
• با توجه به بررسی مدل های گوناگون در حوزه متن که عمدتا منجر به ارائه تحلیل های معنایی و محتوایی از متن در کنار تولید آن در مقیاس های گوناگون میشود ، امکان ورود به بازار کار در حوزه پردازش متن توسط دانش پذیران این دوره فراهم است.
• با توجه به بررسی مدل های گوناگون در حوزه تحلیل صدا و ساخت صدا در این دوره ، امکان فعالیت در حوزه هایی همچون تولید دستیار هوشمند توسط دانش پذیران فراهم است.
• امکان استخدام به عنوان یک دانشمند داده در شرکت های بزرگ برنامه نویسی پس از گذراندن این دوره برای دانش پذیران این دوره فراهم است.

آشنایی با برخی از موارد اصلی ترین سرفصل های دوره آموزش deep learning

دوره آموزش deep learning از سرفصل‌های مختلفی تشکیل شده که هر کدام از این سرفصل‌ها شما را با دنیای جدیدی از یادگیری عمیق آشنا می‌کنند. جهت آشنایی بیشتر مهارت آموز در ادامه مطلب به بررسی تعدادی از سرفصل‌ها می‌پردازیم.

دپ لرنینگ چیست؟

دپ لرنینگ 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 لایه‌های مرتب می‌شوند. این نورون‌ها از لایه‌های قبلی ورودی دریافت کرده و خروجی‌های تولید می‌کنند. سپس به لایه بعدی منتقل خواهند شد.

اولین لایه به عنوان لایه ورودی است که داده‌ها را یاد می‌گیرد. این الگوریتم شبکه‌های مصنوعی نام دارند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از پردازش اطلاعات و گروه‌های ارتباطی توضیح شده در سیستم‌های بیولوژیکی الهام خواهند گرفت. می‌توان گفت که شبکه‌های عصبی تمایلی به حالت ایستا و نمادین دارند. این موضوع را در  آموزش  deep learning می‌توانید فراگیرید.

تحلیل رگرسیون و انواع آن

تحلیل رگرسیون در آموزش deep learning راهی برای مرتب سازی ریاضی مجموعه‌ای از متغیرات است و ما از آن برای تعیین اینکه کدام متغیرها تاثیر دارند و چگونه با یکدیگر ارتباط دارند، استفاده می‌کنیم. به عبارت دیگر تجزیه و تحلیل ریگراسیون به ما کمک می‌کند تا مشخص کنیم کدام عوامل بیشتر اهمیت دارند و کدام یک را می‌توان نادیده گرفت. همچنین به کمک ما می‌آیند تا بدانیم کدام عوامل با یکدیگر تعامل دارند.

 علاوه بر این و مهمتر از همه به ما کمک می‌کنند تا بفهمیم که در مورد همه عواملی که بررسی کردیم چقدر مطمئن هستیم. از انواع تجزیه و تحلیل ریگراسیون در سرمایه‌گذاری مالی، فروش، بازاریابی، علوم، ریاضیات و غیر استفاده می‌شود. انواع رگرسیون در دوره یادگیری عمیق به شرح زیر هستند.

رگرسیون خطی

رگرسیون خطی اساسی‌ترین و پرکاربردترین شکل تحلیل رگرسیون است و رابطه خطی بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل را مدل می‌کند. هدف اصلی آن یافتن بهترین خطی است که مجموع اختلاف مجذور بین مقادیر مشاهده شده و پیش‌بینی شده را به حداقل برساند.

رگرسیون چندگانه

رگرسیون چندگانه با ترکیب دو یا چند متغیر مستقل برای پیش‌بینی متغیر وابسته، رگرسیون خطی را گسترش می‌دهد و این امکان را برای بررسی اثرات همزمان چند پیش‌بینی کننده بر روی متغیر نتیجه فراهم می‌نماید.

رگرسیون چند جمله‌ای

رگرسیون چند جمله‌ای، روابط غیر‌خطی بین متغیرها را با افزودن عبارت‌های چند جمله‌ای (مثلاً مجذور یا مکعب) به معادله رگرسیون مدل می‌کند و می‌تواند الگوهای منحنی یا غیرخطی را در داده‌ها ثبت نماید.

رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک زمانی استفاده می‌شود که متغیر وابسته باینری باشد. این نوع رگرسیون احتمال وقوع یک رویداد یا نتیجه خاص را براساس متغیرهای مستقل مدل می‌کند. رگرسیون لجستیک با تخمین ضرایب با استفاده از تابع لجستیک ترکیب خطی پیش‌بینی کننده‌ها را به یک احتمال تبدیل می‌کند.

رگرسیون ریج Ridge)) و رگرسیون لاسو Lasso))

رگرسیون ریج و رگرسیون لاسو مطابق آموزش deep learning تکنیک‌هایی هستند که برای پرداختن به چند خطی (همبستگی زیاد بین متغیرهای مستقل) و انتخاب متغیر استفاده می‌شوند. هر دو روش یک عبارت جریمه را به معادله رگرسیون معرفی می‌کنند تا متغیرهای کم اهمیت‌تر را کوچک یا حذف نمایند.

رگرسیون غیر خطی

زمانی که رابطه بین متغیر وابسته و متغیر مستقل خطی نباشد، از مدل‌های رگرسیون غیرخطی استفاده می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند اشکال عملکردی مختلفی داشته باشند و به تکنیک‌های تخمینی متفاوت از روش‌های مورد استفاده در رگرسیون خطی نیاز دارند.

رگرسیون پواسون

رگرسیون پواسون زمانی استفاده می‌شود که متغیر وابسته، داده‌های شمارش را نشان دهد. با فرض توزیع پواسون برای متغیر وابسته، این نوع رگرسیون رابطه بین متغیرهای مستقل و تعداد مورد انتظار را در دوره یادگیری عمیق مدل می‌نماید.

شناخت شبکه‌های عصبی عمیق در آموزش deep learning

الگوریتم‌های یادگیری عمیق در دوره یادگیری عمیق از ساختارهای لایه‌ای به نام شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند تا بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها برای گرفتن تصمیم خاص، رفتار انسان را تقلید کنند. طرح این ساختار لایه‌ای، برگرفته از ساختار مغز انسان است. همانطور که مغز انسان به شناسایی الگوهای مختلف داده‌ها و دسته‌بندی انواع اطلاعات می‌پردازد، می‌توان شبکه‌های عصبی را به شیوه‌ای مشابه با رفتار مغز انسان آموزش داد تا به تشخیص الگوها بپردازد و دسته‌بندی داده‌ها را انجام دهند.

شبکه‌های عصبی در آموزش deep learning  می‌توانند مسائل غیرخطی را مدل سازی کنند و به خاطر همین ویژگی می‌توان از آنها در بسیاری از مسائل مختلف نظیر تشخیص الگو، کاهش بعد بینایی ماشین، تشخیص ناهنجار یا پردازش زبان طبیعی، تشخیص بیماری، پیش بینی قیمت سهام و سایر موارد استفاده کرد. در حالت کلی کاربردهای شبکه عصبی را می‌توان به سه گروه دسته‌بندی داده‌ها، خوشه‌بندی داده‌ها و مسائل رگرسیون تقسیم بندی کرد.

آموزش شبکه‌های عمیق پیچشی در دوره یادگیری عمیق

شبکه عصبی پیچشی یا به اختصار cnn که به آن شبکه عصبی کانولوشنی نیز گفته می‌شود، نوعی از شبکه‌های عصبی است که عموماً برای یادگیری بر روی مجموعه داده‌های بصری استفاده می‌شود. از لحاظ مفهوم این شبکه‌ها همانند شبکه‌های عصبی ساده هستند. یعنی از فازهای پیش خور و پس انتشار خطا استفاده می‌کنند. ولی از لحاظ معماری تفاوت‌هایی با شبکه‌های عصبی ساده دارند. این شبکه‌ها در دسته یادگیری عمیق قرار می‌گیرند. زیرا لایه‌های موجود در این شبکه‌ها فراوان است.

تصور کنید می‌خواهید سیستمی هوشمند توسعه دهید که با مشاهده یک تصویر بتوان حدس زد این تصویر تصویر یک مرد است یا یک زن. برای این کار نیاز است تا تعداد زیادی تصویر مرد و زن را به همراه برچسب به یک الگوریتم یادگیری ماشین بدهیم تا این الگوریتم بتواند پس از یادگیری تصاویر جدید را برچسب زنی کند. مبحث شبکه‌های عمیق به خوبی در آموزش مورد deep learning  مورد بررسی قرار می‌گیرد.

مزیت شبکه عمیق پیچشی نسبت به دیگر روش‌ها

نکته بسیار مهم که در آموزش deep learning  به آن توجه شده آن است که جلوگیری از بیش پردازشی شبکه عصبی پیچشی است. به عبارتی در سایر روش‌های پردازش تصویر معمولا فیلترها و الگوریتم‌هایی که پردازش تصویر و شناسایی اجزا به وسیله آنها صورت می‌گیرد توسط فردی مهندس یا برنامه نویس طراحی می‌شوند. درحالی‌که در شبکه عصبی پیچشی این کار به وسیله آموزش مداوم و به صورت خودکار انجام می‌شود.

از سوی دیگر در بسیاری از روش‌هایی که برای پردازش تصویر به کار می‌بریم، این روش‌ها از ضرب ماتریس‌ها در انجام فرایند بهره می‌برند. در حالی که در شبکه‌های عصبی کانولوشنالی حداقل در یک لایه محاسبات به صورت کانولوشن انجام می‌شود. مزیت مهم دیگر تبدیل کردن ماتریس دوبعدی به تک بعدی است. هر تصویر مجموعه‌ای از پیکسل‌هایی است که کنار هم قرار گرفته‌اند. در نتیجه اگر هر پیکسل را آرایه‌ای از ماتریس در نظر بگیریم، می‌توانیم ورودی را به شکل ماتریس  nدر  nارائه دهیم.

آموزش یادگیری انتقالی در دوره یادگیری عمیق

یادگیری انتقالی یک مسئله یادگیری در ماشین است که بر ذخیره سازی دانش کسب شده ضمن حل یک مسئله و اعمال آن بر مسائل متفاوت ولی مرتبط متمرکز شده است. برای مثال دانش کسب شده ضمن یادگیری تشخیص خودروها از روی تصاویر یا ویدیوها قابل اعمال بر مسائل تشخیص تراکتور نیز هست. این حوزه پژوهشی ارتباطی با تاریخچه طویل ادبیات روانشناسی در زمینه انتقال یادگیری دارد، اگرچه بسیار محدود است.

 تکنیک یادگیری انتقالی در آموزش deep learning از دانش مدلی که از قبل برای وظیفه دیگر آموزش داده شده است برای حل وظیفه دیگر استفاده می‌کند. قطعاً این دو وظیفه تا حد زیادی مشابه یکدیگر هستند. برای مثال اگر برای پیش ‌بینی اینکه در عکس، کوله پشتی وجود دارد یا نه آموزش دیده‌ایم، می‌توانیم از دانشی که مدل در طول آموزش به دست آورده است برای پیش ‌بینی وجود اشیای دیگر همانند عینک آفتابی در عکس استفاده کنیم.

نحوه عملکرد یادگیری انتقالی در آموزش  deep learning

برای درک بهتر نحوه کار یادگیری انتقالی، وظیفه بینایی ماشین را در نظر بگیریم. در وظیفه‌های بینایی ماشین شبکه‌های عصبی برای مثال ابتدا در لایه‌های اول به شناسایی لبه‌ها، در لایه‌های میانی به شناسایی اشکال و در لایه‌های نهایی به تشخیص ویژگی‌های خاص وظیفه مد نظر می‌پردازند. با استفاده از تکنیک یادگیری انتقالی ما از لایه‌های اولیه و میانی وظیفه دیگری استفاده می‌کنیم و فقط لایه‌های نهایی را دوباره آموزش می‌دهیم تا با خروجی مد نظر در وظیفه برسیم که در حال کار روی آن هستیم.

کاربردهای اصلی یادگیری انتقالی

در اینجا چند نمونه از برنامه‌های کاربردی یادگیری انتقالی را معرفی می‌کنیم.

• تشخیص تصویر
• پردازش زبان طبیعی
• تشخیص گفتار
• سیستم‌های توصیه‌گر
• وسایل نقلیه خودمختار

منظور از شبکه عمیق بازگشتی و کاربرد آن در آموزش deep learning  چیست؟

شبکه عصبی بازگشتی یا به اختصار rnn یکی از انواع قدرتمند و خوش ساخت شبکه‌های عصبی است و به خاطر حافظه داخلی یکی از امیدبخش‌ترین انواع شبکه عصبی به حساب می‌آید. همانند بسیاری از شبکه‌های عصبی این شبکه تا حدی قدیمی محسوب می‌شود. آنها برای اولین بار در دهه ۸۰ میلادی خلق شدند، اما چند سالی بیشتر از کشف پتانسیل واقعی آنها نمی‌گذرد.

افزایش توان پردازشی کامپیوترها حجم عظیم داده‌ها و ابداع حافظه‌های طولانی کوتاه مدت بود که شبکه عصبی بازگشتی را به خط مقدم کشاند. از مهمترین مزایای شبکه عصبی بازگشتی می‌توان دنباله داده‌ها را به نحوی مدل کرد که هر نمونه وابسته به نمونه‌های قبلی فرض شود. همچنین با لایه‌های کانولوشنی برای گسترش همسایگی موثر پیکسلی مورد استفاده قرار می‌گیرد. طراحی شبکه‌های عصبی بازگشتی در انواع معماری های زیر پرکاربرد هستند.

RNN یک به یک

این شبکه‌ها به نوعی همان شبکه‌های عصبی ساده هستند و تفاوتی با آن‌ها ندارند. به ازای یک نمونه ورودی (با ویژگی‌های مختلف)، یک خروجی در هر لحظه تولید می‌شود. در دوره یادگیری عمیق کاربرد آن شرح داده می‌شود.

RNN یک به چند

این شبکه‌ها یک نمونه (بدون توالی) را گرفته و یک توالی خروجی را برمی‌گردانند. یکی از کاربردهای این شبکه‌ها، تولید متن از روی تصویر است. یک تصویر به عنوان ورودی (بدون توالی) به الگوریتم داده می‌شود و الگوریتم یک جمله که ترکیبی از کلمات متوالی هست را برمی‌گرداند.

RNN چند به یک

این دسته از شبکه‌ها یک نمونه با توالی را گرفته و فقط یک خروجی (بدون توالی) برمی‌گردانند. برای مثال تشخیص احساس sentiment analysis)) بر روی داده‌های متنی، نمونه‌ای از کاربرد این شبکه‌هاست. در این مثال یک جمله که توالی‌ای از چند کلمه است به الگوریتم داده می‌شود و الگوریتم با مشاهده‌ی آخرین کلمه از آن جمله می‌تواند تشخیص دهد که این جمله مثبت است یا منفی.

RNN چند به چند

در این شبکه‌ها یک توالی از یک نمونه به الگوریتم داده شده و الگوریتم بعد از دریافت آخرین عنصر، شروع به تولید توالی از یک نمونه در خروجی می‌کند. ساخت یک سیستم مترجم ماشینی یکی از کاربردهای این دسته از شبکه‌های RNN است. در این مثال یک جمله که ترکیبی از توالی کلمات در خود دارد به الگوریتم تزریق شده و الگوریتم با مشاهده‌ی آخرین کلمه، شروع به تولید جمله‌ی ترجمه شده با توالی کلمات در زبان مقصد می‌کند. این شبکه‌ها در آموزش deep learning مورد بررسی قرار می‌گیرند.

بررسی شبکه های عمیق Generative Adversarial Networks

شبکه مولد تخاصمی یا به اختصار GAN در سال ۲۰۱۴ توسط یان گودفلو و نویسندگان همکار او معرفی شد. این شبکه در آموزش deep learning وظایف یادگیری بدون نظارت را در یادگیری ماشین انجام می‌دهد. این شبکه‌ها شامل دو مدل هستند که به صورت خودکار، الگوهای موجود در داده‌های ورودی را کشف می‌کنند. این دو مدل با نام‌های مولد و متمایزگر شناخته می‌شوند. مولد و متمایزگر مطابق با آموزش برای بررسی ضبط و تکرار تغییرات درون مجموعه داده با یکدیگر رقابت می‌کنند.

 این شبکه‌ها قادر هستند داده‌های جدید تولید کنند. کمبود داده‌های برچسب‌ها یکی از چالش‌های اساسی یادگیری ماشین است. کاربردهای موفق یادگیری ماشین کاربردهایی هستند که داده‌های برچسب‌دار فراوانی دارند. منظور از برچسب این است که مثلاً در مورد یک تصویر حیوان مشخص شود تصویر چه حیوانی است. به صورت خلاصه شبکه‌های مخالف مولد قابلیت تولید هوشمندی جدید را به دنیای هوش مصنوعی وارد می‌کنند.

سوالات متداول در خصوص دوره یادگیری عمیق

در این بخش از توضیحات دوره آموزش عمیق به پر تکرارترین سوالات شما عزیزان پاسخ خواهیم داد. در صورت بروز هرگونه پرسش جدید یا مشاوره رایگان میتوانید با شماره تلفن 0212729 ارتباط برقرار نمایید.

در انتهای دوره آموزش deep learning  چه مهارت‌هایی کسب می‌شود؟

شما می‌توانید مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از پایتون طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنید. مهارت‌های شما شامل کار با کتابخانه‌های مهم مانند TensorFlow و PyTorch، پردازش داده‌های بزرگ، تنظیم هایپرپارامترها و ارزیابی مدل‌ها خواهد بود. از طرفی توانایی حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی را کسب خواهید کرد.

شرایط بازار کار پس از آموزش  deep learning چگونه خواهد بود؟

فارغ‌التحصیلان دوره آموزش deep learning با فرصت‌های شغلی گسترده‌ای در صنایع مختلف روبرو خواهند شد. از شرکت‌های فناوری بزرگ گرفته تا استارتاپ‌های نوآور، همه به دنبال متخصصان یادگیری عمیق هستند. شما می‌توانید در نقش‌هایی مانند مهندس هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا محقق یادگیری ماشین فعالیت کنید. با توجه به رشد سریع این حوزه، چشم‌انداز شغلی بسیار امیدوارکننده است.

آیا آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق به ‌صورت آنلاین هم برگزار می‌شود؟

بله، در مجتمع فنی تهران تمام دوره‌ها به ‌صورت آنلاین هم برگزار می‌شوند که کلاس دیپ لرنینگ از این قاعده مستثنی نیست. سرفصل‌های تدریس شده در دوره deep learning آنلاین و حضوری به شکل مشابه بوده و بنا بر نیاز مخاطبین به آنها قابل ارائه خواهد بود.