آموزش یادگیری عمیق(Deep Learning) با پایتون در اصفهان

آموزش Python در زمینه Deep Learning می‌تواند به دانشجویان و علاقه‌مندان کمک کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق آشنا شوند و مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. در زیر سرفصل‌های کامل و جامع برای تدریس Python Deep Learning ارائه شده است:

بخش اول: مقدمه و مفاهیم پایه

1. مقدمه به یادگیری عمیق
   • تعریف یادگیری عمیق و تاریخچه آن
   • تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
   • کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت (شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی، بازی‌ها و غیره)
2. نصب و راه‌اندازی محیط کار
   • نصب Python و محیط‌های توسعه (Jupyter Notebook، Anaconda)
   • معرفی کتابخانه‌های مهم: TensorFlow، Keras، PyTorch، NumPy، Pandas، Matplotlib

بخش دوم: مفاهیم پایه Python

1. مرور Python برای یادگیری عمیق
   • ساختار داده‌ها (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها و تاپل‌ها)
   • توابع و کلاس‌ها
   • مدیریت استثناها
2. کار با کتابخانه‌های علمی
   • NumPy: آرایه‌ها و عملیات‌های عددی
   • Pandas: مدیریت داده‌ها با DataFrame
   • Matplotlib و Seaborn: ترسیم داده‌ها و تجزیه و تحلیل بصری

بخش سوم: شبکه‌های عصبی پایه

1. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
   • ساختار یک شبکه عصبی (ورودی، لایه‌های پنهان، خروجی)
   • کارکرد نورون و توابع فعال‌سازی (Sigmoid، ReLU، Tanh)
2. آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
   • مفهوم Backpropagation
   • روش‌های بهینه‌سازی (SGD، Adam)
   • ارزیابی مدل‌ها: دقت، یادآوری، F1-Score و ماتریس سردرگمی

بخش چهارم: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی

1. استفاده از Keras برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
   • ایجاد و آموزش یک شبکه عصبی ساده
   • کار با داده‌های MNIST و CIFAR-10
   • تنظیم هایپرپارامترها (تعریف تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها و غیره)
2. معرفی TensorFlow و PyTorch
   • تفاوت‌ها و مزایای هر کدام
   • پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow و Keras
   • پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با PyTorch

بخش پنجم: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

1. مفاهیم CNN
   • معماری CNN و کاربردهای آن در شناسایی تصویر
   • لایه‌های CNN: لایه‌های کانولوشن، Pooling و Flattening
2. پیاده‌سازی CNN
   • ایجاد یک مدل CNN با Keras
   • کار با مجموعه داده‌های تصویری (مانند CIFAR-10 و ImageNet)
   • آموزش مدل و ارزیابی آن

بخش ششم: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

1. مفاهیم RNN
   • ساختار RNN و کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی و زمان‌بندی
   • مشکلات RNN: Vanishing Gradient و Exploding Gradient
2. مدل‌های RNN
   • LSTM (Long Short-Term Memory) و GRU (Gated Recurrent Unit)
   • پیاده‌سازی LSTM برای پیش‌بینی دنباله‌ها
   • کاربردهای RNN در تحلیل احساسات و ترجمه زبان

بخش هفتم: یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)

1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
   • تکنیک‌های پیش‌پردازش متن (Tokenization، Lemmatization و Stemming)
   • کاربردهای NLP در تحلیل متن و ترجمه
2. مدل‌های NLP با یادگیری عمیق
   • استفاده از RNN و LSTM برای مسائل NLP
   • مدل‌های پیشرفته مانند BERT و GPT
   • پیاده‌سازی مدل‌های NLP با TensorFlow و Keras

بخش هشتم: پروژه‌های عملی و ورود به بازار کار

1. پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
   • پروژه‌های واقعی مانند شناسایی تصویر، پیش‌بینی متون، تحلیل احساسات و غیره
   • استفاده از داده‌های واقعی و API‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها
2. مستندسازی پروژه و ایجاد پرتفولیو
   • نوشتن مستندات فنی برای پروژه‌ها
   • آماده‌سازی رزومه و پرتفولیو برای ورود به بازار کار
3. آمادگی برای مصاحبه‌های فنی
   • آمادگی برای سوالات فنی مرتبط با یادگیری عمیق و Python
   • تمرین پروژه‌های کوتاه برای مصاحبه‌های فنی
   • نکات موفقیت در بازار کار و شروع به کار به عنوان متخصص یادگیری عمیق

بخش نهم: مباحث پیشرفته

1. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
   • مفهوم انتقال یادگیری و کاربردهای آن
   • استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده مانند VGG16 و ResNet
2. تنظیم مدل و بهینه‌سازی
   • تکنیک‌های تنظیم مدل (Regularization)
   • استفاده از Dropout و Batch Normalization
3. مدل‌های تولید و استقرار
   • نکات استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
   • استفاده از Flask و FastAPI برای ایجاد API‌های مدل یادگیری عمیق
   • پیاده‌سازی مدل در محیط‌های واقعی

این سرفصل‌ها به طور جامع مفاهیم و مهارت‌های مورد نیاز برای یادگیری Python Deep Learning را پوشش می‌دهند و می‌توانند دانشجویان را برای ورود به بازار کار آماده کنند.