دانلود کتاب آموزشی Deep Learning with Python جلد دوم

بخش 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)

فصل 1. مقدمه‌ای بر RNN

• تعریف و ماهیت شبکه‌های عصبی بازگشتی

• تفاوت RNN با شبکه‌های عصبی معمولی (Feedforward)

• مزایا و محدودیت‌های RNN

• کاربردهای عمومی RNN در پردازش دنباله‌ها و داده‌های زمانی

فصل 2. معماری و عملکرد RNN

• ساختار لایه‌های بازگشتی و حلقه‌های داخلی

• نحوه انتقال اطلاعات از یک زمان به زمان بعدی (Temporal Dependency)

• مفهوم State و Hidden State در RNN

• بررسی مشکلات Gradient Vanishing و Gradient Exploding

فصل 3. پردازش دنباله‌ها و داده‌های زمانی

• معرفی داده‌های ترتیبی (Sequential Data) و سری‌های زمانی

• کاربرد RNN در تحلیل متن، گفتار، موسیقی و سیگنال‌های زمانی

• مثال‌های واقعی از کاربرد RNN در پیش‌بینی و تحلیل روندها

فصل 4. معماری‌های پیشرفته RNN

• معرفی LSTM (Long Short-Term Memory)

  • ساختار سلول LSTM

  • مکانیزم دروازه‌ها (Gate Mechanisms: Input, Forget, Output)

  • حل مشکل Gradient Vanishing

• معرفی GRU (Gated Recurrent Unit)

  • تفاوت GRU با LSTM

  • کاربردهای مناسب GRU در مدل‌های سبک‌تر

فصل 5. بهبود عملکرد RNN

• روش‌های مقابله با Overfitting در RNN

• تکنیک‌های Regularization و Dropout برای داده‌های ترتیبی

• استفاده از Batch Normalization و Gradient Clipping

• استراتژی‌های آموزش و تنظیم هایپرپارامترها

فصل 6. کاربردهای عملی RNN

• پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)

• تحلیل و تولید متن (Text Generation / NLP)

• ترجمه ماشینی و مدل‌های Seq2Seq

• پردازش گفتار و تشخیص الگوهای صوتی

• مدل‌سازی رفتار کاربر و پیش‌بینی رویدادها

بخش 8. مدل‌های Generative

فصل 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های Generative

• مفهوم مدل‌های تولیدی (Generative Models) و تفاوت آن‌ها با مدل‌های تشخیصی (Discriminative Models)

• کاربردهای مدل‌های تولیدی در علوم داده و هوش مصنوعی

• مرور کوتاه بر تاریخچه و تکامل مدل‌های Generative

فصل 2. شبکه‌های GAN (Generative Adversarial Networks)

• معرفی ساختار GAN و اجزای اصلی آن: Generator و Discriminator

• فلسفه رقابتی بین Generator و Discriminator

• اهداف و چالش‌های آموزش GAN

فصل 3. انواع شبکه‌های GAN

• GANهای استاندارد (Vanilla GAN)

• Conditional GAN (cGAN) و کاربرد آن برای تولید داده‌های شرطی

• Deep Convolutional GAN (DCGAN) و بهبود تولید تصاویر واقعی‌تر

• Variational Autoencoder GAN (VAE-GAN) و ترکیب Autoencoder با GAN

فصل 4. آموزش و بهینه‌سازی GANها

• مشکلات رایج در آموزش GAN: ناپایداری، Mode Collapse و Gradient Vanishing

• روش‌های بهبود آموزش و تثبیت شبکه‌ها

• معیارهای ارزیابی عملکرد GANها

فصل 5. کاربردهای مدل‌های Generative

• تولید تصاویر و ویدئوهای مصنوعی

• تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های دیگر

• افزایش داده‌ها (Data Augmentation) با مدل‌های Generative

• کاربرد در هنر دیجیتال، بازی‌ها و طراحی محصول

فصل 6. مدل‌های Generative دیگر

• معرفی Variational Autoencoders (VAE)

• Flow-based Models و نحوه تولید نمونه‌های جدید

• مقایسه GAN، VAE و سایر مدل‌های Generative از نظر مزایا و محدودیت‌ها

فصل 7. چالش‌ها و آینده مدل‌های Generative

• مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط با تولید داده مصنوعی

• محدودیت‌ها و چالش‌های فنی مدل‌های Generative

• روندها و تحقیقات آینده در زمینه تولید هوشمند داده‌ها

بخش 9. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

فصل 1: مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی

• تعریف یادگیری تقویتی و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت

• مفاهیم کلیدی: Agent، Environment، State، Action، Reward

• کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها، رباتیک، سیستم‌های پیشنهاددهنده و بهینه‌سازی

فصل 2: مدل‌سازی مسائل یادگیری تقویتی

• مفهوم Markov Decision Process (MDP)

• تعریف State Space و Action Space

• تعریف تابع پاداش (Reward Function) و اهداف بلندمدت

• سیاست (Policy) و ارزش (Value) در یادگیری تقویتی

فصل 3: الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی

• الگوریتم‌های Policy-based و Value-based

• Q-Learning و SARSA: مفاهیم و کاربردها

• تفاوت بین الگوریتم‌های Off-policy و On-policy

فصل 4: یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

• ترکیب یادگیری عمیق با RL: Deep Q-Networks (DQN)

• مفهوم شبکه عصبی برای پیش‌بینی Q-value

• کاربرد DRL در محیط‌های پیچیده و داده‌های با ابعاد بالا

فصل 5: بهینه‌سازی و تکنیک‌های پیشرفته

• تکنیک‌های Exploration vs Exploitation

• استفاده از Experience Replay و Target Networks

• الگوریتم‌های پیشرفته: Double DQN، Dueling DQN، Policy Gradient

• یادگیری Actor-Critic و Advantage Actor-Critic (A2C, A3C)

فصل 6: ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های RL

• معیارهای ارزیابی مانند مجموع پاداش (Cumulative Reward)

• تحلیل Convergence و Stability الگوریتم‌ها

• بررسی مشکلات رایج: Overestimation, Divergence, Slow Learning

بخش 10. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق

فصل اول: اهمیت ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق

• چرا ارزیابی عملکرد مدل حیاتی است

• ارتباط بین ارزیابی مدل و بهبود دقت و عملکرد

• تفاوت بین ارزیابی مدل در محیط آموزشی و محیط واقعی

فصل دوم: معیارهای عملکرد مدل

• دقت (Accuracy) و کاربرد آن

• ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix) و اجزای آن: True Positive، True Negative، False Positive، False Negative

• معیارهای حساسیت (Recall) و دقت پیش‌بینی (Precision)

• F1-Score و اهمیت ترکیبی از Precision و Recall

• منحنی ROC و شاخص AUC برای ارزیابی توانایی تشخیص مدل

• بررسی خطاها و تحلیل رفتار مدل در نمونه‌های مختلف

فصل سوم: روش‌های جلوگیری از Overfitting و Underfitting

• شناخت علائم Overfitting و Underfitting

• استفاده از Dropout برای کاهش Overfitting

• Regularization (L1, L2) برای بهینه‌سازی وزن‌ها و کاهش پیچیدگی مدل

• Early Stopping برای جلوگیری از آموزش بیش از حد مدل

• بررسی عملکرد مدل روی داده‌های آزمایشی و Validation

فصل چهارم: تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل

• Cross-Validation و انواع آن (K-Fold، Stratified)

• اهمیت تقسیم‌بندی داده‌ها به Training، Validation و Test

• نحوه استفاده از Validation Set برای انتخاب بهترین مدل

• تحلیل عملکرد مدل در سناریوهای مختلف داده

فصل پنجم: مقایسه مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل

• مقایسه مدل‌های مختلف بر اساس معیارهای ارزیابی

• تحلیل Trade-off بین پیچیدگی مدل و دقت آن

• بررسی اثر تنظیم هایپرپارامترها روی عملکرد مدل

• انتخاب مدل نهایی برای استقرار در محیط تولید

فصل ششم: گزارش‌دهی و تفسیر نتایج ارزیابی

• مستندسازی نتایج ارزیابی مدل

• تفسیر نمودارها و جداول عملکرد مدل

• ارائه پیشنهادات برای بهبود مدل در نسخه‌های بعدی

• بررسی محدودیت‌ها و نقاط ضعف مدل

بخش 11. مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق

فصل اول: مقدمه و اهمیت استقرار مدل‌ها

• تفاوت بین آموزش مدل و استقرار مدل در محیط واقعی

• چالش‌های استقرار مدل‌های Deep Learning

• نقش مدیریت مدل‌ها در چرخه عمر مدل‌ها (Model Lifecycle)

فصل دوم: آماده‌سازی مدل برای استقرار

• بهینه‌سازی مدل برای کارایی بهتر (Compression، Quantization)

• کاهش حجم مدل بدون افت کیفیت

• بررسی وابستگی‌ها و کتابخانه‌های مورد نیاز

• استانداردسازی ورودی‌ها و خروجی‌های مدل

فصل سوم: انتخاب محیط و زیرساخت استقرار

• تفاوت محیط‌های On-Premise و Cloud

• استقرار مدل روی CPU، GPU و TPU

• استفاده از سرورها، کلاسترها و سرویس‌های ابری برای مدل‌های بزرگ

فصل چهارم: فریم‌ورک‌ها و ابزارهای استقرار مدل

• معرفی TensorFlow Serving، TorchServe و ONNX Runtime

• تفاوت بین فریم‌ورک‌های استقرار و کاربرد آن‌ها

• مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها (Model Versioning)

فصل پنجم: مانیتورینگ و مدیریت مدل‌ها پس از استقرار

• نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط واقعی

• شناسایی Drift در داده‌ها و کاهش افت عملکرد مدل

• جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها و متریک‌های مدل

• برنامه‌ریزی برای Retraining و به‌روزرسانی مدل‌ها

فصل ششم: بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری

• مدیریت منابع برای مدل‌های بزرگ و سنگین

• Load Balancing و Scaling در استقرار مدل‌ها

• بهینه‌سازی Latency و Throughput مدل‌ها در محیط تولید

فصل هفتم: امنیت و حفظ حریم خصوصی مدل‌ها

• محافظت از مدل‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز

• مدیریت داده‌های حساس و رعایت قوانین حریم خصوصی

• پیاده‌سازی مکانیزم‌های امن برای APIهای مدل

فصل هشتم: مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)

• معرفی MLOps و اهمیت آن در محیط‌های سازمانی

• اتصال آموزش، استقرار و مانیتورینگ مدل‌ها به صورت یکپارچه

• مدیریت نسخه‌ها، مستندات و فرآیندهای اتوماتیک برای به‌روزرسانی مدل‌ها

این دوره‌ها به صورت گام به گام دانشجویان را با مفاهیم مختلف یادگیری عمیق آشنا کرده و آن‌ها را قادر می‌سازد تا مدل‌های پیشرفته‌ای بسازند و پیاده‌سازی کنند.