همه چیز درباره یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

در این مطلب قصد داریم به یادگیری عمیق در هوش مصنوعی بپردازیم، با ما، برگزار کننده دوره های آموزش هوش مصنوعی همراه شوید. درک عملکرد هوش مصنوعی، تا همین چند سال پیش برای ما تداعی ماجرای علمی-تخیلی را به همراه داشت؛ با این حال، گذشت زمان به ما ثابت کرد كه ماشین ها قادر هستند یاد بگیرند. ربات هایی اختراع شد كه موفق شدند با ما صحبت کنند و ماشین هایی كه بدون نیاز به کنترل راننده، حرکت می کردند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی و شاخه ای از هوش مصنوعی بوده كه هدف آن آموزش دادن ماشین ها به وسیله داده ها، بدون برنامه ریزی مستقیم می باشد. دیپ لرنینگ نوعی شبکه عصبی از چندین لایه نورون مصنوعی است كه با کمک مجموعه داده های بزرگ آموزش داده می شود. این لایه ها به مدل های یادگیری عمیق اجازه می دهند تا داده های پیچیده را بیاموزند و پیش بینی های دقیق انجام دهند. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

تاریخچه یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه های عصبی عمیق به تحلیل داده های پیچیده و تولید خروجی های پیش بینی شده می پردازد. تاریخچه یادگیری عمیق به سال های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ بازمی گردد و با ابداع مدل های شبکه های عصبی اولیه آغاز شد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

اما تا سال های اخیر با پیشرفت فناوری و افزایش توانایی محاسباتی، یادگیری عمیق به یکی از مهم ترین حوزه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده است. این تکنیک ها در حال حاضر در بسیاری از زمینه ها مانند پردازش تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تحلیل متن و غیره به کار گرفته می شوند و نقش بسیار مهمی در پیشرفت تکنولوژی امروزی ایفا می کنند.

تفاوت شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

شبکه عصبی و یادگیری عمیق دو روش محبوب برای پردازش داده و انجام وظایف هوش مصنوعی هستند، اما تفاوت هایی بین آن ها وجود دارد که می تواند به انتخاب مناسب تر برای یک وظیفه خاص کمک کند. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

شبکه عصبی از یک ساختار سلسله مراتبی از لایه های نورونی تشکیل شده است که اطلاعات را از ورودی به خروجی منتقل می کند. این شبکه ها معمولاً بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین آموزش داده می شوند و می توانند وظایفی مانند تشخیص الگوها، ترجمه زبان، تصویربرداری و … را انجام دهند.

در حالی که یادگیری عمیق یک زیرزمینه از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند. این شاخه از یادگیری ماشین به تعمق بیشتری از ویژگی های داده و پردازش اطلاعات می پردازد و معمولاً برای وظایف پیچیده تری مانند تشخیص صدا، تشخیص تصاویر، خودرانی خودروها و … استفاده می شود.

بنابراین، اصلی ترین تفاوت بین شبکه عصبی و یادگیری عمیق این است که یادگیری عمیق از شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند و به وظایف پیچیده تری از هوش مصنوعی می پردازد. انتخاب بین این دو روش بستگی به نوع وظیفه و داده های مورد استفاده دارد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست ؟

یادگیری عمیق به عنوان زیرشاخه ای از یادگیری ماشین به شمار می آید. به عبارتی، مدل های این دو حوزه، با کمک اطلاعات آماری داده های ورودی خود به پیش بینی مقداری در خروجی می پردازند. با این حال، این دو حوزه از علوم كامپیوتر در روال یادگیری مسائل تفاوت مهمی دارند و برای درک عمیق تر آن ها و رسیدن به پاسخ پرسش یادگیری عمیق چیست، باید تفاوت روش های یادگیری مدل های آن ها مورد بررسی قرار گیرد.

الگوریتم های یادگیری ماشین به منظور یادگیری داده ها و پیش بینی مقداری در خروجی، به مفهومی با عنوان «مهندسی ویژگی» یا «استخراج ویژگی» و «انتخاب ویژگی» متکی بوده، درحالی كه مدل های یادگیری عمیق به منظور یادگیری الگوهای داده ها، مبتنی بر مفاهیمی با نام های «لایه» (Layer) و «عمیق» (Deep) می باشند. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

به منظور درک بهتر تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین می توان از مثال ملموس تری استفاده کرد. چنانچه برنامه نویس قصد داشته باشد مدلی از الگوریتم های یادگیری ماشین را آموزش دهد تا تصاویر مربوط به سگ و گربه را دسته بندی کند، در ابتدا نیاز است كه ویژگی های تصاویر مثل قد حیوان، رنگ موی حیوان، اندازه جثه حیوان، مدل گوش ها و سایر موارد را با کمک روش های مهندسی ویژگی، استخراج کند و سپس این ویژگی ها را در قالب بردارهای عددی به عنوان ورودی، به مدل یادگیری ماشین بدهد.

در مقایسه با الگوریتم های یادگیری ماشین، مدل های یادگیری عمیق نیازی به مرحله استخراج ویژگی ندارند. به عبارتی، این مدل ها با داشتن ساختار لایه ای قادر هستند به طور خودكار، ویژگی های داده های ورودی خود را یاد بگیرند. هر چقدر به تعداد لایه های شبکه اضافه شود، مدل می تواند ویژگی های پیچیده تری را یاد بگیرد.

چنین رویکردی باعث می شود فرایند یادگیری مدل سریع تر انجام شود. با این حال، این احتمال وجود دارد كه میزان دقت مدل های یادگیری عمیق نسبت به مدل های یادگیری ماشین کم تر باشد. در مدل های یادگیری ماشین، برنامه نویس باید ویژگی های مورد نیاز را بدون داشتن هیچ گونه خطایی برای آموزش مدل تهیه می کرد، اما مدل های یادگیری عمیق به طور خودكار به شناسایی الگوهای داده ها می پردازند؛ بدین ترتیب امكان دارد این روند شناسایی به طور كامل، به شکل صحیحی انجام نشود. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

تفاوت مهم دیگر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در این است كه به منظور آموزش مدل های یادگیری ماشین، نیاز به تجهیزات قدرتمند و گران قیمت نیست؛ در حالی كه برای آموزش مدل های یادگیری ماشین، به تجهیزات سخت افزاری قدرتمندی مثل «واحد پردازنده گرافیکی» نیاز می باشد. به علاوه، وقتی حجم داده آموزشی زیاد نباشد، مدل های یادگیری ماشین عملکرد بهتری نسبت به مدل های یادگیری عمیق دارند.

یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چگونه كار می کند؟

دیبپ لرنینگ يک شاخه مهم از فناوری اطلاعات بوده كه روی ساخت سیستم های هوشمند تمرکز دارد. ارتباط تنگاتنگی با ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی دارد تا در نهایت مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial neural network)، یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ را جلو ببرد. مدل های یادگیری عمیق از نورون های مصنوعی تشکیل شده و در لایه هایی مرتب شده اند.

این نورون ها از لایه های قبلی ورودی دریافت می کنند و خروجی هایی تولید کرده و به لایه بعدی منتقل خواهند کرد. اولین لایه، لایه ورودی است كه داده ها را دریافت می کند و آخرین لایه، لایه خروجی است كه پیش بینی ها را تولید می کند. لایه های بین، لایه های پنهان نامیده می شوند و به مدل اجازه می دهند تا نمایش های پیچیده داده ها را یاد بگیرد.

توابع فعال سازی در دیپ لرنینگ برای معرفی غیرخطی به مدل استفاده می شود. آن ها به نورون ها اجازه می دهند بر اساس ورودی هایی كه دریافت می کنند، كار کنند. توابع فعال سازی رایج عبارت هستند از sigmoid ReLU و tanh. پس انتشار یا انتشار معکوس، يک الگوریتم کلیدی در یادگیری عمیق است كه به مدل اجازه می دهد تا وزن ها و برای گیری های خود را در طول تمرین تنظیم کند. این كار با انتشار خطا از لایه خروجی به داخل شبکه، تنظیم وزن و بایاس (bias) در هر لایه، برای به حداقل رساندن خطا انجام می شود. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

این فرآیند بارها تکرار می شود تا وقتی مدل روی وزن ها و بایاس های بهینه همگرا شود و بقولی، نتیجه به سمت درست تر شدن پیش برود. الگوریتم های بهینه سازی هم برای سرعت بخشیدن به فرآیند آموزش و بهبود دقت مدل وارد عمل می شوند. این الگوریتم ها، مثل نزول گرادیان تصادفی (stochastic gradient descent)، به مدل اجازه می دهد تا وزن ها و سوگیری ها را در مراحل کوچک تر تنظیم و فرآیند آموزش را كارآمدتر کند. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟

یادگیری عمیق اهمیت دارد زیرا این نوع یادگیری به شما کمک می کند تا مفاهیم و مهارت ها را به طور عمیق و دقیق درک کنید و به صورت پایدار در ذهن شما جا بیفتد. این نوع یادگیری باعث می شود تا دانش و تجربیات شما به تدریج افزایش یابد و به شما کمک کند تا مسائل پیچیده تر را حل کنید و بهترین تصمیم ها را بگیرید.

همچنین یادگیری عمیق باعث تقویت حافظه، تسریع فرایند یادگیری و ارتقاء تفکر و تحلیل شما می شود. به طور کلی، یادگیری عمیق به شما کمک می کند تا به عمق بیشتری از دانش و مهارت های خود دست پیدا کنید و در زندگی شخصی و حرفه ای خود موفق تر باشید. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

داده كاوی در یادگیری عمیق

داده كاوی فرآیند استخراج اطلاعات مفید از مجموعه داده های بزرگ می باشد. در یادگیری عمیق، داده كاوی برای اطمینان از اینکه مدل، اطلاعات كافی برای یادگیری دارد، ضروری می باشد. پروسه زیر، در داده كاوی انجام می گیرد: یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

• پیش پردازش داده ها، شامل تمیز کردن، تبدیل و عادی سازی داده ها برای سازگار سازی آن ها برای مدل می باشد.
• مهندسی ویژگی، فرآیند انتخاب و تبدیل ویژگی های مربوطه در داده ها برای بهبود عملکرد مدل می باشد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• تشدید داده ها، شامل ایجاد داده های اضافه از داده های موجود، با اعمال تبدیل هایی مثل دوران، مقیاس بندی و چرخاندن می باشد.

مجموعه داده های بزرگ برای دیپ لرنینگ يک اصل مهم و ضروری است، چرا كه به مدل اجازه می دهد تا دقت داده ها را بالا ببرد.

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی مقوله وسیع تری است كه شامل یادگیری عمیق هم می شود. یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ تمرین استفاده از الگوریتم ها برای یادگیری از داده ها و پیش بینی می باشد. سه دسته اصلی یادگیری ماشین به شرح زیر وجود دارد:

• تحت نظارت
• بدون نظارت
• تقویتی یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

یادگیری نظارت شده برای وقتی خروجی صحیح مشخص شده و مدل با داده های برچسب دار، آموزش داده می شود. در این دسته، مدل یاد می گیرد تا ورودی ها را بر اساس داده های برچسب گذاری شده نگاشت و به خروجی ها تبدیل کند. یادگیری بدون نظارت برای زمانی است كه مدل با داده های بدون برچسب آموزش داده می شود تا خودش الگوها و ساختارها را در داده ها پیدا کند. یادگیری تقویتی هم برای شرایطی است كه مدل یاد می گیرد بر اساس بازخورد از محیط، تصمیم بگیرد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

در نهایت، باید بگوییم كه دیپ لرنینگ با یادگیری ماشینی تفاوت دارد، چرا كه از شبکه های عصبی با لایه های متعدد برای یادگیری داده های پیچیده استفاده می کند. مدل های یادگیری عمیق قادر هستند به طور خودكار ویژگی ها را از داده ها استخراج و آن ها را قوی تر از مدل های یادگیری ماشین سنتی کنند. مدل های یادگیری عمیق به ویژه برای كارهایی مثل تشخیص تصویر و گفتار كارآمد و موثر خواهند بود. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق

پایتون به خاطر سهولت استفاده، كامیونیتی بزرگ و در دسترس بودن کتابخانه ها، محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری عمیق می باشد. TensorFlow، Keras و PyTorch کتابخانه های محبوب دیپ لرنینگ در پایتون می باشند. TensorFlow كه توسط گوگل توسعه یافته، يک پلتفرم منبع باز محبوب برای ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین می باشد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

Keras را يک API شبکه های عصبی سطح بالا معرفی می کنیم كه در بالای TensorFlow اجرا می شود و برای نمونه سازی و آزمایش سریع كارایی دارد. در آخر، PyTorch كه توسط فیس بوک توسعه یافته، یکی دیگر از کتابخانه های یادگیری عمیق محبوب است كه با نمودار محاسباتی پویا و سهولت استفاده، خود را محبوب و مشهور کرده می باشد.

منابع آموزش برنامه نویسی پایتون برای علاقمندان، در دسترس و جامع بوده تا به محبوبیت این زبان دامن بزند. برای بررسی دقیق تر مزایای زبان پایتون، مقاله مزایای برنامه نویسی وب با پایتون + را نگاهی بیندازید. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

R زبان برنامه نویسی دیگری است كه برای دیپ لرنینگ با کتابخانه هایی مثل MXNet، TensorFlow و Keras در اختیار شما قرار دارد. MXNet كه توسط آمازون توسعه یافته، يک چارچوب یادگیری عمیق محبوب بوده كه در راستای مقیاس پذیری و سرعت، طراحی شده. TensorFlow و Keras هم در R موجود می باشند.

كاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در زمینه های مختلف كاربردهای متنوعی دارد. در اینجا به چند نمونه اشاره می کنیم: یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

كاربرد یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

• تشخیص گفتار: دیپ لرنینگ برای توسعه سیستم های تشخیص گفتار كارایی دارد و می تواند گفتار را به متن تبدیل کند. برنامه های كاربردی این زمینه شامل دستیار صوتی، نرم افزار رونویسی و نرم افزار دیکته می باشد.
• وسایل نقلیه خودمختار: یادگیری عمیق برای توسعه الگوریتم هایی نقش دارد كه می تواند وسایل نقلیه خودران را بر اساس محیط، قادر به حرکت و تصمیم گیری کند. كاربردهای این زمینه شامل خودروهای خودران و هواپیماهای بدون سرنشین می باشد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• پردازش زبان طبیعی: یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ برای توسعه الگوریتم هایی استفاده می شود كه می تواند زبان انسان را درک و تولید کند. این الگوریتم ها در برنامه های كاربردی مثل چت بات ها، ترجمه زبان و تجزیه و تحلیل احساسات، مورد استفاده قرار می گیرند. ChatGPT يک فناوری انقلابی و يک هوش مصنوعی پاسخگوی سوالات طولانی است كه این روزها، حسابی سر و صدا کرده می باشد.

كاربرد یادگیری عمیق در پزشکی

• کشف دارو: دیپ لرنینگ در کشف دارو هم موثر ظاهر شده و می تواند خواص داروها را پیش بینی و كاندیدهای دارویی بالقوه را شناسایی کند. كاربردهای این زمینه شامل کشف دارو و تغییر كاربری دارو می باشد.
• تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی: یادگیری عمیق برای با توسعه بعضی الگوریتم ها می تواند تصاویر پزشکی مثل سی تی اسکن و MRI را تجزیه و تحلیل کند. كاربردهای این زمینه شامل تشخیص و تقسیم تومور می باشد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• تشخیص بیماری و پیش بینی درمان: یادگیری عمیق در پرشکی، برای توسعه الگوریتم هایی ایفای نقش می کند كه قادر هستند بیماری ها را تشخیص داده و اثربخشی درمان ها را پیش بینی کنند. كاربردهای این زمینه شامل تشخیص سرطان و پزشکی شخصی می باشد.

كاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر

• تقسیم بندی تصویر: برای تقسیم بندی تصویر هم می توان روی یادگیری عمیق حساب کرد. یادگیری همیق می تواند تصاویر را به مناطق مختلف تقسیم بندی کند تا در تصویربرداری پزشکی و بینایی كامپیوتری، نقش داشته باشد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• انتقال سبک: دیپ لرنینگ با توسعه الگوریتم ها می تواند سبک و استایل يک تصویر را به تصویر دیگر منتقل کند. كاربردهای آن را در هنر و طراحی مشاهده خواهید کرد.
• تشخیص و ردیابی اشیا: دیپ لرنینگ با کمک بعضی الکوریتم ها، می تواند اشیا را در تصاویر و فیلم ها شناسایی و تشخیص دهد. برنامه های كاربردی این حوزه شامل دوربین های امنیتی، ماشین های خودران و سیستم های تشخیص چهره می باشد.

كاربرد یادگیری عمیق در صنایع نظامی

• وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین: دیپ لرنینگ برای توسعه الگوریتم هایی استفاده می شود كه می تواند هواپیماهای بدون سرنشین را بر اساس محیط قادر به حرکت و تصمیم گیری کند. كاربردهای این زمینه شامل پهپادهای نظامی و غیرنظامی می باشد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• تشخیص و ردیابی اشیا: یادگیری عمیق برای توسعه الگوریتم هایی استفاده می شود كه می تواند اشیاء را در بلا درنگ شناسایی و ردیابی کند. برنامه های كاربردی این زمینه شامل نظارت و امنیت می باشد.
• نظارت و امنیت: یادگیری عمیق می تواند فیلم های نظارتی را تجزیه و تحلیل کند و ناهنجاری ها را تشخیص دهد. برنامه های كاربردی این زمینه شامل دوربین های امنیتی و کنترل مرز می باشد.

چالش ها و محدودیت های یادگیری عمیق

با وجود كاربردها و مزایای فراوان، یادگیری عمیق با چالش ها و محدودیت های متعددی مواجه می باشد. بعضی از این چالش ها و محدودیت ها عبارت هستند از:

1. تفسیرپذیری: تفسیر مدل های یادگیری عمیق امكان دارد دشوار باشد، به این معنی كه درک اینکه چگونه مدل به پیش بینی های خود می رسد، چالش برانگیز می باشد.
2. تعصب و انصاف: گاهی مدل های یادگیری عمیق قادر هستند مغرضانه عمل کنند، یعنی امكان دارد به طور ناعادلانه ای علیه گروه های خاصی از مردم تبعیض قائل شوند.
3. برازش بیش از حد: مدل های یادگیری عمیق گاهی اوقات قادر هستند داده ها را بیش از حد برازش دهند، به این معنی كه مدل یادگیری ماشینی بیش از حد به داده های آموزشی خود عادت کرده و به اندازه كافی انعطاف پذیر نیست. در نتیجه، عملکرد و بازده مدل در برابر داده های جدید كاهش می یابد و نمی تواند الگوهای کلی دیده شده در داده های آموزشی را برای پیش بینی داده های جدید به كار بگیرد. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

ملاحظات اخلاقی و تأثیر اجتماعی یادگیری عمیق

پس از درک این كه Deep Learning چیست، بد نیست از زاویه اجتماعی به آن نگاهیم. پیشرفت Deep Learning چه تاثیر اجتماعی دارد؟ یادگیری عمیق این پتانسیل را دارد كه تعصبات موجود در جامعه را تداوم ببخشد و تقویت کند، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را افزایش دهد و در نهایت پیامدهای ناخواسته ایجاد کند. این ملاحظات اخلاقی و تأثیرات اجتماعی باید مورد توجه قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود كه یادگیری عمیق به نفع جامعه تمام شود. یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

برای کنترل و مدیریت آن، گفتگو و همكاری مداوم بین محققان، سیاستگذاران و سهامداران ضروری بوده تا این خطرات كاهش یابند. دستورالعمل ها و استانداردهای اخلاقی برای دیپ لرنینگ و همینطور مكانیسم هایی برای پاسخگویی و نظارت، می تواند به تضمین شفافیت، انصاف و حریم خصوصی در استفاده از یادگیری عمیق کمک کند. با همكاری متقابل، می توانیم مطمئن باشیم كه یادگیری عمیق به گونه ای توسعه یافته و به كار گرفته می شود كه به نفع همه اعضای جامعه باشد.

دورنما و آینده یادگیری عمیق چیست؟

حالا كه بررسی کردیم یادگیری عمیق چیست، می توانیم امیدوار باشم آینده یادگیری عمیق با پیشرفت ها و كاربردهای جدید، هیجان انگیزی می باشد. بعضی از پیشرفت های بالقوه Deep Learning در آینده عبارت هستند از: یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

1. پیشرفت های سخت افزاری: با قدرتمندتر شدن سخت افزار، مدل های یادگیری عمیق قادر خواهند بود مجموعه داده های بزرگ تری را پردازش کنند و وظایف پیچیده تری را انجام دهند.
2. ادغام با سایر فناوری ها: یادگیری عمیق با سایر فناوری ها مثل بلاک چین و اینترنت اشیا برای ایجاد برنامه های كاربردی جدید ادغام خواهد شد و انقلابی تازه به راه بیندازد.
3. برنامه های كاربردی جدید: دیپ لرنینگ برای یافتن برنامه های كاربردی جدید و استفاده از آن ها در زمینه های مختلف مثل مالی، آموزشی و سرگرمی ادامه خواهد یافت.

زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در یادگیری عمیق

در یادگیری عمیق، از زبان های برنامه نویسی مختلف برای پیاده سازی الگوریتم ها استفاده می شود. مثلا زبان پایتون به خاطر سادگی و قابلیت استفاده بالا یکی از زبان های بسیار محبوب در این حوزه می باشد. اما علاوه بر پایتون، زبان های دیگری هم برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می شوند، از جمله:

• R
• Lua یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
• TensorFlow
• MATLAB
• C++
• Java

دوره های یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

آیا میخواهید مهارت های جدیدی در زمینه هوش مصنوعی کسب کنید؟ آیا میخواهید به یادگیری عمیق و تحلیل داده ها علاقه دارید؟ دوره های یادگیری عمیق در هوش مصنوعی با مفاهیم پیشرفته و روش های جدیدی برای تحلیل داده ها و پیش بینی الگوها آشنا میکنند. این دوره ها شامل مباحثی همچون شبکه های عصبی، یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین میباشند.

با شرکت در دوره های یادگیری عمیق در هوش مصنوعی، میتوانید مهارت هایی ارزشمندی از جمله تحلیل داده ها، پیش بینی الگوها و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده ها را به دست آورید. این مهارت ها به شما کمک میکنند تا بهترین راهکارها را برای مسائل پیچیده هوش مصنوعی پیدا کنید.

با ثبت نام در دوره های آموزش هوش مصنوعی – یادگیری عمیق در هوش مصنوعی، به دنیای جدیدی از فرصت ها و امکانات دسترسی پیدا کنید و مهارت های لازم برای موفقیت در زمینه هوش مصنوعی را به دست آورید. منتظر حضور شما در این دوره ها هستیم.