Deep Learning | یادگیری عمیق

📖 جزوه «مفاهیم کلیدی کامپیوتر ویژن» 👨🏻‍💻 این نوت‌بوک هم مباحث تئوری CV رو پوشش می‌ده، هم مباحث عملی رو، و بهت کمک می‌کنه مفاهیم مهم کامپیوتر ویژن رو هم بفهمی، هم تو عمل اجراشون کنی. 1️⃣ مبانی تئوری و اصول پایه‌ی کامپیوتر ویژن رو می‌فهمی. 2️⃣ ریاضیات پشت الگوریتم‌ها رو نشون می‌ده و وارد مدل‌ها و فرمول‌های ریاضی میشی که الگوریتم‌های CV رو می‌سازن. 3️⃣ مثال‌های عملی با کد پایتون برای پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی مثل SIFT، ORB و انواع تبدیل‌های تصویری. 4️⃣ خروجی‌ها و نتایج واقعی پردازش تصویر رو می‌بینی. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📚 راهنمای جامع و عملی «PyTorch» 👨🏻‍💻 مشکل بیشتر آموزش‌های PyTorch اینه که یا زیادی پیچیده‌ن یا زیادی مقدماتی. توی یکی‌شون از همون اول میره سراغ شبکه‌های عصبی و آدم گیج میشه، تو یکی دیگه هم اونقدر سطحیه که حس می‌کنی داری وقتت رو تلف می‌کنی. 📖 این جزوه از ساخت و مدیریت تنسورها تا انجام عملیات ریاضی، تغییر شکل داده و Broadcasting، رو با مثال‌های کاربردی پوشش ‌دادi تا بتونی مستقیم ازش توی پروژه‌هات استفاده کنی. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📖 هندبوک جامع «OpenCV» 👨🏻‍💻 تو بینایی کامپیوتر آموزش تئوری تا دلت بخواد پیدا می‌شه، اما جایی که حسابی لنگ می‌زنه، نبود یه راهنمای پروژه‌محور و کاربردیه. ✅ این جزوه یه مجموعه کامل و منسجم از مباحث کامپیوتر ویژن که از پایه تا اجرای عملی پروژه‌ها رو با پایتون قدم ‌به ‌قدم پیش می‌بره. 📄 هر بخشش پر از مثال کد پایتون و سناریوهای واقعی مثل پردازش تصویر، تحلیل ویدیو، تشخیص چهره و شیء و کلی نکته عملی دیگه‌ست. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📖 «ریاضیات الگوریتم‌های یادگیری عمیق» 👨🏻‍💻 این جزوه به‌جای تمرکز روی ابزارها، میاد ریاضیات پشت الگوریتم‌ها رو توضیح می‌ده؛ از نظریه‌های بنیادی یادگیری ماشین تا تحلیل عمیق شبکه‌های عصبی و دلیل رفتارهاشون. ✅ خوندنش باعث می‌شه دیپ‌لرنینگ رو فقط به چشم یه جعبه‌سیاه نبینی و منطق ریاضی پشتش رو هم کامل بفهمی. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

💠 کتاب «شبکه‌های مولد تخاصمی در عمل» 👨🏻‍💻 این کتاب از اون دست کتاباست که با یه سبک تازه و کاملاً عمل‌گرا، بهت نشون می‌ده چطور از صفر تا صد شبکه‌های مولد تخاصمی رو یاد بگیری و بسازی! 💬 اول با یه مدل ساده شروع می‌کنه و کم‌کم وارد جزئیات معماری GAN میشه؛ از Generator که داده‌های جدید می‌سازه، تا Discriminator که مرز بین داده‌ی واقعی و ساختگی رو مشخص می‌کنه. 📄 اینجا فقط بحث تئوری نیست! پره از مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی که بهت کمک می‌کنه راحت بتونی مدل GAN دلخواه خودت رو بسازی و اجرا کنی. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📝 جزوه کامل «مبانی یادگیری عمیق» من 👨🏻‍💻 این جزوه مفاهیم دیپ‌لرنینگ رو خیلی ساده توضیح می‌ده. نمیره سراغ مدل‌های عجیب‌غریب با میلیاردها پارامتر، چون تا پایه‌ها رو نفهمی، همه چی برات گنگ باقی می‌مونه. ✏️ اینجا از همون اول، ساختار پرسیپترون ساده رو توضیح می‌ده، از نقطه شروع شبکه‌ عصبی میگه، سراغ تابع‌های فعال‌سازی می‌ره، فرق شبکه‌های تک‌لایه با چندلایه رو باز می‌کنه، و کلی نکته مهم مثل روش‌های مقداردهی اولیه وزن، انواع بهینه‌ساز و حتی گرادیان کاهشی رو یاد می‌گیری. ✅ وقتی این مباحث رو بفهمی، نگاهت به دیپ‌لرنینگ از یه ابزار صرف، تبدیل می‌شه به یه سیستم قابل فهم و قابل بهبود. ⏪ چرا دیپ‌لرنینگ رو انتخاب می‌کنیم؟ ⏪ پرسپترون و معماری ساده اون ⏪ تابع‌های فعال‌سازی و مزایا/معایب هر کدوم ⏪ تفاوت پرسپترون تک‌لایه و چندلایه ⏪ روش‌های مقداردهی اولیه وزن ⏪ بهینه‌سازها و نحوه عملکردشون ⏪ گرادیان کاهشی و چالش‌های اون ⏪ معرفی CNN و کاربردش در پردازش تصویر ⏪ ریاضیات لازم برای شبکه‌های عصبی 📎 پیاده‌سازی عملی ANN 📎 پیش‌پردازش داده‌ها برای ANN 📎 پروژه کامل با ANN 📎 دموی پروژه 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa