Deep Learning | یادگیری عمیق
Відкрити в Telegram
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 📲 @AIAds1
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Deep Learning | یادگیری عمیق
Канал Deep Learning | یادگیری عمیق (@deeplearning_fa) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 759 підписників, посідаючи 13 514 місце в категорії Освіта та 22 111 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 759 підписників.
За останніми даними від 26 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 616, а за останні 24 години на 45, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.20%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.98% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 801 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 587 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як عمیق, مهندس, #deeplearning, پایتون, مدل.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید!
✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
📲 @AIAds1”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
14 759
Підписники
+4524 години
+1967 днів
+61630 днів
Архів дописів
✏️ «چیتشیت پایتورچ»
👨🏻💻 اگه هنوز داری کلنجار میری که چطور مدلهای یادگیری عمیق رو از اول پیادهسازی کنی، یه چیتشیت جمعوجور ساختم که کمکت کنه!
🔆 با این چیتشیت یاد میگیری:
✅ چطور تانسور بسازی و دستکاری کنی.
✅ شبکههای عصبی تعریف کنی و اونها رو آموزش بدی.
✅ پارامترهای مدل رو بهینهسازی کنی.
✅ مدلها رو ذخیره و بارگذاری کنی.
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
🧠 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
✏️ جزوه «الگوریتمهای یادگیری عمیق»
👨🏻💻 انتخاب الگوریتم درست توی حوزه یادگیری عمیق، مثل انتخاب ابزار مناسبه؛ اگه درست انتخاب کنی، به بهترین نتیجه ممکن میرسی.
🔖 هر کدوم از این الگوریتمها برای حل مسائل خاصی طراحی شدن. منم تو این جزوه 172 صفحهای به توضیح و بررسی هر کدوم از این الگوریتمها + کدش پرداختم، تا یه تصویر کلی از این الگوریتمها داشته باشین.
🌐 #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
📖 «یادگیری عمیق با پایتون»
👨🏻💻 میشه یادگیری عمیق رو بدون کلی پیشنیاز و ریاضیات پیچیده یاد گرفت! کافیه برای شروع سراغ کتابی که بالا قرار دادم برین تا مفاهیم رو قدمبهقدم، ساده و عملی، و بدون غرق شدن تو تئوریهای پیچیده یاد بگیرین!
🌐 #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
📚 آمادگی برای مصاحبههای یادگیری عمیق
👨🏻💻 برای مصاحبههای یادگیری عمیق دقیقاً باید روی چی تمرکز کرد؟ چطور مستقیم بریم سراغ سوالهایی که تو مصاحبه واقعاً کاربردین. این جزوه دقیقاً واسه همچین موقعیتیه!
✏️ ویژگیهای کلیدی این جزوه:
✅ پاسخهای دقیق و جامع برای سوالات فنی.
✅ توضیح هدف هر سوال مصاحبه.
✅ تمرینهایی واقعی.
🌐 #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
🗂 دیکشنری جامع «ایجنتهای AI»
👨🏻💻 مطمئناً با من موافقین که هوش مصنوعی هم مثل هر حوزهی دیگهای اصطلاحات و عبارات خاص خودش رو داره که توسط متخصصین این حوزه بیان میشه و برای کسانی که با این حوزه آشنایی ندارن، ممکنه مبهم و غیر قابل درک باشه.
🎯 این دیکشنری جامع هر اصطلاح از ایجنتهای هوش مصنوعی رو به طور کامل توضیح میده.
🌐 #هوش_مصنوعی_مولد #Generativeai
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🤩 مرجع آموزشی GenAI :
🤖 @GenerativeAI_ir
📚 راهنمای عملی پایتورچ برای یادگیری عمیق
👨🏻💻 وقتی اولین مدل یادگیری عمیقم رو ساختم، با کلی تئوری پیچیده و منابع پراکنده مواجه شدم. بیشتر منابع فقط روی مباحث تئوری تمرکز داشتن و وقتی به مرحله کدنویسی میرسیدم، دقیقاً نمیدونستم باید از کجا شروع کنم یا چطور ایدههام رو عملی کنم.
💡 اما وقتی با پایتورچ آشنا شدم، فهمیدم که یادگیری عمیق میتونه خیلی سادهتر و عملیتر باشه.
✅ تو این راهنما چی یاد میگیرین؟
✅ مبانی پایتورچ
✅ مفاهیم پیچیده به زبون ساده
✅ سناریوهای واقعی
✅ مقایسه با TensorFlow و Keras
🌐 #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
📔 جزوه فارسی «ساخت شبکه عصبی از صفر»
👨🏻💻 همیشه از فریمورکهای آماده مثل TensorFlow و PyTorch استفاده میکردم، ولی یه سوال برام پیش اومد: "اگه دقیق ندونم شبکه عصبی چطوری کار میکنه، واقعا دارم ازش درست استفاده میکنم؟"
✅ پس تصمیم گرفتم یه شبکه عصبی رو از صفر بسازم و رفتم سراغ مفاهیم اصلی مثل پسانتشار خطا، توابع فعالسازی و بهینهسازی مدل.
🌐 #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
📔 جزوه «آموزش ترنسفورمرها از پایه با پایتورچ»
👨🏻💻 همیشه برام سوال بود که چطوری مدلهایی مثل چتجیپیتی، برت و DALL·E کار میکنن؟ چی شد که ترنسفورمرها اینقدر قوی شدن که یادگیری عمیق رو متحول کردن؟
🤔 به همین خاطر دستبهکار شدم و یه آموزش جامع آماده کردم که توش یه ترنسفورمر رو از صفر با پایتورچ پیادهسازی میکنم!
✅ مرحلهبهمرحله میرم جلو و مفاهیم کلیدی مثل مکانیزیم توجه، Positional Encoding ،Multi-Head Attention و بهینهسازی گرادیان رو بررسی میکنم.
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
