دوره Deep learning with Python

توضیحات کوتاه

دوره Deep Learning با پایتون در سماتک برای آن دسته از علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده که به دنبال ورود جدی به دنیای شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و الگوریتم‌های هوشمند هستند. این دوره از پایه شروع می‌شود اما در سطحی حرفه‌ای ادامه می‌یابد و به‌گونه‌ای تدوین شده که نیاز دانشجویان، برنامه‌نویسان و تحلیل‌گران داده را برای درک، پیاده‌سازی و به‌کارگیری مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور کامل برآورده کند. استفاده از زبان قدرتمند Python، همراه با فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و Keras، این امکان را فراهم می‌کند که مفاهیم تئوری را بلافاصله به پروژه‌های واقعی و کاربردی تبدیل کنید.

دوره یادگیری عمیق با Python در سماتک، ترکیبی از آموزش گام‌به‌گام، تمرین‌های هدفمند، پروژه‌های عملی و پشتیبانی آموزشی است. تمرکز این دوره بر این است که شرکت‌کنندگان نه‌فقط با مفاهیم آشنا شوند، بلکه بتوانند مدل‌های یادگیری عمیق را از ابتدا طراحی، آموزش و تحلیل کنند. این آموزش برای کسانی که قصد فعالیت حرفه‌ای در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین، تشخیص گفتار، تحلیل داده‌های پیچیده یا توسعه سیستم‌های هوشمند دارند، نقطه شروعی بسیار مؤثر و راهبردی محسوب می‌شود.

ثبت نام و برنامه کلاسی

وحید قربانی

7,500,000 تومان

سرفصل های دوره Deep learning with Python

شبکه‌های عصبی برای رگرسیون و طبقه‌بندی (Neural Network for Regression and Classification)

توابع فعال‌سازی: ELU، Sigmoid، Softmax
مفاهیم منظم‌سازی (Regularization) و Dropout
توابع هزینه (Loss Functions)
اشکال‌زدایی مدل، تحلیل Bias و Variance
بهینه‌سازها (Optimizers): SGD، RMSProp، ADAM

پردازش تصویر (Image Processing Concepts)

مفهوم کانولوشن (Convolution) و آشکارساز لبه Sobel
شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN – Convolutional Neural Networks)
مفاهیم Pooling در پردازش تصویر

پردازش متن و داده‌های ترتیبی (Text & Sequential Data Processing)

Word Embedding و نمایش برداری کلمات
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN – Recurrent Neural Networks)
شبکه‌های LSTM (Long Short-Term Memory)
CNN یک‌بعدی (1D CNN) برای داده‌های متنی
شبکه‌های RNN دوطرفه (Bidirectional RNN) و RNN لایه‌ای (Stacked RNN)
پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Prediction)

سایر مباحث پیشرفته

شبکه‌های خودرمزگذار (AutoEncoder)

معرفی دوره Deep Learning با پایتون و کاربرد آن

دوره یادگیری عمیق با پایتون فرصتی است برای درک دقیق مفاهیمی که پشت بسیاری از پیشرفت‌های هوش مصنوعی مدرن قرار دارند. در این آموزش، شرکت‌کنندگان با اصول ساخت شبکه‌های عصبی، نحوه آموزش مدل‌ها، بهینه‌سازی و تحلیل عملکرد آن‌ها آشنا می‌شوند. این مهارت‌ها پایه بسیاری از فناوری‌هایی مانند تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تحلیل ویدیویی و سیستم‌های توصیه‌گر هستند.

از آنجا که فریم‌ورک‌های Python مثل TensorFlow، Keras و PyTorch به استانداردهای جهانی تبدیل شده‌اند، تمرکز این دوره بر یادگیری عمیق با این ابزارهاست تا افراد بتوانند در دنیای واقعی از آن‌ها بهره بگیرند. یکی از ویژگی‌های این دوره، آموزش کاربردی با مثال‌های واقعی‌ست؛ مانند ساخت مدل دسته‌بندی تصویر، تحلیل متون و آموزش مدل‌های بازشناسی صوتی.

به‌کمک این دوره، شرکت‌کننده نه‌تنها تئوری یادگیری عمیق را درک می‌کند، بلکه می‌آموزد چگونه آن را در قالب پروژه‌های اجرایی پیاده‌سازی کرده و عملکرد مدل‌ها را بهبود دهد. این رویکرد باعث می‌شود کاربرد مفاهیم آموخته‌شده محدود به محیط آزمایشگاهی نباشد، بلکه وارد پروژه‌های حرفه‌ای شود.

هزینه و شرایط ثبت‌نام دوره یادگیری عمیق

هزینه شرکت در دوره Deep Learning with Python از ۷٬۵۰۰٬۰۰۰ تومان آغاز می‌شود. این مبلغ شامل دسترسی کامل به ویدیوهای آموزشی، حضور در جلسات آنلاین یا حضوری، فایل‌های تمرین، منابع تکمیلی و پشتیبانی مستقیم از مدرس است. دوره در دو قالب حضوری و آنلاین برگزار می‌شود تا شرکت‌کنندگان با توجه به شرایط خود، بتوانند بهترین گزینه را انتخاب کنند.

ثبت‌نام در این دوره کاملاً آنلاین و بدون نیاز به مراجعه حضوری انجام می‌شود. کافی است وارد سایت سماتک شوید، فرم ثبت‌نام را تکمیل کرده و پرداخت را انجام دهید. بلافاصله پس از ثبت‌نام، اطلاعات دسترسی به پنل آموزشی و جلسات در اختیار شما قرار می‌گیرد. برای علاقه‌مندان به شرکت حضوری، ظرفیت کلاس‌ها محدود بوده و اولویت با افرادی است که زودتر اقدام به ثبت‌نام می‌کنند.

در برخی مناسبت‌ها، کدهای تخفیف یا بسته‌های حمایتی آموزشی در نظر گرفته می‌شود که می‌توانند هزینه ثبت‌نام را کاهش دهند. همچنین برای شرکت‌کنندگانی که قصد ادامه مسیر در دوره‌های تخصصی‌تر هوش مصنوعی را دارند، پیشنهادهای ترکیبی با تخفیف نیز در نظر گرفته شده است.

چرا یادگیری Deep Learning آینده‌ساز است؟

دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق، قلب تپنده بسیاری از نوآوری‌های امروزی در هوش مصنوعی است. از الگوریتم‌های تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند گرفته تا سیستم‌های ترجمه پیشرفته، تحلیل رفتار کاربران، پردازش زبان طبیعی و حتی خودروهای خودران، همگی متکی بر شبکه‌های عصبی عمیق هستند. کسی که بر این حوزه مسلط باشد، نه‌فقط از تحولات تکنولوژی جا نمی‌ماند، بلکه بخشی از آن خواهد بود.

بازار کار متخصصان Deep Learning به‌شدت در حال رشد است و شرکت‌های ایرانی و بین‌المللی، به‌دنبال نیروهایی هستند که بتوانند مدل‌های یادگیری عمیق را طراحی و اجرا کنند. تسلط بر فریم‌ورک‌های پایتونی و توانایی ساخت مدل‌های مؤثر، شما را از یک برنامه‌نویس صرف به یک تحلیل‌گر داده یا پژوهشگر هوش مصنوعی ارتقاء می‌دهد.

علاوه بر فرصت‌های شغلی گسترده، یادگیری Deep Learning زمینه‌ساز فعالیت‌های پژوهشی، ادامه تحصیل در مقاطع عالی، یا حتی راه‌اندازی محصولات دانش‌بنیان خواهد بود. اگر آینده شغلی خود را در مسیر هوش مصنوعی تصور می‌کنید، تسلط بر یادگیری عمیق با پایتون، یکی از گام‌های ضروری شماست.

چه کسانی برای ثبت‌نام در این دوره مناسب‌اند؟

اگر پیش‌زمینه‌ای در برنامه‌نویسی پایتون دارید و به حوزه‌هایی مثل هوش مصنوعی، تحلیل داده یا علوم رایانه علاقه‌مند هستید، این دوره دقیقاً مناسب شماست. مخاطبان اصلی این دوره، دانشجویان، فارغ‌التحصیلان و متخصصانی هستند که به دنبال یادگیری عمیق با Python به‌صورت کاربردی و پروژه‌محور هستند. افراد شاغل در حوزه فناوری، پژوهشگران علوم داده و کسانی که در مسیر ورود به بازار کار هوش مصنوعی قرار دارند، بیشترین بهره را از این دوره خواهند برد.

همچنین اگر در گذشته دوره‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) را گذرانده‌اید و حالا می‌خواهید به سطح بالاتری از درک مدل‌های عصبی و تحلیل داده‌های پیچیده برسید، ثبت‌نام در این دوره توصیه می‌شود. حتی برای کسانی که قصد مهاجرت شغلی، فعالیت در پروژه‌های ریموت یا پذیرش در مقاطع تحصیلات تکمیلی با تمرکز بر یادگیری ماشین دارند، این دوره یکی از پیش‌نیازهای اصلی به شمار می‌رود.

مخاطبان دیگر شامل فعالان حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، تحلیل داده‌های مالی، پزشکی، و صنعتی هستند. این افراد با یادگیری ساختارها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، می‌توانند در طراحی سامانه‌های هوشمند و پیش‌بینی‌کننده نقش جدی ایفا کنند.

فرصت را از دست ندهید و همین حالا برای ثبت نام دوره های پایتون اقدام کنید.

چه مهارت‌هایی در دوره Deep Learning با Python یاد می‌گیرید؟

شرکت‌کنندگان در این دوره، علاوه بر درک تئوری مفاهیم یادگیری عمیق، توانایی پیاده‌سازی عملی آن‌ها با استفاده از زبان Python و کتابخانه‌های پرکاربردی مثل TensorFlow، Keras و NumPy را نیز به‌دست می‌آورند. این مهارت‌ها شامل ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ساده تا پیچیده، تنظیم پارامترها، تحلیل عملکرد مدل و کار با داده‌های تصویری و متنی است.

در این مسیر، افراد با مفاهیمی چون توابع فعال‌سازی، توابع هزینه، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، Dropout و Batch Normalization آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند چگونه یک مدل را از ابتدا طراحی، آموزش، و بهینه‌سازی کنند. همچنین مهارت تحلیل خطا، شناسایی bias و variance، و اجرای فرایند اشکال‌زدایی مدل نیز در طول دوره آموزش داده می‌شود.

اگر به دنبال چالش‌های جدی‌تری هستید، حتماً نگاهی به دوره پایتون پیشرفته Advanced Python داشته باشید.

در بخش پیشرفته‌تر، توانایی کار با مدل‌های CNN برای تحلیل تصویر، RNN و LSTM برای پردازش زبان و داده‌های ترتیبی، و طراحی ساختارهای ترکیبی در کاربردهای پیچیده‌تر نیز به شرکت‌کنندگان منتقل می‌شود. تمام این مهارت‌ها، با اجرای پروژه‌های عملی تثبیت می‌شوند و مخاطب را برای ورود به دنیای واقعی یادگیری عمیق آماده می‌کنند.

سرفصل‌های اصلی دوره یادگیری عمیق با پایتون

دوره Deep Learning with Python در سماتک بر اساس کاربردهای واقعی، پروژه‌محور و بازارمحور طراحی شده است. سرفصل‌ها نه‌تنها تئوری‌های علمی را پوشش می‌دهند، بلکه نحوه‌ی پیاده‌سازی آن‌ها در دنیای واقعی نیز آموزش داده می‌شود. سه سرفصل اصلی که محور این دوره هستند عبارت‌اند از:

۱. شبکه‌های عصبی برای رگرسیون و طبقه‌بندی

در این بخش، ساختار اصلی یک شبکه عصبی معرفی می‌شود. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی مانند توابع فعال‌سازی، توابع هزینه، روش‌های بهینه‌سازی و تحلیل خطای مدل آشنا می‌شوند. همچنین تفاوت مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در قالب شبکه‌های عصبی آموزش داده می‌شود.

۲. پردازش تصویر (Image Processing)

در این بخش، مفاهیم پایه‌ای پردازش تصویر از دیدگاه یادگیری عمیق آموزش داده می‌شود. شرکت‌کننده با اصول کانولوشن، آشکارسازی لبه، مفاهیم pooling و ساختار شبکه‌های CNN آشنا می‌شود. این مباحث در ساخت مدل‌هایی برای دسته‌بندی تصاویر، تشخیص اشیا یا تحلیل ویدیویی کاربرد دارند.

۳. پردازش متن و داده‌های ترتیبی

در این سرفصل، تمرکز بر نحوه‌ی تحلیل و مدل‌سازی داده‌های متنی و ترتیبی است. مفاهیمی چون word embedding، شبکه‌های RNN، LSTM، مدل‌های دوبخشی و ساختارهای یک‌بعدی CNN به‌تفصیل آموزش داده می‌شوند. این مباحث برای توسعه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی، چت‌بات‌ها، پیش‌بینی سری‌های زمانی و تحلیل اسناد متنی حیاتی هستند.

پیش‌نیازی عالی برای ورود به دنیای پایتون ، دوره پایتون نوجوانان میباشد.

جدول سرفصل‌های تفکیکی دوره

سرفصل	مباحث پوشش‌داده‌شده
شبکه‌های عصبی برای رگرسیون و طبقه‌بندی	– توابع فعال‌سازی: ELU، Sigmoid، Softmax- مفاهیم Regularization و Dropout- توابع هزینه (Loss Functions)- تحلیل Bias و Variance و اشکال‌زدایی مدل- بهینه‌سازها: SGD، RMSProp، ADAM
پردازش تصویر	– مفهوم کانولوشن و آشکارساز لبه Sobel- CNN یا شبکه‌های عصبی پیچشی- مفاهیم Pooling در شبکه‌های تصویری
پردازش متن و داده‌های ترتیبی	– Word Embedding و بردارسازی کلمات- شبکه‌های RNN و LSTM- CNN یک‌بعدی برای داده‌های متنی- RNN دوطرفه و RNN لایه‌ای- مدل‌سازی سری‌های زمانی
سایر مباحث پیشرفته	– شبکه‌های خودرمزگذار (AutoEncoder)

تفاوت این دوره با آموزش‌های معمول Deep Learning

بسیاری از دوره‌های یادگیری عمیق صرفاً به انتقال مفاهیم تئوری یا اجرای چند مدل از پیش ساخته‌شده محدود می‌شوند. در این نوع آموزش‌ها، معمولاً تمرینی برای تحلیل داده واقعی، حل مسئله باز، یا پیاده‌سازی مدل از صفر وجود ندارد. در مقابل، دوره Deep Learning با پایتون در سماتک با رویکردی کاملاً پروژه‌محور طراحی شده و تمرکز آن، آماده‌سازی شرکت‌کننده برای فعالیت واقعی در پروژه‌های عملی و بازار کار است.

در این دوره، شما فقط بیننده‌ی کدهای دیگران نیستید؛ بلکه خودتان می‌نویسید، تست می‌کنید، بهینه می‌کنید و از ابتدا تا پایان، معماری مدل‌ها را طراحی می‌کنید. آموزش‌ها از طریق سناریوهای واقعی، تمرین‌های باز، و چالش‌های گام‌به‌گام ارائه می‌شود تا یادگیری عمیق نه‌تنها فهمیده شود بلکه «ملکه ذهن» شود.

همچنین در دوره سماتک، ابزارهای رایج صنعت مانند TensorFlow، Keras، NumPy، Matplotlib، و Scikit-learn به‌صورت یکپارچه آموزش داده می‌شوند. ترکیب آموزش فنی، تحلیل خطا، پیاده‌سازی مدل، و مستندسازی باعث شده این دوره یک سطح بالاتر از دوره‌های صرفاً تئوری قرار گیرد.

پروژه‌های عملی دوره Deep Learning با Python

یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های این دوره، وجود پروژه‌های واقعی‌ست که یادگیری را از سطح تئوری به مرحله‌ی کاربردی منتقل می‌کند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با اجرای چند پروژه کلیدی، مهارت‌های خود را در شرایطی نزدیک به دنیای واقعی محک می‌زنند.

از جمله پروژه‌های اصلی این دوره می‌توان به دسته‌بندی تصاویر دست‌نویس با CNN، تشخیص احساسات در متن با LSTM، و پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی یا فروش اشاره کرد. در هر پروژه، ابتدا داده خام در اختیار شرکت‌کننده قرار می‌گیرد، سپس مراحل پیش‌پردازش، طراحی مدل، آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی طی می‌شود تا دانش‌پذیر درگیر تمام زنجیره حل مسئله شود.

علاوه بر پروژه‌های هسته‌ای، در پایان دوره یک پروژه نهایی (Capstone Project) وجود دارد که شرکت‌کننده می‌تواند با انتخاب موضوعی مرتبط با علاقه یا مسیر شغلی خود، یک مدل کاربردی کامل را توسعه داده و ارائه کند. این پروژه نهایی نه‌تنها رزومه شما را تقویت می‌کند، بلکه نشان‌دهنده تسلط شما بر دانش و مهارت‌های به‌دست‌آمده خواهد بود.

فرصت‌های شغلی پس از یادگیری Deep Learning

تسلط بر یادگیری عمیق با پایتون، دریچه‌ای است به سوی مجموعه‌ای گسترده از مشاغل فنی و پژوهشی. بسیاری از شرکت‌ها، از استارتاپ‌های فناورانه گرفته تا مراکز تحقیقاتی، به‌دنبال افرادی هستند که توانایی تحلیل داده، طراحی مدل‌های هوش مصنوعی، و توسعه راهکارهای یادگیری ماشین داشته باشند. در این فضا، داشتن تجربه کار با مدل‌های Deep Learning یک مزیت رقابتی جدی است.

پس از گذراندن این دوره، مسیرهای شغلی متنوعی پیش روی شماست؛ از جمله موقعیت‌هایی مانند AI Engineer، Deep Learning Developer، Data Scientist، Machine Learning Specialist و حتی محقق یا مدرس در حوزه یادگیری ماشین. همچنین امکان فعالیت در پروژه‌های آزاد (Freelance)، همکاری با تیم‌های ریموت بین‌المللی، و حتی راه‌اندازی محصول یا کسب‌وکار مبتنی بر AI نیز فراهم می‌شود.

با توجه به تقاضای روزافزون بازار برای راهکارهای هوشمند در صنایع مالی، سلامت، آموزش، حمل‌ونقل، و تجارت الکترونیک، متخصص Deep Learning تبدیل به یکی از مشاغل رو‌به‌رشد با درآمد بالا شده است. اگر به دنبال آینده‌ای شغلی پویا، پژوهشی یا خلاقانه هستید، یادگیری عمیق با Python ابزار کلیدی شما برای ورود به این مسیر است.

مدرک دوره و تأثیر آن در رزومه شغلی شما

در پایان دوره Deep Learning با Python در سماتک، به تمام شرکت‌کنندگانی که فعالیت مستمر و موفق در طول دوره داشته‌اند، گواهی رسمی پایان‌دوره اعطا می‌شود. این مدرک، تأییدی بر گذراندن آموزش‌های تخصصی در زمینه یادگیری عمیق و تسلط بر ابزارها و مفاهیم رایج در پروژه‌های هوش مصنوعی است. داشتن چنین گواهی‌ای، نشان‌دهنده‌ی تعهد، تلاش هدفمند و پشتوانه‌ی مهارتی فرد در مسیر حرفه‌ای اوست.

این مدرک به‌ویژه زمانی اهمیت پیدا می‌کند که همراه با پروژه‌های انجام‌شده، کدهای مستندشده و تجربه عملی در رزومه فرد قرار گیرد. بسیاری از کارفرمایان در زمان بررسی رزومه‌ها، علاوه بر تحصیلات دانشگاهی، به دوره‌های تخصصی گذرانده‌شده، تسلط بر ابزارهای صنعتی و توانایی انجام پروژه‌های واقعی توجه دارند. مدرک این دوره می‌تواند در مصاحبه‌های فنی یا بررسی اولیه رزومه‌ها، به‌عنوان نقطه قوتی مهم عمل کند.

همچنین برای کسانی که قصد دارند وارد تیم‌های پژوهشی، پروژه‌های صنعتی، یا مسیر مهاجرت شغلی شوند، ارائه یک گواهی معتبر از مؤسسه‌ای آموزشی با سابقه مانند سماتک، نشانگر آمادگی علمی و عملی برای نقش‌های تخصصی در حوزه هوش مصنوعی خواهد بود.

سوالات متداول و راهنمای ثبت‌نام دوره

آیا برای شرکت در این دوره نیاز به دانش قبلی دارم؟

بله، آشنایی اولیه با پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین (مثل الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون و کار با داده) توصیه می‌شود، اما همه مباحث لازم در ابتدای دوره مرور می‌شوند.

دوره به‌صورت حضوری برگزار می‌شود یا آنلاین؟

هر دو. شرکت‌کنندگان می‌توانند با توجه به شرایط و ترجیح خود، در کلاس‌های حضوری یا نسخه‌ی آنلاین دوره شرکت کنند. محتوای آموزشی در هر دو قالب یکسان و با کیفیت کامل ارائه می‌شود.

آیا دسترسی به فیلم جلسات بعد از کلاس هم وجود دارد؟

بله. تمام جلسات ضبط می‌شوند و شرکت‌کننده‌ها می‌توانند به‌صورت نامحدود در طول دوره به آن‌ها دسترسی داشته باشند.

آیا در پایان دوره، پروژه یا آزمون وجود دارد؟

بله. پروژه نهایی (Capstone Project) بخش مهمی از ارزیابی نهایی دوره است. انجام این پروژه به صدور گواهی پایان‌دوره منتهی می‌شود.

فرآیند ثبت‌نام چگونه است؟

ثبت‌نام به‌صورت آنلاین از طریق وب‌سایت سماتک انجام می‌شود. کافی است فرم ثبت‌نام را پر کرده و هزینه دوره را پرداخت کنید. پس از آن، اطلاعات کامل برای ورود به کلاس‌ها در اختیار شما قرار می‌گیرد.

آیا امکان استفاده از کد تخفیف وجود دارد؟

در برخی بازه‌های زمانی، جشنواره‌ها یا کمپین‌های ثبت‌نام، کدهای تخفیف ویژه ارائه می‌شود. برای اطلاع از این موارد، پیشنهاد می‌شود در خبرنامه سماتک عضو شوید یا با مشاوران آموزشی تماس بگیرید.