آموزش شبکه عصبی (Neural Network) و یادگیری عمیق (Deep Learning) جلد دوم

بخش 6. معماری‌های پیچیده شبکه‌های عصبی

فصل 1. شبکه‌های کانولوشنی (CNN)

• معرفی مفهوم کانولوشن و فیلترها

• ساختار لایه‌های کانولوشن، Pooling و Fully Connected

• کاربرد CNN در پردازش تصویر، تشخیص اشیا و طبقه‌بندی تصاویر

• بررسی معماری‌های معروف: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet

فصل 2. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و LSTM

• تفاوت شبکه‌های بازگشتی با شبکه‌های استاندارد

• کاربرد RNN در داده‌های دنباله‌ای و زمان‌بندی

• معرفی LSTM و GRU برای حل مشکل vanishing gradient

• نمونه کاربرد در پیش‌بینی سری‌های زمانی و تحلیل متن

فصل 3. شبکه‌های Attention و Transformer

• مفهوم مکانیزم Attention و اهمیت آن در یادگیری عمیق

• معرفی شبکه‌های Transformer و ساختار Encoder-Decoder

• کاربرد Transformers در پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه ماشینی

فصل 4. مدل‌های پیشرفته NLP

• معرفی مدل‌های BERT و GPT

• کاربردهای مدل‌های زبان پیشرفته در تحلیل متن، تولید متن و سوال‌پاسخ

• تفاوت مدل‌های از پیش آموزش‌داده شده و Fine-tuning

فصل 5. شبکه‌های مولد و کاربردهای پیشرفته

• GANها و نحوه عملکرد Generator و Discriminator

• کاربرد GAN در تولید داده‌های مصنوعی، تصاویر و ویدئو

• دیگر مدل‌های مولد و کاربردهای آن‌ها در صنعت

فصل 6. ترکیب معماری‌ها و طراحی مدل‌های سفارشی

• نحوه ترکیب CNN و RNN برای داده‌های تصویری و دنباله‌ای

• طراحی شبکه‌های چندورودی و چندخروجی

• بررسی چالش‌ها و مزایای معماری‌های پیچیده

فصل 7. بهینه‌سازی و مقایسه معماری‌ها

• معیارهای انتخاب معماری مناسب برای پروژه‌ها

• مقایسه کارایی، پیچیدگی و منابع مصرفی معماری‌های مختلف

• نکات عملی در آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده

بخش 7. کار با داده‌های واقعی

فصل 1. انواع داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها

• داده‌های تصویر، ویدئو و عکس

• داده‌های صوتی و گفتاری

• داده‌های متنی و زبان طبیعی

• پاک‌سازی، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها

فصل 2. تقسیم داده‌ها برای آموزش و ارزیابی

• آموزش، اعتبارسنجی و تست

• استفاده از تکنیک‌های Cross-Validation

• مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و Streaming Data

فصل 3. استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)

• تکنیک‌های استخراج ویژگی از تصاویر

• استخراج ویژگی‌های متنی و صوتی

• کاهش ابعاد و PCA

فصل 4. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌داده شده (Pretrained Models)

• انتخاب مدل مناسب برای داده واقعی

• انتقال یادگیری (Transfer Learning) و Fine-tuning

• تطبیق مدل با داده‌ها و بهبود عملکرد

فصل 5. شبیه‌سازی و پیش‌بینی با داده‌های واقعی

• بررسی صحت مدل روی داده‌های واقعی

• پیش‌بینی مقادیر یا دسته‌بندی نمونه‌ها

• تحلیل خطا و بهبود مدل

فصل 6. تهیه مجموعه داده‌های سفارشی

• جمع‌آوری داده‌ها از منابع واقعی

• برچسب‌گذاری (Labeling) داده‌ها

• مدیریت داده‌های متغیر و داده‌های ناقص

فصل 7. بهینه‌سازی مدل با داده‌های واقعی

• تنظیم پارامترها برای داده‌های واقعی

• تکنیک‌های Augmentation برای افزایش داده‌ها

• ارزیابی مدل و تطبیق با شرایط واقعی

بخش 8. آموزش شبکه‌های عصبی با کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها

فصل 1. معرفی فریمورک‌ها و کتابخانه‌های محبوب

• بررسی مزایا و محدودیت‌های هر فریمورک

• انتخاب فریمورک مناسب بر اساس کاربرد و نوع داده

فصل 2. TensorFlow و Keras

• ساختار و اجزای TensorFlow

• آشنایی با Keras برای طراحی شبکه‌های عصبی

• تعریف مدل‌ها و لایه‌ها به صورت ساختاری

• آموزش مدل‌های ساده و مشاهده نتایج

فصل 3. PyTorch

• معماری PyTorch و مزایای آن برای یادگیری عمیق

• تعریف Tensorها و عملیات ریاضی پایه

• طراحی و آموزش مدل‌های شبکه عصبی

• بررسی فرآیند Backpropagation و گرادیان‌ها در PyTorch

فصل 4. Scikit-learn

• کاربرد Scikit-learn برای پیش‌پردازش داده‌ها

• استفاده از مدل‌های پایه یادگیری ماشین برای مقایسه

• ترکیب Scikit-learn با فریمورک‌های یادگیری عمیق

فصل 5. پروژه‌های عملی با فریمورک‌ها

• آموزش شبکه‌های ساده برای داده‌های تصویر، متن و صوت

• اجرای مدل‌های CNN و RNN بر روی داده‌های واقعی

• بررسی عملکرد مدل و تحلیل نتایج

فصل 6. تکنیک‌های بهینه‌سازی و مدیریت داده‌ها

• مدیریت داده‌های بزرگ و Mini-batch

• تنظیم پارامترها و یادگیری مدل‌ها با داده‌های پیچیده

• استفاده از GPU و تسریع فرآیند آموزش

فصل 7. مقایسه عملی فریمورک‌ها

• سنجش دقت، سرعت آموزش و کارایی مدل‌ها

• انتخاب فریمورک مناسب برای پروژه‌های عملی

بخش 9. حل مشکلات و چالش‌های یادگیری عمیق

فصل 1. Overfitting و Underfitting

• تشخیص overfitting در مدل‌ها

• راهکارهای جلوگیری از overfitting

• مدیریت underfitting و بهبود دقت مدل

فصل 2. Regularization و تکنیک‌های مقابله با خطا

• Dropout و کاربرد آن در کاهش overfitting

• L1 و L2 Regularization

• Batch Normalization برای پایدارسازی آموزش

فصل 3. انتخاب معماری مناسب برای مدل

• مقایسه بین شبکه‌های عمیق و شبکه‌های سطح متوسط

• تعیین تعداد لایه‌ها و نرون‌ها با توجه به داده‌ها

• انتخاب توابع فعال‌سازی متناسب با نوع مسئله

فصل 4. تنظیم و بهینه‌سازی هیپرپارامترها

• روش‌های Grid Search و Random Search

• تکنیک‌های پیشرفته مانند Bayesian Optimization

• تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و دیگر پارامترهای بهینه‌سازی

فصل 5. مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی برای آموزش

• Augmentation داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل

• مدیریت داده‌های ناقص و پراکنده

• تکنیک‌های تعادل داده‌ها (Data Balancing)

فصل 6. تجزیه و تحلیل عملکرد مدل

• بررسی ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)

• تحلیل Precision, Recall, F1-score

• تشخیص دلایل عملکرد ضعیف مدل و روش‌های اصلاح

فصل 7. رفع مشکلات عملی در پیاده‌سازی شبکه‌های عمیق

• مشکلات همگرایی در آموزش

• برخورد با ناپایداری گرادیان‌ها (Gradient Vanishing / Exploding)

• بهبود سرعت آموزش و کاهش مصرف منابع

فصل 8. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود عملکرد

• Ensemble Learning برای افزایش دقت

• Transfer Learning و Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌داده شده

• یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) برای کاربردهای پیچیده

بخش 10. کاربردهای یادگیری عمیق

فصل 1. بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر

• تشخیص اشیاء (Object Detection)

• شناسایی چهره و بیومتریک

• تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)

• طبقه‌بندی تصویر و تشخیص الگو

فصل 2. پردازش زبان طبیعی (NLP)

• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

• ترجمه ماشینی و سیستم‌های چندزبانه

• تولید متن و خلاصه‌سازی خودکار

• شناسایی موجودیت‌ها و استخراج اطلاعات

فصل 3. پیش‌بینی سری‌های زمانی و داده‌های دنباله‌ای

• پیش‌بینی مالی و بورس

• پیش‌بینی مصرف انرژی و بار سیستم‌ها

• مدل‌سازی داده‌های زمان‌بندی شده در IoT

• تحلیل روندها و الگوهای زمانی

فصل 4. تشخیص الگو و پردازش صوت

• شناسایی گفتار و تبدیل گفتار به متن

• تشخیص موسیقی و ژانرهای صوتی

• شناسایی نویز و پاک‌سازی صوت

• تشخیص الگوهای رفتاری در داده‌های صوتی

فصل 5. مدل‌های Generative و تولید داده

• شبکه‌های GAN برای تولید تصویر و ویدئو

• تولید محتوا و داده‌های مصنوعی

• یادگیری بدون نظارت برای شبیه‌سازی داده‌ها

• کاربردهای خلاقانه در هنر و مدیا

فصل 6. کاربردهای صنعتی و علمی

• بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و صنعت

• تشخیص خطا و نقص در ماشین‌آلات

• مدلسازی و شبیه‌سازی علمی

• کاربرد در پزشکی و تشخیص بیماری‌ها

فصل 7. هوش مصنوعی ترکیبی و سیستم‌های پیشرفته

• ترکیب بینایی و NLP در سیستم‌های چندرسانه‌ای

• رباتیک و سیستم‌های خودران

• یادگیری تقویتی پیشرفته برای تصمیم‌گیری

این سر فصل‌ها هم جنبه تئوری دارند و هم عملی، تا دانشجویان بتوانند از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را به صورت جامع یاد بگیرند.