Deep Learning | یادگیری عمیق

Відкрити в Telegram

🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 📲 @AIAds1

📈 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 14 916 підписників, посідаючи 13 448 місце в категорії Освіта та 22 008 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 916 підписників.

За останніми даними від 27 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 660, а за останні 24 години на 83, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.65%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.95% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 877 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 28 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.

14 916

Підписники

+8324 години

+1507 днів

+66030 днів

1 877

Перегляди допису

~ 58724 години

~ 70048 годин

12.65%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

14 916

💧 دوره رایگان شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) 👨🏻‍💻 تا حالا فکر کردی چطوری گوشیت چهره‌ات رو تشخیص می‌ده یا چطور ماشین‌های خودران می‌تونن تابلوهای راهنمایی رو بفهمن؟ اینا همه به لطف شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) اتفاق می‌افته! ✏️ این مدل‌ها تصاویر رو مثل مغز ما پردازش می‌کنن و به جای نگاه کردن به کل تصویر، الگوهای کوچیک‌تر رو پیدا می‌کنن، از تشخیص لبه‌ها گرفته تا ترکیب ویژگی‌ها برای فهمیدن اشیا! 📣 چی باعث میشه CNN اینقدر قدرتمند باشه؟ 🔴 تشخیص خودکار لبه‌ها، شکل‌ها و الگوهای مختلف ✅️فهم ارتباط بین اجزا 🟡 کاهش پیچیدگی، بدون از بین بردن ویژگی‌های مهم تصویر 📣 اگه می‌خوای CNN رو عمیق‌تر یاد بگیری، یکی از بهترین منابع، دوره‌ی اندرو نگ هست! که لینکش رو همین پایین قرار دادم و شامل مباحث زیر میشه: ✅ نحوه‌ی پردازش تصاویر ✅ استخراج ویژگی‌ها از تصاویر ✅ تشخیص و مکان‌یابی اشیا ✅ الگوریتم معروف YOLO ┌ ➡️ Convolutional Neural Networks └ 😉 Youtube Playlist 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

👨🏻‍💻 تا حالا فکر کردی چطوری گوشیت چهره‌ات رو تشخیص می‌ده یا چطور ماشین‌های خودران می‌تونن تابلوهای راهنمایی رو بفهمن؟ اینا همه به لطف شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) اتفاق می‌افته! ✏️ این مدل‌ها تصاویر رو مثل مغز ما پردازش می‌کنن و به جای نگاه کردن به کل تصویر، الگوهای کوچیک‌تر رو پیدا می‌کنن، از تشخیص لبه‌ها گرفته تا ترکیب ویژگی‌ها برای فهمیدن اشیا! 📣 چی باعث میشه CNN اینقدر قدرتمند باشه؟ 🔴 تشخیص خودکار لبه‌ها، شکل‌ها و الگوهای مختلف ✅️فهم ارتباط بین اجزا 🟡 کاهش پیچیدگی، بدون از بین بردن ویژگی‌های مهم تصویر 📣 اگه می‌خوای CNN رو عمیق‌تر یاد بگیری، یکی از بهترین منابع، دوره‌ی اندرو نگ هست! که لینکش رو همین پایین قرار دادم و شامل مباحث زیر میشه: ✅ نحوه‌ی پردازش تصاویر ✅ استخراج ویژگی‌ها از تصاویر ✅ تشخیص و مکان‌یابی اشیا ✅ الگوریتم معروف YOLO ┌ ➡️ Convolutional Neural Networks └ 😉 Youtube Playlist 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

⚡️ با این کتاب دیپ لرنینگ رو ساده‌تر و متفاوت‌تر از همیشه یاد بگیر! 👨🏻‍💻 کتاب "Practical Deep Learning for Coders" نقطه عطف یادگیری من بود! یه راهنمای فوق‌العاده برای شروع یادگیری DL، بدون نیاز به پیش‌زمینه قوی ریاضی یا تجربه برنامه‌نویسی پیشرفته. ✔️ بهترین بخش این کتاب اینه که تمامی مطالبش به‌صورت Jupyter Notebooks ارائه شده‌؛ یعنی هم می‌خونی، هم اجرا می‌کنی، هم تجربه کسب می‌کنی. ┌ 📕 Practical DL for Coders └ 📖 Book (Web) 🌐 #هوش_مصنوعی_مولد #Generativeai ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🤩 مرجع آموزشی GenAI : 🤖 @GenerativeAI_ir

14 916

💣 60 پروژه برتر هوش مصنوعی مولد برای رزومه‌تون! 👨🏻‍💻 همیشه یکی از سوال‌هایی که ازم تو منتورینگ پرسیده می‌شه اینه: "چه پروژه‌هایی برای رزومه خوبن؟" قبلاً یه لیست کوچیک داشتم، ولی حالا با کلی تحقیق یه لیست جامع‌تر جمع کردم که پر از پروژه‌های کاربردیه، همراه با منابع یادگیری و کدهای آماده! ✏️ هر کدوم از این پروژه‌ها یه عالمه آموزش و کد دارن که کمکت می‌کنن سریع‌تر شروع کنی. تازه سطح سختی‌شون هم مشخص شده که بدونی دقیقا داری سراغ چی میری. ⭕️ این پروژه‌ها برای رزومه عالی‌ان، ولی مهم‌تر اینه که درکشون کنی، تغییرشون بدی و شخصی‌سازیشون کنی. اینجوریه که تو مصاحبه‌ها واقعاً می‌تونی بدرخشی!👇 ┌ 💸 Awesome GenAI Guide └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #هوش_مصنوعی_مولد #Generativeai ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🤩 مرجع آموزشی GenAI : 🤖 @GenerativeAI_ir

14 916

✏️ جزوه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) 👨🏻‍💻 وقتی اولین بار با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) آشنا شدم، برام سوال بود که چطور یه مدل می‌تونه تصویرها رو درک کنه. کم‌کم که جلو رفتم، فهمیدم که یه سری مدل‌ها بودن که مسیر پیشرفت CNN رو شکل دادن و توی این به جزوه به معرفی و بررسی ویژگی‌های این مدل‌ها پرداخته‌ام. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

📌 پروژه «تشخیص خودرو در تصاویر هوایی» 🔆 با یادگیری عمیق 👨🏻‍💻 من با GeoAI یه مدل یادگیری عمیق آموزش دادم که می‌تونه ماشین‌ها رو توی تصاویر هوایی تشخیص بده – و جالب‌ترین بخشش اینه که با چند خط کد این کار رو انجام دادم! 📹 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. ┌ ➗️ Train a Model for Detecting Cars ├ 😉 Tutorial Videos └ 🖥 Notebook 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

🧠 دوره "یادگیری شبکه‌های عصبی از صفر" 👨🏻‍💻 سال 2022 دکترای یادگیری ماشینم رو از دانشگاه MIT گرفتم. بعدش فهمیدم چقدر به آموزش یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی علاقه دارم. دو ماه پیش یه پروژه شروع کردم برای آموزش ساخت شبکه‌های عصبی از پایه، بدون پایتورچ یا TensorFlow. ✔️ هدف اینه که بفهمیم این شبکه‌ها چطور کار می‌کنن، نه اینکه فقط از کتابخونه‌های آماده استفاده کنیم. 🎯 کسایی که شبکه‌های عصبی رو از صفر پیاده‌سازی می‌کنن، درک عمیق‌تری نسبت به اونایی که فقط با ماژول‌های آماده پایتورچ کار می‌کنن، پیدا می‌کنن. ⬅️ نتیجه کار یه مجموعه با 26 ویدیو آموزشی درباره هر اون‌چه که از شبکه‌های عصبی باید بدونین، شد. که همشون رو توی یوتیوب آپلود کردم. ┌ 💸 Building Neural Networks └ 🖥 Youtube Playlist 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

📄 جزوه «آموزش کاربردی NLP» 👨🏻‍💻 یادم میاد اولین باری که می‌خواستم یه پروژه پردازش متن انجام بدم، حسابی گیج شده بودم. مباحث تئوری توی کتابا و آموزشا رو قشنگ بلد بودم، ولی وقتی می‌رسیدم به کدنویسی، یه عالمه سوال کلی سوال برام پیش می‌اومد. ✅ تا این که با مثال‌های شفاف و کدهای آماده این جزوه، قدم به قدم همه این مشکلاتم حل شد و دیگه لازم نبود ساعت‌ها سرچ کنم تا بفهمم یه تابع چطوری کار می‌کنه. همه‌چی واضح و روون توضیح داده شده بود.👌🏼 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

👨🏻‍💻 این ترنسفورمرها خیلی سروصدا کردن، نه؟ این مدل‌ها همه‌جا هستن و پشت صحنه خیلی از مدل‌های زبان بزرگ کار می‌کنن. 📌 بهترین راه برای اینکه بفهمی یه چیزی چجوری کار می‌کنه، اینه که خودت از صفر بسازیش! ✔️ این ریپازیتوری دقیقا همینه! یه راهنمای کامل برای یادگیری ترنسفورمرها از پایه تا پیشرفته. اینجوری می‌تونی بفهمی RAG چیه و چجوری کار می‌کنه. 🔴 یه دوره داره که اصول RAG رو یاد میده. 🟡 یه تولکیت هم داره که ابزارهای لازم رو در اختیارت می‌ذاره. ✔️ مقاله‌های مهم RAG رو هم پوشش می‌ده. 🟢 یه دوره ارزیابی RAG هم داره که بفهمی چقدر خوب یاد گرفتی. ⬅️ با این ریپو، دیگه لازم نیست نگران پیچیدگی ترنسفورمرها باشی!👇 ┌ 💡 RAG Zero to Hero Guide └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

🧠 تشخیص زودهنگام تومور مغزی با یادگیری عمیق! 👨🏻‍💻 ترم قبل یه پروژه خیلی جالب برای درس داده‌کاوی انجام دادم که موضوعش تشخیص تومور مغزی از روی تصاویر MRI بود. از دیتاست کگل که شامل ۴۵۰۰ تصویر (دارای تومور و بدون تومور) بود استفاده کردم و با کمک TensorFlow یه مدل یادگیری عمیق ساختم که تونست با دقت ۹۶٪ تومورها رو تشخیص بده! ❓ حالا حتماً می‌پرسین چرا این موضوع؟ ✅ تشخیص زودهنگام تومور مغزی یه چالش بزرگ توی پزشکیه، چون تشخیص سریع و دقیق می‌تونه زندگی بیماران رو نجات بده. مدل‌های یادگیری عمیق، مخصوصاً CNNها، به‌خاطر توانایی بالا در پردازش تصویر، تو این حوزه خیلی کاربرد دارن و کمک می‌کنن که تصاویر MRI به‌دقت بررسی بشن. ⏪ از دیتاست و کد نویسی گرفته تا آنالیز و نتایج پروژه، همگی در لینک‌های زیر موجوده.👇 ┌ 💡 Brain Tumor Detection └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

📣 جزوه «ریاضیات یادگیری عمیق» 👨🏻‍💻 قبلا فکر می کردم یادگیری عمیق صرفاً پیاده‌سازی مدل‌هاست، اما فهمیدم درک عمیق‌تر این حوزه نیاز به یادگیری ریاضیات دیپ لرنینگ داره! ✔️ فایلی که براتون قرار دادم مفاهیم ریاضی یادگیری عمیق رو از صفر تا صد کامل توضیح می‌ده و کمک می‌کنه که فقط یه کاربر مدل‌های یادگیری عمیق نباشین، بلکه بتونین مدل‌های بهینه‌تر، قوی‌تر و کارآمدتر رو طراحی کنین! 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

❓ یادگیری عمیق چقدر داده می‌خواد؟ 👩🏻‍💻 تا حالا شده فکر کنی چقدر داده لازمه تا یه مدل یادگیری عمیق عملکرد بهتری داشته باشه؟ 🔍 طبق تحقیق جدیدمون، اگه بخوایم دقت یه مدل رو ۲ برابر کنیم، باید ۴ برابر داده بیشتری بهش بدیم! این موضوع هم از نظر ریاضی ثابت شده (با mini-max bounds) و هم به‌صورت تجربی تأیید شده. ✔️ برای مقایسه، مثلاً توی رگرسیون خطی، دقت خطی با افزایش تعداد داده‌ها رشد می‌کنه. اما یادگیری عمیق؟ واقعاً یه هیولای گرسنه‌ی داده‌ست! 🔜 مقاله‌ی کامل قراره توی ICLR 2025 منتشر بشه، ولی نسخه‌ی اولیه‌ش رو از لینک زیر می‌تونین ببینین: ┌ ✅ How Much Data Does DL Need? └ 📄 PDF 🏆 در ضمن افتخار این کار تحقیقاتی با پگاه گلستانی و مهسا طاهری هست. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

⚡️با دو خط کد تا 5 برابر زمان آموزش مدل‌های PyTorch رو کاهش بده! 👨🏻‍💻 وقتی با GPU مدل رو آموزش میدی، یه مشکل بزرگ وجود داره: ✏️ زمانی که GPU داره کار می‌کنه، CPU بیکاره! وقتی هم CPU داره داده رو آماده می‌کنه، GPU بیکاره! این رفت و برگشتا کلی وقت تلف می‌کنه. اما راه حلش ساده‌تر از اون چیزیه که فکر می‌کنی! 💰 راه حل جادویی: با Memory Pinning کاری کن CPU و GPU مثل دو همکار حرفه‌ای باهم همکاری کنن! ❓چطوری؟ فقط با ۲ قدم ساده! 🔢 قفل کردن داده تو رم (Pin Memory)

loader = DataLoader(..., pin_memory=True)

🔢 انتقال داده به GPU بدون معطلی! (Non-Blocking)

data = data.to(device, non_blocking=True)

🔴 چه اتفاقی میوفته؟ 🔹 وقتی GPU داره روی بچِ اول کار می‌کنه، همزمان CPU بچِ دوم رو آماده می‌کنه! دیگه GPU منتظر نمی‌مونه. مدام کار میکنه و زمان آموزش تا ۵ برابر کم میشه! 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

🔴 دوره رایگان و مقدماتی یادگیری عمیق 💰 همراه با دو پروژه کاربردی + اسلایدها 👨🏻‍💻 بعد مدت‌ها یه منبع عالی برای یادگیری دیپ لرنینگ پیدا کردم که توسط یکی از فارغ‌التحصیل‌های MIT، الکساندر امینی، ارائه شده. یه دوره‌ی مقدماتی از آموزش یادگیری عمیق همراه با اسلایدهای درسی و دو تا پروژه در طول ترم! واقعا بی‌نظیره! ✏️ اما قبل از اینکه برین سراغش، حتماً مبانی ریاضی و پایتون رو خوب بلد باشین، چون اینا اساس یادگیری هوش مصنوعیه. ✅ من خودم محتوای این دوره رو بررسی کردم و باید بگم فوق‌العاده‌ست! دارم ازش یاد می‌گیرم و کلی نکته ارزشمند یادداشت کردم. پیشنهاد می‌کنم شما هم از دستش ندین! 🥵 لینک پلی‌لیست دوره: ┌ 🖥 MIT 6.S191 ├ 🖥 Document └ 🖥 YouTube playlist 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

🔹 13 پروژه یادگیری عمیق برای رزومه شما ✅ در سه سطح مختلف 🔴 پروژه‌های سطح مقدماتی 1⃣ یادگیری عمیق برای تازه‌کارها 🔢 ساخت شبکه‌های عصبی از ابتدا با پایتورچ 🔢 تنظیم هایپرپارامترها با پایتورچ 🔢 ساخت مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با CNN 🟡 پروژه‌های سطح متوسطه 1⃣ تشخیص اخبار جعلی با NLP 🔢 شناسایی اعداد با CNN با دیتاست MNIST 🔢 ساخت مدل طبقه‌بندی متن LSTM با پایتورچ 🔢 تولید مدل‌های مولد با اتوانکودرهای پایتورچ 🔢 شناسایی ناهنجاری‌ها با Autoencoder 🟢 پروژه‌های سطح پیشرفته 1⃣ ساخت مدل طبقه‌بندی متن با مکانیزم توجه 🔢 طبقه‌بندی تصاویر چندکلاسه با CNN 🔢 ساخت مدل طبقه‌بندی نقد و بررسی با GRU 🔢 شناسایی میوه در زمان واقعی با YOLOv4 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت هفتم: "Multi AdaLine" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 01:06:09 📚 اسلاید‌های فصل دوم: Chapter (2) 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

👨🏻‍💻 یکی از استادای دانشگاه کارنگی ملون، تمام اسلایدها، مطالب درسی و ویدیوهای کلاس درس Advanced NLP رو که همین ترم تموم شد، به طور کاملا رایگان گذاشته روی وب‌سایتش. ✅ یعنی شما رایگان به تمام مطالب درس «پردازش زبان طبیعی پیشرفته»، در یکی از بهترین دانشگاهای دنیا، تو فیلد ماشین لرنینگ دسترسی دارید. بی‌نظیره! اینم لینک دسترسی به محتوای درس:👇 ┌ ☝️ Advanced NLP ├ 💰 Course website └ 🖥 YouTube 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

📄 جزوه جامع «یادگیری عمیق» 🖥 دانشگاه صنعتی شریف / در 1014 صفحه! 👨🏻‍💻 یکی از بهترین جزوه‌های یادگیری عمیقی که دیدم همین جزوه دکتر فاطمی زاده، استادیار دانشکده برق شریفه. یه مرجع جامع و منظم برای آموزش اصولی و گام به گام مفاهیم یادگیری عمیق. ◀️از مفاهیم پایه دیپ لرنینگ شروع می‌‌کنه و به‌ تدریج به موضوعات پیشرفته‌تری مثل شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN)، GAN و... می‌پردازه. 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa

14 916

🌫 دوره مقدماتی «شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق» 📺 قسمت ششم: "Adaptive Linear Unit" 👨‍🦱 مدرس: دکتر احمد کلهر ⏲ مدت زمان: 01:11:57 📚 اسلاید‌های فصل اول: PDF 🖥 دانشگاه تهران 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa