Deep Learning | یادگیری عمیق

✅ یه ابزار طلایی برای بصری‌سازی مدل‌ها 🎚 برای PyTorch ‌بازها! 👨🏻‍💻 این ابزار برای کسایی که از PyTorch استفاده می‌کنن، حکم طلا رو داره! خیلیاتون پرسیده بودین که چه ابزاری برای بصری‌سازی مدل‌ها توی PyTorch مناسبه؛ VisualTorch دقیقاً همون چیزیه که بهش نیاز دارین! ✔️ حالا چرا VisualTorch؟ 🔢 بهتون اجازه می‌ده لایه‌ها، پارامترها و گراف‌های محاسباتی مدل‌هاتون رو خیلی راحت ببینین. 🔢 به جای چک‌کردن دستی، همه‌چیز رو تصویری براتون نمایش می‌ده. 🔢 کمک می‌کنه سریع‌تر باگ‌های مدل‌هاتون رو پیدا کنین و بهینه‌تر تنظیمشون کنین. 🔢 این ابزار سرعت کارتون رو چند برابر می‌کنه و کمک می‌کنه ایرادها رو سریع‌تر بفهمین. ┌ 🌫 VisualTorch ├ 📄 Documentation └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت پنجم: "Fully Connected Neural Networks" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 01:04:13 📚 اسلاید‌های فصل دوم: PDF 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🔴 پایان سردرگمی در معماری شبکه‌های عصبی ◀️با ابزار Net2Vis کدت رو بده، گراف بگیر! 👨🏻‍💻 تصور کنین دارین یه شبکه عصبی طراحی می‌کنین، ولی هر لایه که اضافه می‌کنین، بیشتر گیج می‌شین! سرگیجه می‌گیرین که این معماری چطوری داره کار می‌کنه؟ ✅ اینجاست که Net2Vis به کارتون میاد! یه ابزار ساده ولی حرفه‌ای که معماری شبکه‌های عصبی‌ رو به یه گراف زیبا و قابل فهم تبدیل می‌کنه. 💻 نیازی نیست خودتون ساعت‌ها وقت بذارین و دستی طراحی کنین؛ فقط کافیه کدتون رو از Keras یا TensorFlow بهش بدین، و در عرض چند ثانیه یه گراف شُسته‌ رفته تحویل بگیرین.👌 ┌ 🌫 Net2Vis ├ 💰 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت چهارم: "(2) One-Layer Neural Networks / Classification & Regression" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 01:12:14 📚 اسلاید‌های فصل اول: PDF 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🌫 با ابزار ENNUI تجربه کار با شبکه‌های عصبی رو ساده کن! 👨🏻‍💻 اگه تا الان کار با شبکه‌های عصبی برات یه چالش پیچیده و پر از ابهام بوده، ابزار ENNUI اومده که بازی رو تغییر بده! ⏪ این ابزار چیکار می‌کنه؟ ✏️ ابزار ENNUI یه پروژه نوآورانه از MIT که به شکلی طراحی شده که کار با شبکه‌های عصبی رو ساده می‌کنه. تمرکز اصلی این ابزار روی طراحی رابط‌های کاربری زیبا، ساده و در عین حال قدرتمند برای تعامل با شبکه‌های عصبیه. 🖥 با این ابزار می‌تونی معماری شبکه‌های عصبی رو از صفر طراحی کنی، تغییر بدی، یا بهینه‌سازی کنی. بدون نیاز به کدنویسی پیچیده. هم چنین به سرعت می‌تونی نتایج و خروجی‌های مختلف رو مشاهده کنی، بدون این که لازم باشه منتظر بمونی یا با کلی چالش روبه‌رو بشی.👇 ┌ 🌫 ENNUI ├ 💰 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت سوم: "Classification & Regression" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 59:18 📚 اسلاید‌های فصل دوم: PDF 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🔴 نمایش سه‌بعدی مدل‌های یادگیری عمیق 👨🏻‍💻 وقتی داریم با مدل‌های یادگیری عمیق کار می‌کنیم، یکی از چالش‌های اصلی اینه که بتونیم به صورت بصری معماری شبکه‌های عصبی رو درک و تحلیل کنیم. معمولاً دیدن ماتریس‌ها و اعداد تو این مدل‌ها سخت و خسته‌کننده میشه، مخصوصاً وقتی بحث نمایش جزئیات پیچیده مدل‌ها پیش میاد! ✔️ یه ابزار فوق‌العاده برای نمایش گرافیکی و تعاملی مدل‌های یادگیری عمیق TensorSpace.js هست. این کتابخونه بهتون اجازه میده مدل‌های یادگیری عمیق رو به صورت 3D و تعاملی نمایش بدین. 💡 این یعنی می‌تونین معماری شبکه‌های عصبی‌تون رو به شکلی که همیشه تو ذهنتون بوده، ببینین و حتی با بقیه به اشتراک بذارین! از این طریق هم راحت‌تر می‌تونین مدل‌ها رو درک کنین و هم به بقیه نشون بدین که دقیقاً چی دارین پیاده‌سازی می‌کنین. ⏪ از ویژگی‌های مهم این کتابخونه: 🔢 تعامل‌پذیری: می‌تونین با گراف‌ها تعامل داشته باشین و مدل رو تغییر بدین. 🔢 سازگاری با فریمورک‌های معروف: TensorFlow ،Keras و PyTorch رو ساپورت می‌کنه.👇 ┌ 🏳️‍🌈 TensorSpace ├ 💰 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت دوم: "Natural Neural Networks & ANN" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 01:16:56 📚 اسلاید‌های فصل اول: PDF 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📈 پنج منبع رایگان برای یادگیری کوانتیزیشن! 👨🏻‍💻 اگه دنبال بهینه‌سازی و سرعت‌بخشی به مدل‌هات هستی، کوانتیزیشن بهترین گزینه‌ست. من اینجا پنج منبع رایگان معرفی کردم که می‌تونه برای یادگیری این مبحث، نقطه شروع خوبی باشه: 1️⃣ راهنمای تصویری کوانتیزیشن ⏪ یه راهنمای ساده و شفاف که مفاهیم رو تصویری و قابل‌درک توضیح داده و برای شروع بهترین انتخابه! 🔗 لینک: A Visual Guide to Quantization ✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️ 2️⃣ آشنایی با کوانتیزیشن با رویکردی ساده ⏪ معرفی مختصر و مفید با کدهای ساده و کاربردی و همراه با مثال‌های واقعی. 🔗 لینک: Introduction to Quantization ✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️ 3️⃣ مبانی کوانتیزیشن با Hugging Face ⏪ این دوره ویدیویی از DeepLearning.AI و Hugging Face روی PyTorch و Quanto تمرکز داره و مفاهیم پایه رو خیلی جامع یاد می‌ده. 🔗 لینک: Quantization Fundamentals ✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️ 4️⃣ کوانتیزیشن عمیق ⏪ این دوره کمی کوتاه‌تره، اما به‌طور عمیق‌تری توضیح می‌ده که چطور از پایه کوانتیزرها رو بسازی. 🔗 لینک: Quantization in Depth ✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️✂️ 5️⃣ ارزیابی کوانتیزیشن ⏪ مقاله‌ای برای بررسی دقیق عملکرد کوانتیزیشن‌ها. 🔗 لینک: Article 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت اول: "معرفی دوره و مقدمات" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 59:51 📚 اسلاید‌های فصل اول: PDF 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🔹 راهنمای جامع «یادگیری عمیق» 👨🏻‍💻 من یه راهنمای جامع نوشتم که از اولین مراحل و کارایی که باید برای یادگیری عمیق انجام بدیم، شروع میشه تا می‌رسه به مدل‌های بنیادین امروزی. از زمان AlexNet تا همین الان، کلی تغییرات بزرگ تو سخت‌افزار، کتابخونه‌ها، الگوریتم‌ها و حتی کامپایلرها اتفاق افتاده که باعث شده همه چی بهینه‌تر و بهتر بشه. ✔️ این مجموعه‌یِ من، یه راهنمای کامل و با جزئیاته که به صورت قدم‌ به‌ قدم پیشرفت‌های حوزه‌ی یادگیری عمیق رو از دید بهینه‌سازی بررسی می‌کنه. از کتابخونه‌های یادگیری عمیق، کامپایلرهای پیشرفته و حتی تغییرات معماری، همشون تو این راهنما قرار دارن.👇 ┌ 🌫 A Guide to Deep Learning └ 🖥 BLOG 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🤩 21 روز دسترسی رایگان؛ 🥇 به تمامی دوره‌های 365DataScience ✅ بدون هیچ‌گونه محدودیتی! 🗓 از امروز! 1 نوامبر تا 21 نوامبر 👨🏻‍💻 سایت 365DataScience از امروز، 1 نوامبر به مدت 21 روز، دسترسی رایگان و نامحدود به تمامی دوره‌های علوم داده رو، بدون نیاز به کارت اعتباری ایجاد کرده! 💯 ⏪ از همین امروز! فرصت دارین تا با ایجاد یه حساب کاربری با یک ایمیل، رایگان به تمامی منابع زیر دسترسی داشته باشین: 🔢 بیش از 84 دوره آموزشی و تخصصی علوم داده؛ (پایتون، SQL، تحلیل داده، ML ،AI و...) 🔢 تمرین‌های عملی و مثال‌های کاربردی، 🔢 پروژه‌های واقعی با داده‌های حقیقی، 🔢 گواهینامه‌های رایگان و معتبر پایان دوره. ✏️ با گذروندن این دوره‌ها می‌تونین یه نقشه راه کاملا منظم رو تجربه کنین، با تمرین‌های عملی دانش‌تون رو محک بزنین، روی پروژه‌های واقعی کار کنین و در نهایت گواهینامه‌های کاملا معتبر رو بدون هیچ هزینه‌ای دریافت کنین. 🏷لینک دسترسی به دوره‌ها:👇 ┌ 📂 Free Access | Nov 1 – Nov 21 ├ ➡️ +85 Data & AI Courses 100% FREE └ 📄 PDF 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir 📱 پیج اینستاگرام: 📊 @DataScience_fa

▶️ آموزش کامل «ریاضیات شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» در 5 ساعت! 👨🏻‍💻 این پسر واقعا فوق العادست! توی یه ویدیوی 5 ساعته تمام ریاضیات شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق رو به طور کامل آموزش میده! ✔️ توی این ویدیو، از یه نورون ساده و چگونگی کار با الگوریتم پس انتشار، تا کل شبکه رو با مثال‌های زیاد، شهودی‌سازی هندسی و اثبات‌های قابل فهم بررسی می‌کنه. همچنین به این می‌پردازه که اصلاً چرا الگوریتم پس انتشار رو لازم دارین و چطوری به شبکه عصبی کمک می‌کنه.👇 ┌ 🌫 The Mathematics of NN & DL ├ 📹 Tutorial Video ├ 📖 Book └ 📖 Article 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

🥇 بهترین راه یادگیری شبکه‌های عصبی، اینجاست! 👨🏻‍💻 اگه دنبال یادگیری عمیق و اصولی شبکه‌های عصبی هستین، دست نگه دارین! دیگه لازم نیست توی هزارتوی کتاب‌ها و ویدیوهای آموزشی گم بشین. ✔️ با یه کتابخونه اُپن سورس به نام mlfz می‌تونین مفاهیم پایه تا پیشرفته شبکه‌های عصبی رو به ساده‌ترین شکل ممکن یاد بگیرین! این کتابخونه مثل یه کتاب درسی نوشته شده و در عین حال که دارین با کدهاش کار می‌کنین، شبکه‌های عصبی رو هم یاد می‌گیرین! ⏪ اینجا دیگه خبری از PDF و اینفوگرافی نیست؛ شما در واقع از صفر یاد می‌گیرین که شبکه‌های عصبی چطور کار می‌کنن. چیزی که این تجربه رو جذاب‌تر می‌کنه اینه که بخش به بخش کدها رو کنار هم می‌ذارین و یه شبکه عصبی واقعی رو، از اول می‌سازین. ✏️ این روش مطالعه، عمیق‌ترین و موندگارترین روش یادگیریه. چون خودت داری هر چیزی رو از پایه می‌سازی و با دستای خودت می‌بینی چطور این شبکه‌ها کار می‌کنن.👇 ┌ 🏳️‍🌈 mlfz ├ 📄 Documentation └ 🐱 GitHub-Repos

pip install mlfz

🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

❓ 25 سوال پرکاربرد مصاحبه‌ یادگیری عمیق ✏️ مفاهیم پایه‌ای: 🔢 یادگیری عمیق چیه و با یادگیری ماشین سنتی چه فرقی داره؟ 🔢 تابع فعال‌سازی چیه و چرا مهمه؟ سه نوع از توابع فعال‌سازی رو توضیح بده. 🔢 اگه یه شبکه عصبی عمیق استفاده می‌کنی و مدل داره overfit میشه، چطور می‌تونی این مشکل رو حل کنی؟ 🔢 مشکل محو شدن گرادیان‌ها تو شبکه‌های عصبی چیه و چطور میشه این مشکل رو برطرف کرد؟ 🔢 فرآیند پس‌ از انتشار خطا (Backpropagation) رو توضیح بده. ✏️ معماری‌های شبکه عصبی: 🔢 شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) چطوری کار می‌کنه؟ 🔢 خود رمزگذارها (Autoencoders) چیه و سه کاربرد عملی ازشون بگو؟ 🔢 معماری ترنسفورمر چیه و چطور تو پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده میشه؟ 🔢 نقش لایه‌های pooling تو شبکه‌های عصبی کانولوشنی چیه؟ 🔢 شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) چیه و کجاها استفاده میشن؟ ✏️ آموزش و بهینه‌سازی: 🔢 تنظیمات L1/L2 چطور روی شبکه عصبی اثر می‌ذاره؟ 🔢 چرا باید از نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) استفاده کنیم؟ 🔢 چطور متوجه میشی که مدل تو مشکل گرادیان‌های انفجاری داره؟ 🔢 هدف استفاده از dropout تو شبکه عصبی چیه و چطور روی آموزش اثر می‌ذاره؟ 🔢 چندتا از فوق‌ پارامترها که تو آموزش شبکه عصبی استفاده میشن رو نام ببر. ✏️ مباحث پیشرفته: 🔢 دروازه‌های اصلی تو شبکه‌های LSTM چیه و چه وظایفی دارن؟ 🔢 خود توجهی (Self-Attention) چطور تو ترنسفورمرها کار می‌کنه؟ 🔢 میشه از شبکه‌های کانولوشنی برای دسته‌بندی سیگنال‌های تک بعدی استفاده کرد؟ 🔢 یادگیری انتقالی چیه و چه زمانی پیشنهاد میشه یا نه؟ 🔢 کانولوشن‌های قابل تفکیک عمقی چطور شبکه‌های عصبی کانولوشنی رو بهبود میدن؟ ✏️ پیاده‌سازی عملی: 🔢 فرآیند پیش‌ آموزش و تنظیم دقیق (fine-tuning) در ترنسفورمرها رو توضیح بده. 🔢 چالش‌های اصلی در آموزش مدل یادگیری عمیق با داده‌های محدود چیه؟ 🔢 چطور عدم تعادل کلاسی تو یادگیری عمیق رو مدیریت می‌کنی؟ 🔢 چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در تولید چیه؟ 🔢 چطور می‌تونی یک مدل از پیش‌ آموزش‌ داده‌ شده رو از طبقه‌بندی به رگرسیون تغییر بدی؟ 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

📈 پیش‌بینی روند حرکت بازار سهام با AI 🪙 پیش‌بینی قیمت سهام با مدل GAN 👨🏻‍💻 می‌دونین که پیدا کردن راهی برای پیش‌بینی حرکات بازار سهام، کار ساده‌ای نیست. اما با استفاده از یادگیری عمیق، میشه به نتایج فوق‌العاده‌ای رسید. بریم که با هم توی چند مرحله‌ی‌ِ ساده، یه مدل برای این کار بسازیم. ✔️ برای این کار از مدل GAN (شبکه مولد تخاصمی) استفاده می‌کنم که شامل دو بخشه: 1⃣ یه LSTM (شبکه عصبی بازگشتی)؛ که به عنوان مولد عمل می‌کنه و چون با داده‌های سری زمانی کار داریم، بهترین انتخابه. 🔢 یه CNN (شبکه عصبی کانولوشنی)؛ که تشخیص‌دهنده‌ست و خیلی خوب می‌تونه تصمیم‌گیری کنه. ✏️ اما مهم‌ترین قسمت کار، تنظیم درست هایپر پارامترهای GAN هست که می‌دونین خیلی حساس و پیچیدست! برای همین از بهینه‌سازی بیزی (همراه با فرآیندهای گاوسی) و یادگیری تقویتی استفاده می‌کنم تا بدونم چه موقع و چطوری این پارامترها رو تغییر بدم. این کار رو با تکنیک‌های پیشرفته مثل Rainbow و PPO انجام میدم که واقعا بهینه‌ست. ⏪ برای گرفتن بهترین نتیجه هم، از داده‌های مختلف استفاده می‌کنم: 🔢 اطلاعات معاملاتی تاریخی سهام 🔢 شاخص‌های فنی 🔢 تحلیل احساسات بازار با NLP و BERT 🔢 تبدیل فوریه برای کشف روندهای کلی 🔢 استفاده از اتواینکودرها 🔢 ساخت پرتفوی‌های Eigen 🔢 مدل ARIMA برای تخمین تابع سهام 🔹 نکته مهم: هر چقدر اطلاعات بیشتر باشه، بهتر می‌تونیم این پیش‌بینی رو انجام بدیم. پیش‌بینی حرکت سهام خیلی پیچیده‌ست، اما با استفاده از داده‌های مختلف از زوایای متفاوت، شانس موفقیت خیلی بالاتر می‌ره!👇 ┌ 📊 Stock Prediction AI └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa