*دوره هوش مصنوعی پیشرفته Python Deep Learning مدت دوره : 60 ساعت
این دوره به عنوان دوره پیشرفته هوش مصنوعی در مجتمع فنی تهران طراحی گشته است. هدف از طراحی این دوره ، آشنایی با رویکرد های نوین هوش مصنوعی و طراحی مدل های کارا در زمینه های گوناگون با دقت نزدیک به انسان و فراتر از آن می باشد. این دوره با تمرکز بر مدل های هوشمند مبتنی بر شبکه عصبی عمیق در قدم اول سعی بر معرفی ساختار شبکه عصبی عمیق ، پارامترهای آن و نحوه پیاده سازی و بهبود مدل های عمیق خواهد کرد هم چنین در ادامه به کاربردهای گوناگون مدل های عمیق در حوزه های مختلف اشاره می شود. گروهی از مدل های عمیق، با تغییر در نوع پیاده سازی برای حوزه تحلیل تصویر و پردازش آن آماده می شوند دسته ی دیگر نیز با افزودن ویژگی هایی نظیر حافظه داینامیک هوشمند برای تحلیل سری های زمانی و متون مختلف تجهیز می گردند. بخشی دیگر نیز جهت تولید داده جدید بر اساس تجربیات گذشته ی خود آماده گشته اند. داده های جدید می تواند در حوزه متن ، تصویر و صدا قرار گیرند. در کنار بررسی پیاده سازی های فوق، معماری های معروف در هر حوزه که در حال حاضر در حال بهره برداری هستند عنوان گشته و کاربردهای آنان نیز بررسی میشود.
دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق نیز از مهم ترین و کاربردی ترین حوزه های هوش مصنوعی است که روز به روز اهمیت آن در دنیای علم و تکنولوژی افزایش می یابد. در دوره آموزش دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران نمایندگی تبریز ، با این حوزه جذاب و بسیار مفید از هوش مصنوعی، آشنا خواهید شد.
Deep learning چیست؟
دیپ لرنینگ (Deep learning) یا یادگیری عمیق نوعی فناوری است که با الهام گرفتن از سیستم عصبی و عملکرد مغز انسان، به ماشین آلات و تجهیزات مدرن کمک می کند همانند انسان ها بیاندیشند و از قابلیت های فکری و ذهنی آن ها برخوردار شوند.
از نمونه های کنونی این فناوری، می توان به دستیارهای هوشمند تلفن همراه یا رایانه مانند Cortana و Siri اشاره کرد که در انجام سریع تر انواع فرآیندها، به افراد کمک می کنند و بر اساس الگوهایی از پیش تعیین شده، به برقراری ارتباط با کاربر می پردازند.
از مهمترین ویژگی های دیپ لرنینگ، می توان به تغییر و ارتقای مداوم آن اشاره کرد. از آنجایی که این فناوری نمونه ای شبیه سازی شده از ذهن انسان است، درست مانند نوع بشر، با دریافت اطلاعات تازه و پردازش مداوم آن ها، توانایی های خود را افزایش داده و رشد می یابد. به عبارت دیگر، به صورت بی وقفه آموزش می بیند و روز به روز، مؤثرتر از قبل عمل می کند.
این فناوری تازه، هنوز در مراحل ابتدایی رشد خود به سر می برد، اما بدیهی است که آینده ای بسیار روشن دارد و افرادی که از اکنون به دنبال آموزش دیپ لرنینگ رفته و در این زمینه به کسب مهارت و دانش می پردازند، می توانند در فرآیند رشد و توسعه آن، نقش مهمی را ایفا نمایند.
بدیهی است که دیپ لرنینگ، از بسیاری جهات می تواند برای زندگی انسان سودآور و کمک کننده باشد. به خصوص واضح است که در آینده ای نه چندان دور، نقش این فناوری در دنیای صنعت بسیار پررنگ خواهد بود.
دیپ لرنینگ چگونه کار می کند؟
هدف اصلی در فناوری Deep learning یا یادگیری عمیق که خود بخشی از ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین به حساب می آید، تقلید از فرآیندهای ذهنی و ادراکی انسان است. برای دست یابی به این مقصود، باید از طریق شناخت دقیق سیستم عصبی بشر، ساز و کارهای مشابهی را در دنیای ماشین ایجاد نمود.
یادگیری عمیق، نوعی سیستم عصبی متشکل از گره ها و لایه های متعدد دارد که در نتیجه برقراری ارتباط میان همه آن ها، عمل پردازش انجام می گیرد. این نمونه ای شبیه سازی شده اما به مراتب ساده تر از ذهن انسان است که می تواند در تجزیه و تحلیل انواع داده های عمیق و پیچیده، نقش آفرینی نماید. همچنین بدیهی است که هرچه تعداد این گره ها و لایه ها بیشتر باشد، شبکه مورد نظر پیشرفته تر و کارآمدتر خواهد بود.
سیستم های عصبی در فناوری دیپ لرنینگ، از سه بخش عمده تشکیل می شوند؛ لایه ورودی، لایه پنهانی و لایه خروجی.
لایه ورودی: وظیفه اصلی این بخش، به دست آوردن دیتا یا داده از منابع متعدد است. این اطلاعات می توانند توسط محیط و یا شخص کاربر به سیستم وارد شوند. مانند اتوموبیل های خودران که خود، علائم راهنمایی را تشخیص می دهند.
لایه پنهانی: در اینجا اطلاعات دریافت شده، همانند آن چه در مغز انسان رخ می دهد، تجزیه و تحلیل و پردازش می شوند. عملکرد این لایه از اهمیت بالایی برخوردار است و طراحی آن، نیازمند دانش و تخصص بسیاری است.
لایه خروجی: درست برعکس لایه ورودی عمل می کند. یعنی اطلاعات پردازش شده در لایه پنهانی را به کاربر ارائه داده و یا بر اساس آن ها عمل می نماید.
کاربردهای آموزش دیپ لرنینگ
امروزه در بسیاری از سیستم ها و نرم افزارها از این فناوری جذاب و پیشرو استفاده میشود همچون:
- دستیارهای هوشمند مانند Siri، Google، Cortana و…
- Google Translate
- CamFind
- Google planet
- Deepmind’s WaveNet
- PayPal
و بسیاری از سیستم های دیگر که شما در دوره آموزش دیپ لرنینگ با چگونگی کاربرد Deep learning در این سیستم ها و نرم افزارها، آشنا خواهید شد.
مخاطبین دوره دیپ لرنینگ
از جمله مخاطبین دوره آموزش دیپ لرنینگ می توان گروه های زیر را برشمرد:
علاقمندان و فعالان حوزه هوش مصنوعی
برنامه نویسان و کلیه علاقمندان به برنامه نویسی (خصوصا زبان پایتون)
مهندسین نرم افزار
مهندسین IT
دانش آموزان، دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های مرتبط، خصوصا رشته مهندسی نرم افزار گرایش هوش مصنوعی
آموزش یادگیری عمیق با پایتون
آموزش عمیق در دوره آموزش دیپ لرنینگ مجتمع فنی تهران نمایندگی تبریز، بر بستر زبان برنامه نویسی پایتون آموزش داده می شود. بنابراین نیاز است پیش از شرکت در دوره آموزش یادگیری عمیق، با کلیات زبان برنامه نویسی Python آشنا شوید. برای این منظور، می توانید از دوره پایتون مقدماتی و پیشرفته مجتمع فنی نمایندگی تبریز استفاده نمایید. در این دوره آموزشی، زبان برنامه نویسی پایتون را به صورت کاملا تخصصی و حرفه ای، از مقدماتی تا پیشرفته، خواهید آموخت.
فرصت های شغلی آموزش یادگیری عمیق
از آنجایی که هوش مصنوعی روز به روز عرصه های بیشتری را به تصرف خود در می آورد و امکانات و قابلیت های کاربردی خود را پیش روی انواع صنایع و کسب و کارها قرار می دهد، پیداست که متخصصین این حوزه، به خصوص فناوری های نوین مربوط به آن مانند یادگیری عمیق، می توانند از شرایط موجود بهره برده و موقعیت های شغلی مناسبی را به دست آورند.
امروزه در اغلب استارتاپ ها و کسب و کارهای نوین و البته سودآور، از هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ استفاده می شود. به علاوه، با توجه به آینده قابل پیش بینی این رشته، افرادی که بتوانند مهارت های مربوط به آن را فرا گیرند، فرصت های شغلی و اقتصادی متعددی را پیش روی خود خواهند یافت.
همچنین، شرکت های معتبری که در زمینه تجهیزات هوشمند و نرم افزارهای به روز فعالیت می کنند، روز به روز بیشتر از قبل به استفاده از این فناوری متمایل می شوند. به همین خاطر است که کسب تخصص در این زمینه، می تواند مسیر شما را برای پیشرفت های بسیار مهیا سازد.
معرفی مدارک پایان دوره آموزش
مدرک مجتمع فنی تهران قابل ترجمه رسمی مورد تایید قوه قضائیه و وزارت امور خارجه می باشد. این مدرک مورد تایید سازمان ها و شرکت های خصوصی و دولتی و به عنوان یک Skill Certificate می تواند به عنوان معرفی مهارت های شما و همچنین جز رزومه کاری و مهارتی دانشپذیر قرار گیرد.
سرفصل ها
انواع Optimization ها در محاسبه گرادیان شبکه های عصبی
مقدمات شبکه های عصبی عمیق
شبکه های عمیق پیچشی
معماری یادگیری انتقالی
شبکه های عمیق بازگشتی
معماری ترتیب به ترتیب
تبدیل شونده ها
شبکه های عمیق Variation Autoencoders
شبکه های عمیق Generative Adversarial Networks
ادامه سر فصل ها ...
کسب توانایی ها
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
مزایای مجتمع فنی تهران(نمایندگی تبریز)
- مجهز ترین مرکز آموزش فناوری اطلاعات در سطح شمالغرب کشور
- ارائه گواهی پایان دوره بین المللی فارسی و انگلیسی از مجتمع فنی تهران به عنوان معتبرترین برند آموزشی کشور
- ارائه گواهی پایان دوره بین المللی از سازمان فنی و حرفه ای کشور
- حضور اساتید به نام و برجسته در این مرکز
- دارای مشاوران مجرب و متخصص در حوزه آموزش
- فضای آموزشی مجهز به جدید ترین فناوری روز دنیا
- استفاده از متد آموزشی روز دنیا بر اساس آموزش عملی و اشتغال محور
- داشتن بالاترین ابزار و تجهیزات شبکه و مجهز بودن تمام سیستم های کامپیوتری به آخرین امکانات