Deep Learning | یادگیری عمیق

🧠 دوره آموزشی «شبکه‌های عصبی» 👨🏻‍💻 توی این دوره کوتاه، قراره مرحله‌به‌مرحله با پایتون یاد بگیری که چطور یه شبکه عصبی رو از صفر تا صد توی پایتون بسازیی و آموزش بدی. 🎯 هدف اینه که به شکلی ساده و بدون پیچیدگی، مفاهیم پایه مثل گرادیان نزولی، الگوریتم پس انتشار و بیش برازش رو برای همه قابل درک کنه و از اون حالت پیچیده در بیاره. ┌ 💰 NN Demystified ├ 😉 Youtube Playlist └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

💧 دوره رایگان «یادگیری عمیق عملی» 👨🏻‍💻 اگه بخوام فقط یه دوره یادگیری عمیق معرفی کنم که ببینین، همینه! واقعاً همه‌چی تمومه برای یادگیری دیپ لرنینگ. از پایه تا مدرن‌ترین تکنیک‌ها رو آموزش میده و یکی از بهترین گزینه‌هاست! ✅ از همون اول با کدنویسی می‌ری جلو. ✅ با پایتورچ کار می‌کنی و تئوری رو هم خوب یاد می‌گیری. ✅ هم مناسب تازه‌کاراست، هم حرفه‌ای‌ها. ✅ و مهم‌تر از همه، کاملاً رایگانه. ┌ 👨‍💻 Practical DL for Coders └ 🏷Course Homepage 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📚 اگه می‌خوای دیپ‌لرنینگ رو درست و حسابی یاد بگیری، این کتاب بهترین منبع برای شروعه! 👨🏻‍💻 چند وقت پیش کتاب Deep Learning: Foundations and Concepts رو تموم کردم و می‌تونم به جرات بگم که واقعاً از معدود کتاباییه که هم عمیقه، هم قابل فهم. از اون منابعیه که می‌تونی روش حساب کنی. 1⃣ از پایه تا پیشرفته رو پوشش می‌ده، 🔢 مفاهیم سخت رو ساده و تصویری توضیح داده، 🔢 فقط به مباحث کلاسیک مثل CNN و RNN بسنده نکرده، سراغ مفهیم جدیدتر هم رفته. ┌ 📂 Deep Learning └ 📖 E-book 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🧠 کتاب رایگان «مبانی ریاضی یادگیری عمیق» 👨🏻‍💻 اگه پایه‌ی یادگیری ماشین رو بلدی، حتی لحظه‌ای برای خوندن این کتاب شک نکن! ✏️ من چند وقتیه با کتاب Mathematical Theory of Deep Learning آشنا شدم و به نظرم یکی از بهترین منابعیه که تئوری پشت شبکه‌های عصبی رو بدون حاشیه و پیچوندن، خیلی دقیق توضیح داده. 📖 این کتاب از دانشگاه وین هست، تازه ۲۰۲۴ منتشر شده و مطالبی مثل اینها رو پوشش می‌ده: ✅ شبکه‌های عصبی و نحوه کارشون ✅ آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌ها ✅ اصول احتمال در یادگیری عمیق ┌ 🔖 Math. Theory of DL └ 📖 E-book 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🎯 ارزیابی دقیق عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص سرطان سینه 👩🏻‍💻 وقتی پای تشخیص سرطان سینه با MRI وسط میاد، مدل‌های دیپ‌لرنینگ حسابی خوش درخشیدن. تو یه بررسی که شامل ۴۰ مطالعه بوده، عملکردشون واقعاً چشم‌گیر بوده: ✅ امتیاز کلی مدل (AUC): حدود ۰.۹۰ هر چی این عدد به 1 نزدیک‌تر باشه، مدل دقت بالاتری در تشخیص داره. ✅ دقت در شناسایی بیمارها: ۸۸٪ ✅ دقت در شناسایی افراد سالم: ۹۰٪ 🔎 اما داستان اینجا تموم نمی‌شه! چالش اصلی همون متغیر بودن نتیجه‌هاست. یعنی چی؟ یعنی مدل‌ها هنوز نیاز دارن بیشتر ارزیابی بشن و بهینه‌سازی بشن تا بشه بهشون تو محیط کلینیک اعتماد کامل کرد. اینجاست که کار محققین مهم‌تر از همیشه می‌شه. چرخه‌ی «ارزیابی - بازبینی - بهبود» باید ادامه پیدا کنه تا این ابزارها بتونن واقعاً تأثیرگذار باشن. ✍️ تو این مقاله جزئیات بیشتری اومده که لینکش رو ادامه قرار دادم. اما خلاصه‌اش اینه: مدل‌ها قوی هستن، ولی هنوز جا برای بهتر شدن دارن! ┌ 💡 DL in Breast Cancer Detection └ 📖 Article 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

💧 دوره رایگان «بهینه سازی مدل‌های یادگیری عمیق» 👨🏻‍💻 من اوایل فقط می‌خواستم مدلم هر جور شده کار کنه. ولی بعد یه مدت فهمیدم که مدل خوب فقط مدلی نیست که دقت بالایی داشته باشه، بلکه مدلیه که سریع‌تر، سبک‌تر، و با دیتاهای مختلف هم خوب جواب بده. ✅ این دوره یه آموزش قدم‌به‌قدمه برای یاد گرفتن تکنیک‌های حرفه‌ای، برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق. انگار یکی کنارت نشسته و با هم مدل رو بهتر می‌کنین، از تنظیم دیتای درست گرفته تا هایپرپارامتر و الگوریتم‌های بهینه‌سازی! 🚨 یه نکته‌ی خیلی خفن این دوره اینه که با GitHub Codespaces یکپارچه‌ست! یعنی بدون اینکه هیچی روی سیستم نصب کنی، مستقیم از مرورگر می‌تونی کد بزنی! دقیقاً مثل محیط کاری واقعی.👇 ┌ 💰 Deep Learning with Python └ 📹 Course Homepage 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🔖 کتابی که یادگیری عمیق رو برام قابل فهم کرد! 👨🏻‍💻 یادم میاد اولین باری که سعی کردم یه شبکه عصبی ساده بنویسم، از بس کدها برام غریبه بودن دلسرد شدم. نمی‌دونستم چطور باید مفاهیم تئوری رو به کد تبدیل کنم. ✅ تا اینکه با کتاب "یادگیری عمیق با پایتون" آشنا شدم! نویسنده این کتاب خودش خالق کتابخونه Keras هست و مفاهیم رو به زبونی ساده و با مثال‌های عملی آموزش می‌ده. 📌 از مفاهیم پایه‌ی شبکه‌های عصبی گرفته تا پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده، همه رو با کدهای کاربردی پایتون یاد گرفتم. ┌ 📖 Deep Learning with Python ├ 📖 Book (PDF) └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🎆 بهترین دوره یادگیری عمیق که تا حالا دیدم! 👨🏻‍💻 وقتی می‌خواستم یادگیری عمیق رو شروع کنم، احساس می‌کردم درک مفاهیمش انقدر سخته که شاید این مسیر برای من نباشه. ✅ تا اینکه با پروفسور برایس تو یوتیوب آشنا شدم. هیچکس دیپ لرنینگ رو به جذابیت و عمق تدریس این استاد توضیح نمی‌ده! به ساده‌ترین زبان ممکن.😍 ◀️ هر ویدیوش پر از نکات ریزه‌کاریه که هیچوقت توی منابع دیگه پیدا نمی‌کنی و مهم‌تر از همه، این حجم اشتیاق و تلاشش برای آموزش واقعاً الهام‌بخشه.👇 ┌ 📹 Deep Learning └ 😉 Youtube Playlist 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📌 پروژه «تشخیص پنل‌های خورشیدی در تصاویر هوایی» 🔆 با یادگیری عمیق 👨🏻‍💻 تو این پروژه تصمیم گرفتم یه مدل یادگیری عمیقی بسازم که می‌تونه پنل‌های خورشیدی رو در تصاویر هوایی و پهپادی تشخیص بده. با استفاده از پلتفرم GeoAI تونستم این کار رو فقط با چند خط کد انجام بدم. ساده‌تر از اون‌چه که فکرش رو می‌کردم! 📹 توضیحات کاملِ مراحل پیاده سازی و اجرا، و تفسیر نتایج رو توی ویدیوی آموزشی قرار دادم. ✅ همچنین از کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در نوت‌بوک زیر موجوده.👇 ┌ ➗️ Detecting Solar Panels ├ 😉 Tutorial Videos └ 🖥 Notebook 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🟢 دوره پروژه‌محور «پردازش زبان طبیعی» 👩🏻‍💻 یکی از چالش‌های اصلی من تو مسیر یادگیری NLP همیشه این بود: چطور می‌شه مفاهیم رو از تئوری به اجرا رسوند و تو پروژه‌های واقعی ازش استفاده کرد؟ همین سؤال باعث طراحی این دوره شد؛ دوره‌ای که تمرکز اصلیش روی یادگیری عملی و پروژه‌محوره. 📌 چی توی این دوره یاد می‌گیری؟ ◀️ آشنایی با مفاهیم پایه NLP و کاربردهاش. ◀️ چطور داده‌های متنی رو جمع‌آوری کنی؟ ◀️ ساخت اولین مدل یادگیری ماشین برای NLP . ◀️ یادگیری مفاهیم پایه ‌یادگیری عمیق. ◀️ یه مطالعه موردی کامل برای تمرین عملی. ┌ 💰 NLP for me ├ ➡️ Course Homepage ├ 📄 Slides └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🔴 بدون GPU هم میشه یادگیری عمیق کار کرد! 👨🏻‍💻 اوایل کارم تو حوزه یادگیری عمیق، وقتی می‌خواستم مدل‌های یادگیری عمیق رو اجرا کنم، یا کد CUDA تست کنم، با یه CPU خسته و کند روبه‌رو می‌شدم. سیستم خونگی آنچنان قوی و جوابگوی پردازش‌های سنگین نبود. از طرفی کارت گرافیک درست و حسابی هم نداشتم. ✏️ کلی اینور اونور گشتم تا بالاخره چندتا راه پیدا کردم که بشه بدون کارت گرافیک درست و حسابی هم CUDA رو تمرین کرد، هم مدل‌های بزرگ رو آموزش داد. ✅ این ۴ پلتفرم ابری رایگان، حکم همون کارت گرافیک انویدیا رو برات بازی می‌کنن: 1️⃣ پلتفرم LeetGPU ✅ اگه می‌خوای CUDA رو تمرین کنی ولی GPU نداری، LeetGPU یه گزینه عالیه. این پلتفرم یه محیط آنلاینه که می‌تونی کدهای CUDA رو، روی GPU اجرا کنی و حتی مدل GPU رو خودت انتخاب کنی. ✅ مناسب برای تمرین CUDA با C/C++ (اینجا خبری از پایتون نیست!) ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ پلتفرم گوگل کولب ✅ گوگل کولب یکی از محبوب‌ترین گزینه‌هاست که بهت دسترسی رایگان به GPU میده و حتی CUDA رو پشتیبانی می‌کنه. فقط کافیه GPU Runtime رو فعال کنی و شروع کنی به کار! ✅ پشتیبانی از TensorFlow، PyTorch، CuPy و PyCUDA ✅ بدون نیاز به نصب چیزی، همه‌چی روی مرورگر! ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ پلتفرم کگل ✅ کگل دسترسی به NVIDIA K80 GPU رو می‌ده. فعال‌کردنش خیلی ساده‌ست و نتیجه؟ ۱۲.۵ برابر سرعت بیشتر توی آموزش مدل‌ها! 🚀 ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ پلتفرم Amazon SageMaker ✅ اگه دنبال تمرین مدل‌های یادگیری ماشین روی AWS هستی، SageMaker گزینه خوبیه. ✅ امکان آموزش و استقرار مدل‌های GPU-based ✅ ولی محدود به مدل‌های نظارت‌شده و پایتون 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🧠 دوره رایگان و عملی یادگیری عمیق با پایتون 👨🏻‍💻 اتفاقی یه دوره رایگان تو لینکدین پیدا کردم که واقعاً ارزش به اشتراک گذاشتن رو داشت! اسمش "یادگیری عمیق با پایتون" هست و یه متخصص کاربلد به اسم جانانی راوی مهندس داده گوگل تدریسش می‌کنه. ✏️ چیزی که این دوره رو برام جذاب کرد، این بود که هم مفاهیم پایه یادگیری عمیق رو به خوبی توضیح میده، هم مباحث پیشرفته تری مثل MLOps و MLflow رو پوشش میده. 🎯 یه مزیت دیگه‌اش هم اینه که بهتون یاد میده چطوری محیط توسعه خودتون رو تو کولب راه اندازی کنین. بعد از اون هم وارد مباحث اصلی میشه: کار با دیتاست، آموزش مدل، ارزیابی و بهینه سازی پارامترها. همه این مراحل به صورت عملی و با استفاده از پایتون آموزش داده میشه. ⬅️ در نهایت هم یاد می‌گیرین چطوری مدل رو مستقر کنین و پیش بینی انجام بدین. ┌ ➡️ Full-Stack Deep Learning with Python └ 📹 Course Homepage 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa