آموزش یادگیری عمیق با پایتون (Deep Learning)

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح‌بالا و همه‌منظوره است. این زبان در علم داده و طراحی الگوریتم‌های یادگیری عمیق کاربرد گسترده‌ای دارد.

در این آموزش کوتاه، پایتون و کتابخانه‌هایی مانند NumPy، SciPy، Pandas، Matplotlib و همچنین فریم‌ورک‌هایی مانند Theano، TensorFlow، Keras را معرفی می‌کنیم. سپس نشان می‌دهیم چگونه با این ابزارها مسائل پیچیده دنیای واقعی را حل کنید.

مخاطبان

این آموزش برای متخصصانی آماده شده است که قصد دارند اصول اولیه پایتون را بیاموزند. و برنامه‌هایی شامل تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Nets)، شبکه‌های بازگشتی (Recurrent Nets)، الگوریتم پس‌انتشار خطا (Back Propagation) و موارد مشابه را توسعه دهند.

پیش‌نیازها

پیش از مطالعه این آموزش، فرض بر این است که شما با Python، NumPy، Pandas، SciPy، Matplotlib، ویندوز، یکی از توزیع‌های لینوکس و همچنین مبانی جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و تکنیک‌های پایه‌ای یادگیری ماشین آشنا هستید.

اگر هنوز با مفاهیم اولیه برنامه نویسی آشنا نیستید و می‌خواهید به‌طور اصولی یادگیری عميق با پایتون را شروع کنید، بهترین راه شروع، شرکت در آموزش پایتون از صفر است. این دوره به شما کمک می‌کند تا با اصول اولیه پایتون آشنا شوید و به تدریج مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عميق و پروژه‌های پیچیده را کسب کنید.

یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری عمیق ساختاریافته (Deep Structured Learning) یا یادگیری سلسله‌مراتبی (Hierarchical Learning) به‌اختصار یادگیری عمیق (Deep Learning) نام دارد. این حوزه بخشی از روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) است که خود زیرمجموعه‌ای از حوزه گسترده‌تر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به شمار می‌رود.

یادگیری عمیق یک دسته از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که از چندین لایه واحدهای پردازشی غیرخطی برای استخراج و تبدیل ویژگی‌ها استفاده می‌کند. هر لایه خروجی لایه قبلی را به‌عنوان ورودی دریافت می‌کند.

شبکه‌های عصبی عمیق، شبکه‌های باور عمیق و شبکه‌های بازگشتی در حوزه‌های متنوعی از جمله بینایی ماشین، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و زیست‌اطلاعاتی به کار می‌روند. این شبکه‌ها همچنین در تشخیص صوت، ترجمه ماشینی و فیلترینگ شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شوند و در بسیاری موارد نتایجی هم‌سطح یا حتی برتر از متخصصان انسانی ارائه می‌کنند.

الگوریتم‌ها و شبکه‌های یادگیری عمیق

• این الگوریتم‌ها بر پایه یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) ساخته شده‌اند و چندین سطح ویژگی یا نمایش داده را پوشش می‌دهند. ویژگی‌های سطح بالاتر از ترکیب ویژگی‌های سطح پایین‌تر به‌دست می‌آیند و در نهایت یک نمایش سلسله‌مراتبی ایجاد می‌شود.

• برای آموزش، از روش‌های نزول گرادیان (Gradient Descent) یا شکل‌های مختلف آن استفاده می‌کنند.

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.