دوره Deep learning with Python

این دوره به شما آموزش می‌دهد چگونه با استفاده از پایتون و شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning) مدل‌های پیشرفته‌ای برای تحلیل داده‌ها، پردازش تصویر و پردازش متن بسازید. در این دوره مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق از مبانی تا مباحث پیشرفته آموزش داده می‌شود.

سرفصل‌های آموزشی:

🔹 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)

🚀 با این دوره، مفاهیم یادگیری عمیق را به‌صورت عملی و حرفه‌ای یاد بگیرید و مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را توسعه دهید!

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که در سال¬های اخیر مورد توجه بسیاری از سازمان ها و دانشگاه قرار گرفته و پروژه¬های فراوانی به کمک آن توسعه داده شده است. یادگیری این زبان به نسبت بسیار ساده است و برنامه نویسان می توانند در حداقل زمان برای بازار کار نوظهور و جالب آن آماده شوند. بر اساس گزارش ACM پایتون پراستفاده ترین زبان برای آموزش‌های مقدماتی برنامه نویسی میان ۳۹ دانشگاه معتبر آمریکا است. همچنین بنا بر آمار سایت indeed میانگین درآمد توسعه دهندگاه پایتون در آمریکا حدود 115،000 دلار در سال است.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی کامپایلی و در عین حال تفسیری است. فایل های منبع این زبان (.py) از طریق کامپایلر اجرا شده و به فایل های کد بیتی (.pyc) تبدیل می شوند. پس از این مراحل می توان آنها را به صورت بلادرنگ از طریق مفسر اجرا کرد.
این قابلیت ها پایتون را به یک زبان سطح بالا تبدیل می سازد، به عبارت دیگر برای تولید اپلیکیشن با استفاده از این برنامه نسبت به زبان های سطح پایین به کدهای کمتری نیاز دارید و همچنین کدهای پایتون روی بسیاری از پلتفرم ها اجرا می شوند.
سطح بالا بودن پایتون مزایایی نظیر خوانایی بیشتر کدها، سینتکس های فشرده تر، انعطاف پذیری در ساختاربندی کد و چرخه توسعه سریعتر را به ارمغان می آورد. البته این مساله به قیمت سرعت اجرای کندتر و دسترسی محدودتر به فراخوانی های سطح سیستم تمام شده است.

چرا پایتون را یاد بگیریم؟

بهترین دلیل برای یادگیری پایتون این است که به لطف تعهد توسعه دهندگان آن به سادگی ، این زبان به یکی از ساده ترین گزینه های موجود برنامه نویسی مبدل شده است. یکی از اصول اساسی پایتون لذت بخش کردن فرایند پیچیده برنامه نویسی تا حد ممکن است. خلاصه بگوییم پایتون برخلاف بسیاری از زبان های دیگر مفرح است.
بر اساس فهرست انجمن برنامه نویسی TIOBE پایتون در اوایل سال ۲۰۱۸ یکی از چهار زبان محبوب بوده است در این لیست بالاتر از زبان های محبوبی مثل روبی و جاوا اسکریپت قرار دارد.
از دیگر دلایل یادگیری این زبان می توان به راهنماهای بسیار زیاد آن، چرخه توسعه سریع و تقاضای بالا برای استخدام برنامه نویس های مسلط به پایتون در بازار اشاره کرد.

پایتون چه کاربردهایی دارد؟

این زبان نه تنها مفرح و جالب است بلکه کاربردهای بسیار زیادی هم دارد تا حدی که می توان با تکیه بر آن انواع اسکریپت ها و نرم افزارها را توسعه داد.
کاربردهای اصلی پایتون شامل توسعه وب، تحلیل داده، میکروکنترلرها، یادگیری ماشین، توسعه بازی، اسکریپت های کاربردی و تولید سریع نمونه های آزمایشی نرم افزارهایی است که نهایتا در زبان های دیگر پیاده سازی شوند.

آیا پایتون رایگان است؟

بله، این زبان کاملا منبع باز و رایگان است.یکی از بهترین جنبه های پایتون انجمن محور بودن فرایند توسعه آن است که عمدتا از طریق گیت هاب (پایگاهی برای بررسی کد منبع زبان و ارائه پچ ها) و IRC (مکانی برای بحث و تبادل نظر پیرامون باگ ها، ویژگی ها و دیگر موضوعات مربوط به پایتون) صورت می گیرد.
اگر شما هم به مشارکت در این زمینه ها علاقه دارید راهنمای توسعه پایتون را مطالعه کنید.

یادگیری پایتون چقدر طول می کشد؟

مثل هر زبان برنامه نویسی دیگری مدت یادگیری پایتون هم به مسائل مختلفی بستگی دارد. هرچه از تجربه و تمایل بیشتری برای تسلط به این زبان برخوردار باشید، این زمان کوتاه تر خواهد بود. اما در حالت کلی یادگیری پایتون نسبت به اغلب زبان های دیگر مدت کمتری طول خواهد کشید.
با این فرض که هر روز زمانی را برای یادگیری و تمرین اختصاص دهید، درک مفاهیم اساسی پایتون برای افراد تازه کار بین یک تا ۲ ماه و تسلط بر آن بین ۸ تا ۱۲ ماه طول خواهد کشید. یک برنامه نویس مجرب طی ۳ ماه به پایتون مسلط خواهد شد.

نصب پایتون در ویندوز چگونه است؟

نصب پایتون روی ویندوز به اندازه اجرای installer آفیس ساده است:
۱. پایتون ۳ را دانلود کرده و installer را اجرا کنید
۲. پس از نمایش فایل نصب حتما گزینه Add Python 3.x to PATH را انتخاب کرده و سپس روی کلید نصب کلیک کنید. علاوه بر این علامت زدن گزینه Install launcher for all users را نیز به شما توصیه می کنیم.
۳. در مرحله بعد با کلیک روی YES مجوز UAC را تایید کنید.
۴. منتظر پایان فرایند نصب بمانید.
۵. در پایان محدودیت طول مسیر را غیرفعال کرده و با کلیک روی YES مجوز UAC را تایید کنید. در نهایت با کلیک روی Close پنجره نصب را ببندید.

آینده متعلق به زبان پایتون است

شاید محبوبیت معیار مناسبی برای سنجش ارزش نباشد با این حال در سال ۲۰۱۷ میزان جستجوی اینترنتی کلمه پایتون در آمریکا از کیم کارداشیان بیشتر بوده است.
احتمالا این مقایسه برای بسیاری از شما بی معنی جلوه می کند اما نشان دهنده تغییری قابل توجه در زمینه برنامه نویسی است. پایتون نخستین بار در سال ۱۹۹۱ به عنوان نسخه جایگزین زبان برنامه نویسی ABC معرفی شد. احتمالا زمانی که « Guido van Rossum»، مبدع زبان پایتون در حال توسعه آن بوده، هرگز چنین آینده درخشانی را برای آن پیش نمی کرد.
موفقیت این زبان را نمی توان تنها مدیون رشد کلی برنامه نویسی در سال های اخیر به حساب آورد. سال گذشته سایت «استک اورفلو» بر اساس داده های ترافیک اینترنتی کشورهای با درآمد بالا، تجزیه و تحلیلی را روی رشد زبان های برنامه نویسی صورت داد. بر اساس این مطالعه پایتون از سریع ترین رشد در میان زبان های کدنویسی برخوردار است
در واقع همینطور هم هست و پایتون در سالیان گذشته از محبوبیت بالایی برخوردار شده و تاکنون نشانه ای از افول این روند مشاهده نشده است. این محبوبیت چند دلیل مهم دارد که در ادامه به آنها اشاره شده است.

لیست سرفصل ها: Deep learning with Python2