سرفصل جامع TensorFlow: تسلط بر غول یادگیری عمیق
TensorFlow، کتابخانه‌ای قدرتمند و محبوب برای یادگیری عمیق در پایتون، به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده را با استفاده از نمودارهای محاسباتی طراحی و آموزش دهید. به دلیل سرعت، مقیاس‌پذیری و جامعه کاربری فعال و گسترده، این کتابخانه به یکی از محبوب‌ترین ابزارها در میان برنامه‌نویسان و دانشمندان داده در حوزه یادگیری عمیق تبدیل شده است.
این دوره جامع به شما کمک می‌کند تا در تمامی سطوح، از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته، بر TensorFlow مسلط شوید.
مخاطبان:
- برنامه‌نویسان پایتون: اگر با پایتون آشنایی دارید، می‌توانید از TensorFlow برای یادگیری نحوه ساخت مدل‌های یادگیری عمیق قدرتمند استفاده کنید.
- دانشمندان داده: اگر در زمینه علم داده فعالیت می‌کنید، TensorFlow می‌تواند به شما در تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج بینش‌های ارزشمند کمک کند.
- کاربران یادگیری ماشین: اگر با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین آشنا هستید، TensorFlow می‌تواند به شما در ارتقای مهارت‌هایتان و ساخت مدل‌های پیشرفته‌تر کمک کند.
اهداف یادگیری:
بخش اول: مفاهیم پایه و آشنایی با TensorFlow
- مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: مفاهیم پایه، تفاوت‌ها و کاربردهای هر کدام
- آشنایی با TensorFlow: نصب، محیط کاری، ساختار کلی و مزایای استفاده از TensorFlow
- Tensorها و عملیات روی Tensorها: واحد اصلی داده در TensorFlow، انواع Tensorها و عملیات ریاضی روی آنها
- گراف محاسباتی: نحوه تعریف و اجرای عملیات در TensorFlow
- Sessionها: رابط کاربری برای اجرای گراف محاسباتی
بخش دوم: ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow
- لایه‌های عصبی: انواع لایه‌ها (Dense، Convolutional، Recurrent و …)، نحوه ساخت و اتصال آنها
- مدل‌های Sequential و Functional: دو روش اصلی برای ساخت مدل‌ها در TensorFlow
- کامپایل کردن مدل: انتخاب تابع loss، optimizer و metric مناسب
- آموزش مدل: روش‌های مختلف آموزش، تنظیم hyperparameterها و ارزیابی عملکرد مدل
- ذخیره و بارگذاری مدل: نحوه ذخیره و بازیابی مدل‌های آموزش دیده
بخش سوم: تکنیک‌های پیشرفته در TensorFlow
- Regularization: جلوگیری از overfitting با استفاده از تکنیک‌های regularization
- Dropout: به طور تصادفی غیرفعال کردن نورون‌ها برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
- Batch Normalization: نرمال‌سازی داده‌ها در هر لایه برای تسریع آموزش
- Transfer Learning: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده برای تسریع آموزش مدل‌های جدید
- Data Augmentation: افزایش حجم داده‌های آموزشی با اعمال تغییرات تصادفی روی تصاویر
بخش چهارم: کاربردهای TensorFlow در مسائل مختلف
- تشخیص تصویر: ساخت مدل‌های CNN برای تشخیص اشیاء، چهره و …
- پردازش زبان طبیعی: ساخت مدل‌های RNN و LSTM برای ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و …
- تولید متن: ساخت مدل‌های Generative برای تولید متن خلاقانه
- تقویت یادگیری: آموزش عامل‌ها برای انجام وظایف در محیط‌های شبیه‌سازی شده
- پیش‌بینی سری‌های زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام، تقاضا و …
بخش پنجم: TensorFlow 2.x و ویژگی‌های جدید
- Eager Execution: اجرای عملیات به صورت تعاملی بدون نیاز به تعریف گراف محاسباتی
- Keras API: رابط کاربری ساده و شهودی برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق
- TensorFlow Lite: اجرای مدل‌های TensorFlow روی دستگاه‌های موبایل
- TensorFlow.js: اجرای مدل‌های TensorFlow در مرورگر
