آموزش مبانی یادگیری عمیق

CNN | Data Augmentation | Deep learning | Regularization | Transfer Learning | آماده ‌سازی داده ‌های یادگیری عمیق | آموزش شبکه های عصبی عمیق | آموزش مبانی یادگیری عمیق | آموزش مدل‌ های یادگیری عمیق | اجرای کد مدل CNN | اجرای کد مدل MLP | بهینه‌ سازی در یادگیری عمیق | پیاده‌ سازی بستر کدنویسی پایتون | پیاده ‌سازی بستر کدنویسی تنسورفلو | تئوری مبانی یادگیری عمیق | تاریخچه یادگیری عمیق | تکنیک Batch Normalization | تکنیک Dropout | تکنیک Transfer Learning | توابع خطا در یادگیری عمیق | راه‌ اندازی بستر تنسورفلو | راه اندازی بستر کدنویسی پایتون | روش Back - propagation | روش ‌های آموزش در یادگیری عمیق | روش‌ های یادگیری عمیق | ساختار شبکه های عصبی | عملکرد شبکه ‌های عصبی | کار با شبکه‌ عصبی MLP | کار عملی با مدل MLP | کار عملی با مدل خودرمزنگار | مباحث پایه ‌ای یادگیری عمیق | مبانی یادگیری عمیق | محیط‌ های کدنویسی پایتون | مدل‌ های بخش‌ بندی تصاویر | مدل‌ های تشخیص اشیا | مدل های تشخیص چهره | مدل ‌های کانولوشنی | مدل ‌های کلاس ‌بندی | مدل های یادگیری عمیق | مدل های یادگیری عمیق | مزایای یادگیری عمیق | معرفی اولیه مدل CNN | معرفی لایه ‌های کانولوشن | معرفی لایه‌ های کاهش اندازه | معرفی مدل RNN | معرفی مدل VAE | معرفی مدل‌ های GAN | معرفی مدل‌ های خودرمزنگار | معرفی هوش مصنوعی | معرفی یادگیری ماشین | معماری مدل یادگیری عمیق | مقدمه هوش مصنوعی | مقدمه یادگیری ماشین | نحوه پیاده‌ سازی کدنویسی پایتون | نحوه نمایش مدل‌ های کانولوشنی | وضعیت یادگیری عمیق