Deep Learning | یادگیری عمیق

⏪ دوره «یادگیری عمیق برای کامپیوتر ویژن» 🖥 از دانشگاه وردکوآنت آمریکا 👨🏻‍💻 چند وقت پیش دوره‌ی "یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر" از دانشگاه وردکوآنت آمریکا رو تمومش کردم و می‌تونم به جرات بگم که طی ۱۶ هفته‌ای که درگیر این دوره بودم، یکی از بهترین تجربه‌های آموزشیم رو داشتم! ✅ این دوره تمرکز اصلیش روی یادگیری عملی بود و مستقیم می‌رفت سراغ اجرای پروژه‌ها و کلی مسائل واقعی رو پوشش می‌داد. نه اینکه تو جهنم آموزش‌های تئوری گیر کنی! 🔥 از همه مهم‌تر اینکه: رایگانه!👇 ┌ 💻 DL for Computer Vision ├ ⏩ Course Homepage └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

💠 ترانسفورمر، CNN یا RNN؟ 👨🏻‍💻 اگه هنوز نمی‌دونی از کجا شروع کنی تا فرق RNN و CNN و ترنسفورمر رو بفهمی و پیاده‌سازیشون رو بلد باشی، یه سری دوره کاربردی رو آماده کردم که از پایه تا پیشرفته، این مفاهیم رو بهت یاد می‌دن: 1️⃣ دوره یادگیری عمیق ◀️ آموزش پایه تا پیشرفته شبکه‌های عصبی، CNN، RNN و ترنسفورمرها. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ دوره شبکه‌های عصبی کانولوشنی ◀️تمرکز روی معماری‌ها و کاربردهای CNN. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ دوره مدل‌سازی توالی ◀️ تو این یکی RNN ،LSTM و GRU رو با مثال‌های NLP یاد می‌گیری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ دوره مدل‌های زبانی با ترانسفورمر‌ها ◀️ دوره‌ای برای مسلط شدن به مکانیزم توجه و کدنویسی در PyTorch. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ دوره شبکه‌های عصبی کانولوشنی با TensorFlow ◀️ کار با داده‌های واقعی و تکنیک یادگیری انتقالی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 6️⃣ دوره یادگیری عمیق: RNN با پایتون ◀️ تمرکز کامل روی RNN ،LSTM و GRU با پیاده‌سازی عملی در پایتون. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

💨 یه فوت کوزه‌گری ساده برای بهتر شدن مدل‌های کامپیوتر ویژن! 👨🏻‍💻 شاید داده‌افزایی رو برای آموزش مدل شنیده باشی؛ همون که رو تصاویر تمرینی کلی بازی درمیاری (برش، چرخش، وارونه و …) تا مدل بهتر یاد بگیره. 🔙 حالا اینو داشته باش: همون کارو سر تست هم می‌تونی انجام بدی! 📄 بهش می‌گن Test Time Augmentation (TTA). به جای اینکه فقط نسخه‌ی اصلی تصویر تست رو به مدل بدی، چند جور نسخه مختلف (برعکس، روشن‌تر،‌ برش خورده و …) درست می‌کنی و همه رو به مدل نشون می‌دی. 📑 مدل برای هر نسخه یه پیش‌بینی می‌ده، بعد پیش‌بینی‌ها رو میانگین می‌گیری. اینطوری مدل تو هر شرایطی مقاوم‌تر و جواب‌هاش مطمئن‌تر می‌شه. ✅ که در نتیجه مدل‌هات هم دقیق‌تر می‌شن، هم روی داده‌های واقعی بهتر جواب می‌دن. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🔴 خبر فوری: شگفتی تمدید شد...   ۵۵۰ + ۱۵۰ آموزش پرمخاطب در فرادرس،   فقط ۷۹ هزار تومن 🔴   آموزش‌های منتخب «یادگیری ماشین و علم داده» 👇   ▪️ یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras   ▪️ آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی   ▪️ کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی پایتون   ▪️ ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون   ▪️ آموزش pandas - تحلیل اطلاعات در پایتون   🔗 لیست ۱۵۰ آموزش جدید [+]   🔗 لیست تمامی ۷۰۰ آموزش - [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

🔥 یادگیری عمیق به ساده‌ترین شکل ممکن! 👨🏻‍💻 اندرو تراسک پژوهشگر هوش مصنوعی یه کتاب مقدماتی نوشته واسه یادگیری عمیق که هدفش فقط یه چیزه: آسون‌ترین راه ورود به این حوزه! ❓ چی این کتاب رو خاصش می‌کنه؟ ⏯️ هر درس یه بخش از شبکه عصبی رو از صفر تو NumPy پیاده‌سازی می‌کنه. خبری از کدهای عجیب غریب نیست! 2️⃣ مثال‌ها همگی تو قالب نوت‌بوک هستن که راحت بتونی تست کنی. 3️⃣ عمیقاً و مرحله به مرحله بفهمی پشت پرده شبکه‌های عصبی چی می‌گذره. ┌ 🥵 Grokking Deep Learning └ 🔖 Book (WEB) 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

☯️ دوره آنلاین «تربیت مدیر بازاریابی: از مبانی تا داده محوری» 📌 بازاریابی رو به اعداد قابل اندازه‌گیری تبدیل کن ❗️ ✅ سرفصل‌ها: 🔹 بخش‌بندی بازار و طراحی پرسونا 🔹 تصمیم‌گیری داده‌محور در بازاریابی 🔹 بهینه‌سازی کانال‌های بازاریابی 🔹طراحی و اجرای تست‌های بازاریابی 🏛 موسسه توسعه 📎 مشاوره رایگان و مشاهده جزئیات دوره: 🌐 httb.ir/R3MSA 👈 🟣🟣🟣🟣🟣

💯 اگر با PyTorch کار می‌کنید و هنوز این وبلاگ رو نخوندید، فرصت فوق العاده‌ای رو از دست دادین! 👨🏻‍💻 وبلاگ ezyang یه منبع عالی برای درک عمیق‌تر کتابخونه قدرتمند پایتورچه! ✅ از مفاهیم پایه تنسورها، مکانیزم Autograd و اهمیت strides گرفته تا ساختار داخلی این کتابخونه رو خیلی ساده و دقیق توضیح داده و درک فنی‌تون رو از پایتورچ بالا می‌بره.👌🏼 ┌ 🥵 PyTorch Internals └ 🌎 Blog 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📑 راهنمای تنظیم هایپرپارامترهای شبکه عصبی ✅ که می‌تونه ۵۰٪ تو زمان پروژه‌ات صرفه‌جویی کنه! 👨🏻‍💻 اگه فقط شبکه عصبی رو اجرا می‌کنی و منتظر معجزه‌ای، باید بگم شاید وقتش رسیده که دقیق‌تر و اصولی‌تر عمل کنی. تنظیم درست هایپرپارامترها می‌تونه تفاوت زیادی تو عملکرد پروژه‌ات ایجاد کنه! 📂 چند نکته کلیدی برای تنظیم مؤثر: 🔢 نرخ یادگیری: کنترل می‌کنه که مدل چقدر سریع وزن‌ها رو تغییر بده. ⬅️ زیاد باشه: مدل ناپایدار می‌شه. ⬅️ کم باشه: مدل خیلی کند یاد می‌گیره. ✅ مقدار پیشنهادی: ۰.۰۰۱. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تعداد لایه‌های مخفی: عمق شبکه و پیچیدگی مدل رو تعیین می‌کنه. ⬅️ کم باشه: الگوهای پیچیده رو نمی‌فهمه. ⬅️ زیاد باشه: سخت‌تر آموزش می‌بینه؛ خطر بیش‌برازش. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 تعداد نورون‌ها در هر لایه: ظرفیت یادگیری در هر لایه رو مشخص می‌کنه. ⬅️ زیاد باشه: توانایی یادگیری بهتر، ولی هزینه محاسباتی بالا می‌ره. ✅ مقدار پیشنهادی: ۶۴ تا ۵۱۲؛ اول با کم شروع کن و زیادش کن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 نرخ Dropout: یه روش تنظیم که بعضی نورون‌ها رو تصادفی غیرفعال می‌کنه. ⬅️ کم باشه: اثر کمی داره؛ مدل همچنان بیش‌برازش می‌کنه. ⬅️ زیاد باشه: مدل به سختی الگو یاد می‌گیره. ✅ مقدار پیشنهادی: ۰.۲ تا ۰.۵. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 منظم‌سازی L2: برای مهار وزن‌های انفجاری و تنظیم مدل. ⬅️ کم باشه: اثر ضعیف، خطر بیش‌برازش. ⬅️ زیاد باشه: مدل ممکنه کم‌برازش کنه. ✅ مقدار پیشنهادی: ۰.۰۰۱ تا ۰.۰۱. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🔢 سایز Batch: تعداد نمونه‌هایی که قبل از به‌روزرسانی وزن‌ها استفاده می‌شن. ⬅️ کوچیک (۱۶-۳۲): یادگیری پراکنده‌تر. ⬅️ بزرگ (۲۵۶+): آموزش سریع‌تر، ولی ممکنه مدل در تعمیم‌پذیری مشکل داشته باشه. ✅ مقدار پیشنهادی: ۳۲ تا ۲۵۶ بسته به داده. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📂 5 منبع رایگان برای «یادگیری تقویتی» 1️⃣ کتاب RL from Human Feedback 📄 یه معرفی کوتاه و کاربردی از RLHF ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ دوره A Course in RL 📄 مفاهیم پایه تا پیشرفته الگوریتم‌های RL ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ کتاب Math Foundations of RL 📄 مبانی ریاضی یادگیری تقویتی ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ کتاب Multi-Agent RL 📄 آشنایی با یادگیری تقویتی چند عاملی ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ مقاله RL: A Comprehensive Overview 📄 مروری کامل بر RL 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🎯 تخفیف شگفت‌انگیز فرادرس برای ۵۵۰ آموزش   🔥 ۵۵۰ آموزش منتخب، ۷۹,۰۰۰ تومن شد!! 😉   همین حالا یادگیری رو شروع کنید... 👇   🔗 پیاده سازی شبکه های عصبی مصنوعی در پایتون   🔗 شبکه عصبی کانولوشنی گرافی در پایتون – GCN یادگیری عمیق   🔗 پردازش تصویر با OpenCV در پایتون   🔗 پیش‌بینی نوسانات بازار سهام با هوش مصنوعی در پایتون   🔗 برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio   📚 لیست تمامی ۵۵۰ آموزش - [کلیک کنید]   🎁 کد تخفیف: AMG64 🔄 FaraDars - فرادرس

📆 دوره ۱۰۰ روزه آموزش «یادگیری عمیق» 👨🏻‍💻 این دوره کاملا به درد ساخت یه پایه‌ی قوی تو این حوزه می‌خوره! یه دوره جمع‌وجور و کاربردی که هم مفاهیم پایه رو پوشش می‌ده، هم مباحث پیشرفته رو یاد می‌ده و هم شما رو به یه سطح خوب می‌رسونه.👌 📑 نکات کلیدی این دوره: ⏯️ مفاهیم پایه‌ شبکه‌های عصبی + ریاضیات. 2️⃣ تکنیک‌های آموزشی متعدد. 3️⃣ آموزش شبکه عصبی کانولوشنی. 4️⃣ مدل‌های RNN 5️⃣ یادگیری مدل‌های پیچیده مثل LSTM. 6️⃣ پروژه‌های عملی جامع. ┌ ⚪ 100Days of Deep Learning └ 😉 Youtube Playlist 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

✅ پروژه یادگیری عمیق من 🎤 تبدیل صدا به حرکت با یادگیری عمیق! 👨🏻‍💻 تو پروژه جدیدم یه سیستم تبدیل صدا به حرکت، به اسم "TALKSHOW" ساختم. هدفم این بود که یه صدای ساده رو تبدیل کنم به یه حرکت کامل سه بعدی با استفاده از یادگیری عمیق و مدل‌های SMPLX! ✏️ خلاصه کاری که انجام دادم: ✅ یه سیستم End-to-End که صدا رو به حرکت تبدیل می‌کنه. ✅ انیمیشن صورت و بدن رو کاملاً با صدا هماهنگ کردم. ✅ رندرینگ ویدیو رو به صورت Real-time با استفاده از ffmpeg انجام دادم. ┌ 📂 Speech-to-Motion Translation └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🎯 فقط ۷۹ هزار تومن — آموزش‌های منتخب «یادگیری ماشین و علم داده» در فرادرس   🔥 ۵۵۰ آموزش منتخب، ۷۹,۰۰۰ تومن شد!! 🔥   👇 شروع یادگیری و کسب مهارت 👇   🔗 یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ   🔗 داده‌ کاوی با اکسل + پیاده‌سازی مدل‌های تحلیلی   🔗 داده کاوی در رپیدماینر RapidMiner   🔗 شبکه‌های عصبی مصنوعی در متلب   🔗 کاربرد ChatGPT در جستجوی حرفه‌ای و هدفمند   📚 لیست تمامی ۵۵۰ آموزش — [کلیک کنید]   🎁 کد تخفیف: AMG64 🔄 FaraDars - فرادرس