یادگیری عمیق
یادگیری عمیق
مرجع فارسی برای آشنایی با مجموعهدادهها، ابزارها و مفاهیم پایه یادگیری عمیق. از تصویر تا متن، مرجعی کامل و کاربردی.
چرا این برگه متفاوت است؟
برگهای که فقط معرفی نمیکند، بلکه مسیر یادگیری را از مفاهیم پایه تا پیادهسازی عملی روشن میسازد.
دادههای تصویری
معرفی کامل مجموعهدادههای تصویری از ImageNet تا CIFAR، COCO و سایر بنچمارکهای استاندارد دنیای بینایی ماشین.
دادههای متنی NLP
از متنهای پارسی تا بنچمارکهای بینالمللی GLUE و SuperGLUE. آشنایی با توکنایزرها و آمادهسازی داده برای ترانسفورمرها.
دادههای سری زمانی
آشنایی با مجموعهدادههای سری زمانی و روشهای پیشپردازش آنها برای مدلهای RNN، LSTM و Transformer.
پیشپردازش حرفهای
تکنیکهای Data Augmentation، Normalization و Cleaning دادهها بهصورت عملی با کد و توضیح کامل هر مرحله.
GPU و زیرساخت
راهنمای استفاده از GPU رایگان در Google Colab تا تنظیم محیط آموزش روی سرورهای اختصاصی با CUDA و cuDNN.
کد و پیادهسازی
کد نمونه PyTorch و TensorFlow برای هر مجموعهداده. از بارگذاری داده تا آموزش مدل، همراه با توضیح خطبهخط.
مجموعهدادههای پوششدادهشده
معرفی دقیق و عملی مهمترین مجموعهدادههای جهان یادگیری عمیق با جزئیات فنی کامل.
مسیر آشنایی
از مفاهیم پایه تا پیادهسازی پیشرفته، هر مرحله با تمرین عملی و پروژه واقعی.
مبانی داده در یادگیری عمیق
آشنایی با انواع دادهها (تصویر، متن، صوت، تابولار)، مفهوم Tensor، و تفاوت دادهساختاریافته و ناساختاریافته.
مجموعهدادههای تصویری
بررسی عمیق ImageNet، CIFAR، MNIST، COCO و Fashion-MNIST. نحوه بارگذاری، بررسی آماری و نمایش نمونهها.
مجموعهدادههای NLP
معرفی SQuAD، GLUE، WikiText و مجموعهدادههای فارسی. توکنایزیشن، Vocabulary و آمادهسازی متن برای ترانسفورمرها.
پیشپردازش و Data Augmentation
تکنیکهای Normalization، Standardization، Cutout، Mixup، CutMix و سایر روشهای افزایش داده با کد عملی.
DataLoader و Pipeline
ساخت Pipeline سفارشی با PyTorch DataLoader، TensorFlow tf.data. مدیریت حافظه، batching و تنظیمات performance.
پروژه عملی End-to-End
پیادهسازی کامل یک پروژه از جمعآوری داده تا ارزیابی مدل. ساخت Dataset سفارشی، آموزش و تحلیل نتایج.
مقایسه سرعت یادگیری
برگهای که مسیر را روشن میکند
این برگه فقط معرفی نیست؛ یک نقشه راه عملی است که زمان سرگردانی شما را نصف میکند.
محتوای فارسی و بومیسازیشده
تمام مفاهیم سخت یادگیری عمیق به زبان ساده فارسی توضیح داده شدهاند. نیازی به جستجوی سنگین در منابع انگلیسی نیست.
کد عملی و قابل اجرا
هر بخش با کد PyTorch و TensorFlow همراه است. کدها تستشده و آماده اجرا در Google Colab هستند.
بهروزرسانی مداوم
مجموعهدادهها و ابزارها دائماً بهروز میشوند. با آخرین بنچمارکها و تکنیکها همیشه جلو هستید.
پشتیبانی و کامیونیتی
دسترسی به انجمن اختصاصی برای پرسش و پاسخ، اشتراکگذاری پروژهها و تبادل تجربه با سایر یادگیرندگان.
این برگه برای کیست؟
چه مبتدی باشید چه حرفهای، این برگه ارزش متفاوتی برای هر سطح دارد.
دانشجویان
دانشجویان کامپیوتر و هوش مصنوعی که میخواهند پایه دادهای قوی برای پروژهها و پایاننامه بسازند.
توسعهدهندگان
برنامهنویسانی که میخواهند وارد دنیای ML/DL شوند و نیاز به شناخت اکوسیستم داده دارند.
پژوهشگران
محققانی که به دنبال مرجع سریع برای انتخاب مجموعهداده مناسب و تکنیکهای پیشپردازش هستند.
حرفهایها
مهندسان داده و ML Engineerهایی که میخواهند دانش خود را بهروز و سیستماتیک کنند.
ابزارها و تکنولوژیها
تکنولوژیها و فریمورکهایی که در طول این برگه با آنها آشنا میشوید.
کاربران چه میگویند؟
تجربه کسانی که با این برگه مسیر یادگیری خود را شروع کردهاند.
قبل از این برگه ساعتها وقت صرف پیدا کردن مجموعهداده مناسب میکردم. الان فقط بازش میکنم و همهچیز آماده است. کدهای PyTorch واقعاً کاربردی بودند.
بهترین مرجع فارسی که دیدم. تکنیکهای Augmentation خیلی واضح توضیح داده شده و کدها رو مستقیم توی Colab اجرا کردم. بهعنوان مرجع عالی کار میکنه.
بهعنوان کسی که تازه وارد DL شدم، این برگه کمک کرد مفاهیم پایه داده رو سریع یاد بگیرم و اولین پروژهام رو با راهنماییاش کامل پیاده کنم.
آمادهاید دادههای یادگیری عمیق را بشناسید؟
برگه معرفی داده یادگیری عمیق، مرجع کاملی برای شناخت مجموعهدادهها، ابزارها و مفاهیم پایه است. دسترسی آزاد و رایگان.