دوره آموزشی یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

مجتمع فنی پلی تکنیک تهران: ۰۹۹۶۳۱۴۰۶۰۱

دوره آموزشی یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس به آموزش کاربردی یادگیری عمیق و تمام مباحث مربوط به کتابخانه­های تنسورفلو و کراس می­پردازد. به طور مشخص­تر موضوعاتی که در این دوره دنبال می­شود شامل موارد زیر است: پیاده­سازی شبکه­های عصبی (یادگیری عمیق) در پایتون پیاده­سازی شبکه­های Multi-layer perceptron (MLP) و Convolutional بحث و بررسی در رابطه با موضوعات گوناگون یادگیری عمیق مانند: Transfer learning، Overfitting و Regularization بررسی دقیق و عمیق تنسورفلو و کراس آشنایی با یادگیری عمیق، تنسورفلو و کراس در یک تعریف کلی، یادگیری عمیق یکی از شاخه­های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در آن سعی می­شود از روش کارکرد مغز برای یادگیری موضوعات استفاده شود. در یادگیری عمیق به کامپیوترها آموزش داده می­شود که برای حل مسائل از روش­هایی استفاده کنند که مغز انسان برای حل مسائل از آن روش­ها استفاده می­کند. به طور کلی یادگیری عمیق سعی می­کند به شبیه سازی مغز انسان بپردازد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه ، و اوپن سورس است که کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی­ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده­سازی شبکه­های عصبی است. به همین دلیل است که این کتابخانه، پراستفاده­ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است. کراس یک کتابخانه در تنسورفلو است که با هدف توسعه شبکه­های عصبی ایجاد شده است. هدف از برگزاری دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ امروزه اهمیت یادگیری عمیق در بسیاری از تکنولوژی­ها بر کسی پوشیده نیست؛ تا جایی که در دنیای امروز یادگیری عمیق به مغز محاسباتی در بسیاری از زمینه­های علم و تکنولوژی تبدیل شده است. به همین دلیل است که در دنیایی از صنایع مختلف تا تکنولوژی­های مختلف، تقریبا هیچ موردی را نمی­توان پیدا کرد که در آن ردپایی از یادگیری عمیق دیده نشود. به این ترتیب، اصلی­ترین هدف این دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق و شناخت ابعاد گوناگون آن است. در این دوره شما با این ابزار بسیار مهم به ­صورت عملیاتی آشنا می­شوید و جزئیات لازم برای پیاده­سازی بهینه این الگوریتم ها را در عمل می ­آموزید. در ادامه راه می­توانید از این ابزار در هر زمینه­ای که با داده روبه­رو می شوید و به دنبال پیدا کردن الگوهای آن هستید، استفاده کنید.