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

دوره‌های آموزشی شبکه عصبی (Neural Network) و یادگیری عمیق (Deep Learning) معمولاً به صورت مرحله‌ای و از پایه تا مباحث پیشرفته طراحی می‌شوند. سر فصل جامع این دوره‌ها به شکل زیر است:

بخش 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی

فصل 1. تعریف یادگیری ماشینی

• مفهوم کلی یادگیری ماشینی و هدف آن

• تفاوت بین یادگیری ماشینی و برنامه‌نویسی سنتی

فصل 2. انواع یادگیری ماشینی

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

• مثال‌ها و کاربردهای هر نوع یادگیری

فصل 3. معرفی شبکه‌های عصبی

• شبکه عصبی چیست و چگونه کار می‌کند

• الهام از ساختار مغز انسان

• نرون‌ها و ارتباطات بین آن‌ها

فصل 4. تاریخچه و سیر تکاملی شبکه‌های عصبی

• نسل‌های مختلف شبکه‌های عصبی

• پیشرفت‌ها و تحولات کلیدی در یادگیری عمیق

فصل 5. کاربردهای شبکه عصبی

• پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری

• پردازش زبان طبیعی (NLP)

• تشخیص الگو و پیش‌بینی داده‌ها

• مثال‌های واقعی از صنایع مختلف

فصل 6. تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

• محدودیت‌های یادگیری ماشین سنتی

• مزایا و توانمندی‌های یادگیری عمیق

• چرا شبکه‌های عصبی عمیق برای مسائل پیچیده مناسب هستند

فصل 7. چشم‌انداز و اهمیت آموزش شبکه‌های عصبی

• روند رو به رشد کاربرد شبکه‌های عصبی در صنعت و تحقیق

• فرصت‌ها و چالش‌های یادگیری عمیق برای آینده

بخش 2. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین

فصل 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

• تعریف یادگیری ماشین و اهمیت آن در علوم داده

• تفاوت یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی

• مثال‌های کاربردی در صنایع مختلف

فصل 2. پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

• جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها

• نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها

• مدیریت داده‌های گمشده و داده‌های پرت

• تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست

فصل 3. ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی

• مفهوم ویژگی (Feature) و اهمیت آن در مدل‌ها

• تکنیک‌های استخراج ویژگی و کاهش ابعاد

• روش‌های انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل

فصل 4. درک مفاهیم خطا و دقت

• معیارهای ارزیابی مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)

• تفاوت بین خطای آموزش و خطای تست

• مفاهیم Bias و Variance

فصل 5. مدل‌های پایه یادگیری ماشین

• رگرسیون خطی و لجستیک

• درخت تصمیم و Random Forest

• ماشین بردار پشتیبان (SVM)

• K-Nearest Neighbors و الگوریتم‌های خوشه‌بندی

فصل 6. بهینه‌سازی و آموزش مدل‌ها

• الگوریتم‌های Gradient Descent و بهینه‌سازی وزن‌ها

• تنظیم هیپرپارامترها

• ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از Cross-Validation

فصل 7. کاربرد عملی مفاهیم پایه

• پیاده‌سازی مدل‌ها روی داده‌های واقعی

• تحلیل نتایج و شناسایی نقاط ضعف مدل

• بررسی مثال‌های عملی از کاربرد یادگیری ماشین در کسب‌وکار

بخش 3. ساختار و اجزای شبکه‌های عصبی

فصل 1. معرفی نرون مصنوعی

• ساختار نرون: ورودی، وزن‌ها، تابع جمع، تابع فعال‌سازی

• تفاوت نرون مصنوعی و نرون بیولوژیکی

فصل 2. لایه‌های شبکه عصبی

• لایه ورودی (Input Layer) و نقش آن در دریافت داده‌ها

• لایه‌های پنهان (Hidden Layers) و اهمیت آن‌ها در استخراج ویژگی‌ها

• لایه خروجی (Output Layer) و نحوه تولید پاسخ نهایی

فصل 3. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)

• Sigmoid: ویژگی‌ها و کاربردها

• Tanh: نحوه عملکرد و مزایا

• ReLU و مشتقات آن: کاربرد در شبکه‌های عمیق

• سایر توابع فعال‌سازی پیشرفته

فصل 4. اتصالات و وزن‌ها در شبکه

• نحوه تخصیص وزن‌ها به اتصالات

• مفهوم بایاس (Bias) و نقش آن در مدل

فصل 5. شبکه‌های عصبی Feedforward

• نحوه جریان داده‌ها از لایه ورودی به خروجی

• تفاوت با شبکه‌های بازگشتی

فصل 6. نحوه پردازش ورودی و تولید خروجی

• ترکیب خطی ورودی‌ها با وزن‌ها

• اعمال تابع فعال‌سازی و تولید سیگنال خروجی

• مفهوم نرمال‌سازی و استانداردسازی سیگنال‌ها

فصل 7. ویژگی‌ها و محدودیت‌های اجزای شبکه

• تاثیر تعداد نرون‌ها و لایه‌ها بر عملکرد شبکه

• مشکلات رایج مانند Vanishing و Exploding Gradient

• اهمیت انتخاب معماری مناسب برای مسئله

فصل 8. نمایش گرافیکی و بصری شبکه‌ها

• نمودار لایه‌ها و ارتباطات

• استفاده از نمودارها برای تحلیل و آموزش شبکه

فصل 9. کاربرد عملی اجزای شبکه

• شناسایی ویژگی‌ها در داده‌های تصویر

• پردازش سیگنال‌های صوتی و متنی

• مثال‌های ساده از شبکه‌های دو لایه و سه لایه

بخش 4. فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی

فصل 1. مراحل کلی آموزش شبکه‌های عصبی
آشنایی با مراحل اولیه آموزش از آماده‌سازی داده‌ها تا ارزیابی مدل

فصل 2. تقسیم‌بندی داده‌ها
روش‌های تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
اهمیت داده‌های معتبر برای جلوگیری از Overfitting

فصل 3. محاسبه خطا و معیارهای بهینه‌سازی
بررسی معیارهای ارزیابی خطا مانند MSE، Cross-Entropy و Accuracy
نحوه اندازه‌گیری عملکرد شبکه در طول آموزش

فصل 4. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
مفهوم انتقال خطا از لایه خروجی به لایه‌های پنهان
تاثیر Backpropagation بر وزن‌ها و بهبود دقت مدل

فصل 5. روش‌های به‌روزرسانی وزن‌ها
معرفی مفاهیم گرادیان و گرادیان کاهشی
نقش نرخ یادگیری (Learning Rate) در آموزش شبکه

فصل 6. مفهوم Epoch، Batch و Iteration
تعریف و تفاوت بین Epoch، Batch و Iteration
تاثیر اندازه Batch و تعداد Epoch بر کیفیت مدل

فصل 7. مراحل جلوگیری از خطاهای رایج
بررسی مشکلات Overfitting و Underfitting
استفاده از Regularization و Dropout برای بهبود عملکرد

فصل 8. پایش و ارزیابی آموزش مدل
روش‌های مانیتورینگ عملکرد شبکه در طول فرآیند آموزش
ارزیابی نتایج با نمودارها و متریک‌های مختلف

فصل 9. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود آموزش
بهینه‌سازی نرخ یادگیری، Momentum، و Adaptive Learning
معرفی الگوریتم‌های پیشرفته مانند Adam و RMSprop

فصل 10. آموزش مدل با داده‌های واقعی
آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش عملی
تحلیل نتایج و شناسایی نقاط قوت و ضعف مدل

فصل 11. جمع‌بندی و انتقال به بخش‌های پیشرفته
ارتباط فرآیند آموزش با معماری‌های پیچیده و کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی

بخش 5. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق

فصل 1. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

• کاربرد CNN در پردازش تصویر

• معماری‌های مشهور CNN (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)

• مفاهیم لایه‌های Convolution، Pooling و Fully Connected

• تکنیک‌های بهبود عملکرد (Data Augmentation, Batch Normalization)

فصل 2. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM

• مقدمه‌ای بر RNN و کاربرد آن در داده‌های دنباله‌ای

• مشکلات RNNهای سنتی (Vanishing Gradient)

• معرفی LSTM و GRU برای رفع محدودیت‌های RNN

• مثال‌های کاربردی: تحلیل متن، پیش‌بینی سری‌های زمانی

فصل 3. شبکه‌های GAN (Generative Adversarial Networks)

• ساختار GAN و نحوه عملکرد Generator و Discriminator

• انواع GANها (DCGAN, CycleGAN, StyleGAN)

• کاربردهای تولید داده‌های مصنوعی و تقویت داده‌ها

• چالش‌ها و تکنیک‌های پایدارسازی آموزش GAN

فصل 4. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

• اصول یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه (Agent, Environment, Reward)

• الگوریتم‌های مشهور یادگیری تقویتی (Q-Learning, Deep Q-Networks)

• کاربرد در بازی‌ها، رباتیک و تصمیم‌گیری خودکار

فصل 5. تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Adam, RMSprop, Adagrad)

• تنظیم نرخ یادگیری و یادگیری پویا (Learning Rate Scheduling)

• Regularization پیشرفته برای جلوگیری از Overfitting

• استفاده از Dropout، Batch Normalization و سایر تکنیک‌ها

فصل 6. شبکه‌های عمیق و معماری‌های پیچیده

• شبکه‌های عمیق با تعداد لایه‌های زیاد و چالش‌های آموزش

• انتقال یادگیری (Transfer Learning) و Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌داده شده

• ترکیب معماری‌ها (مثلاً CNN + LSTM برای ویدئو یا متن)

فصل 7. کاربردهای پیشرفته

• پردازش تصویر و تشخیص اشیاء

• تولید متن و تصویر با مدل‌های Generative

• تحلیل داده‌های زمان‌بندی و پیش‌بینی دقیق