آموزش جامع یادگیری عمیق از صفر تا پروژه | شبکه‌های عصبی، CNN، RNN و هوش مصنوعی - 3 | Pista Academy

از Pista Academy حمایت کنید

حمایت شما به ادامه تولید آموزش‌های باکیفیت کمک می‌کند.

حمایت مالی

Pista Academy

LEARN • BUILD • GROW

آموزش جامع یادگیری عمیق از صفر تا پروژه | شبکه‌های عصبی، CNN، RNN و هوش مصنوعی - 3 | Pista Academy

خلاصه آموزشی

خلاصه این جلسه

مرور سریع مفاهیم اصلی پیش از تماشای کامل یا برای جمع‌بندی بعد از آموزش.

در این جلسه آموزشی، مدرس به بررسی مفهوم گرادیان و نقش آن در بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی می‌پردازد. به طور خاص، به الگوریتم گرید دیسنت به عنوان یک روش بهینه‌سازی معرفی می‌شود که با تغییر پارامترهای مدل به صورتی کاهش خطا انجام می‌دهد. همچنین، تأثیر اندازه گام (learning rate) در سرعت و دقت بهینه‌سازی مورد بررسی قرار می‌گیرد. در نهایت، اهمیت تکرار و بهینه‌سازی در یادگیری ماشین مطرح می‌شود.

نکات کلیدی

در این جلسه یاد می‌گیرید

گرادیان به عنوان یک بردار در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق، جهت و اندازه تغییر پارامترها را نشان می‌دهد.

اندازه گام (learning rate) تأثیر زیادی بر سرعت و دقت بهینه‌سازی دارد و انتخاب مناسب آن برای مدل ضروری است.

گرید دیسنت یک الگوریتم بهینه‌سازی است که با تغییر پارامترهای مدل به صورتی خطا را کاهش می‌دهد.

برخی از مدل‌ها ممکن است به لوکال مینیموم رسیده و به مقدار بهینه نرسند، که یک چالش در بهینه‌سازی است.

متن ویدیو

Transcript کامل

متن زمان‌بندی‌شده این جلسه برای مرور، جستجو و دسترسی سریع‌تر.

00:03
سلام عرض می‌کنم خدمت دوستان عزیز. بریم سراغ فصل بعدی دورهمون و میخوایم راجع به
00:07
گرید دیسنت به صورت مفصل صحبت بکنیم.
00:16
اگه بخوایم شبکه‌های عصبی رو واقعاً بفهمیم باید بدونیم که مدل چگونه وزنهای
00:19
خودشو تغییر میده تا خطای کمتری داشته

پرسش‌های رایج

سؤالات متداول این جلسه

پاسخ کوتاه و مستقیم به پرسش‌هایی که معمولاً هنگام یادگیری این موضوع مطرح می‌شوند.

گرادیان در بهینه‌سازی چه کاری انجام می‌دهد؟↓

گرادیان به عنوان یک بردار در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق، جهت و اندازه تغییر پارامترها را نشان می‌دهد.

اندازه گام چه تأثیری بر بهینه‌سازی دارد؟↓

اندازه گام (learning rate) تأثیر زیادی بر سرعت و دقت بهینه‌سازی دارد. اگر گام بزرگ باشد، مدل ممکن است از مقدار بهینه دور شود و اگر کوچک باشد، به سمت آن حرکت می‌کند اما به طور کندی.

چه چیزی باعث می‌شود مدل به لوکال مینیموم برسد؟↓

در برخی موارد، مدل ممکن است به لوکال مینیموم رسیده و به مقدار بهینه نرسد، که یک چالش در بهینه‌سازی است.

آخرین به‌روزرسانی محتوای متنی: 2026-10-04

درباره این ویدیو

در این دوره جامع، وارد دنیای Deep Learning (یادگیری عمیق) می‌شویم و مفاهیم اصلی، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده در ساخت مدل‌های هوش مصنوعی را از پایه یاد می‌گیریم. این دوره برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند درک عمیقی از شبکه‌های عصبی، معماری‌های مدرن یادگیری عمیق و نحوه پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Python و PyTorch داشته باشند. در طول این دوره ابتدا با مفاهیم پایه Deep Learning آشنا می‌شویم و سپس قدم‌به‌قدم به سمت ساخت و آموزش مدل‌های واقعی حرکت می‌کنیم. در این دوره یاد می‌گیرید: 🔹 مفاهیم پایه یادگیری عمیق و نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی 🔹 کار با Python، NumPy و PyTorch برای توسعه مدل‌های Deep Learning 🔹 ساخت و آموزش Artificial Neural Networks (ANNs) 🔹 مفهوم Gradient Descent و نحوه بهینه‌سازی مدل‌ها 🔹 جلوگیری از Overfitting با روش‌هایی مانند Regularization و Cross Validation 🔹 انتخاب Activation Function، Optimizer و Hyperparameterها 🔹 ساخت Feed Forward Neural Networks 🔹 ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین 🔹 کار با پروژه‌های عملی Deep Learning 🔹 آشنایی با Autoencoderها 🔹 اجرای مدل‌های Deep Learning روی GPU 🔹 طراحی و پیاده‌سازی Convolutional Neural Networks (CNNs) 🔹 پروژه‌های مرتبط با تصاویر و Computer Vision 🔹 Transfer Learning و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده 🔹 Neural Style Transfer 🔹 Generative Adversarial Networks (GANs) 🔹 Recurrent Neural Networks (RNNs) و مدل‌های GRU/LSTM 🔹 مباحث اخلاقی و آینده Deep Learning همچنین در بخش‌های ابتدایی دوره، مباحث ضروری Python شامل: ✅ ساختار داده‌ها در Python ✅ Indexing و Slicing ✅ Functions ✅ Flow Control ✅ کار با Text و Plotها بررسی می‌شود تا بتوانید بدون نیاز به پیش‌نیازهای پیچیده وارد دنیای Deep Learning شوید. این دوره مناسب چه کسانی است؟ این دوره برای: 🎯 دانشجویان و علاقه‌مندان هوش مصنوعی 🎯 برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد حوزه Machine Learning و Deep Learning شوند 🎯 Data Scientistها و تحلیلگرانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند 🎯 افرادی که قصد ساخت پروژه‌های واقعی AI دارند مناسب است. پیش‌نیازهای دوره برای شروع این دوره بهتر است با موارد زیر آشنایی اولیه داشته باشید: ✔ مفاهیم پایه برنامه‌نویسی ✔ آشنایی مقدماتی با Python ✔ آشنایی اولیه با ریاضیات پایه اما تمام مباحث مورد نیاز در طول دوره مرور و توضیح داده خواهد شد. اگر به دنبال یادگیری Deep Learning به صورت اصولی و پروژه‌محور هستید، این دوره می‌تواند مسیر شما را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی هموار کند. 📌 برای مشاهده تمام جلسات این دوره، کانال Pista Academy را دنبال کنید. 🌐 وب‌سایت: https://pistaacademy.ir