🚂 (TensorDataset & DataLoader) قسمت ۱۱۲: طبقه‌بندی شخصیت افراد - تنسور دیتاست و دیتالودر скачать в хорошем качестве

🚂 (TensorDataset & DataLoader) قسمت ۱۱۲: طبقه‌بندی شخصیت افراد - تنسور دیتاست و دیتالودر

برای اینکه داده‌های شخصیت‌شناسی ما آماده سفر به دنیای یادگیری عمیق شوند، باید آن‌ها را به زبان پایتورچ ترجمه کنیم! 🗣️ ابتدا، با استفاده از TensorDataset، ویژگی‌ها و برچسب‌های دیتاست خود را به تنسورها (Tensors)، که ساختارهای داده اصلی پایتورچ هستند، تبدیل می‌کنیم. سپس، DataLoader وارد صحنه می‌شود و این تنسورها را به دسته‌های کوچک (mini-batches) تقسیم کرده و آن‌ها را به هم می‌ریزد. این کار باعث می‌شود مدل در هر مرحله از آموزش، نمونه‌های متنوعی را ببیند و فرآیند یادگیری بهینه‌تر و کارآمدتر شود. 🚀 این دو ابزار، سوخت قطار آموزش مدل ما هستند! ⚡️​ ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🎁 اگر از آموزش‌ها لذت می‌بری و دوست داری ازم حمایت کنی تا با قدرت بیشتری ادامه بدم، می‌تونی از این لینک حمایت مالی انجام بدی 👇 https://reymit.ir/mahdi_shahbazi_khoj... هر دونیت یعنی انرژی بیشتر برای ساخت محتوای باکیفیت و ادامه مسیر آموزش رایگان 🔥💪✨ ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🎬 سلام به علاقه‌مندان هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI) من مهدی شهبازی خجسته 🎓 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد هوش مصنوعی، رباتیکز و رایانش شناختی از دانشگاه شهید بهشتی، شما را به این دوره دعوت می‌کنم! 🚀 📺 این پلی‌لیست با بیش از ۲۰۰ ویدیوی آموزشی، شما را از صفر تا تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق (Deep Learning) با کتابخانه قدرتمند پایتورچ (PyTorch) همراهی می‌کند. 💪 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 📘 در این دوره با استفاده از: 🐍 پایتون (Python) 💻 نوت‌بوک‌های گوگل کولب (Google Colab) 📊 اسلایدهای جذاب و آموزشی تمام مباحث از مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning Basics) تا مباحث پیشرفته مانند: 🧠 شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) 🔁 شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) ⚡ شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) 🎯 هدف من این است که با آموزش‌های عملی و پروژه‌محور، شما رو برای پروژه‌های حرفه‌ای AI مانند: 📷 پردازش تصویر (Computer Vision) 💬 پردازش زبان طبیعی (NLP) آماده کنم. 📚 پیش‌نیازها: ➕ جبر خطی (Linear Algebra) 🔢 نامپای (NumPy) 📈 مت‌پلات‌لیب (Matplotlib) سپس به سراغ مفاهیم کلیدی مانند: ⚙️ تنزل گرادیان (Gradient Descent) 🧹 پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing) 🧩 مهندسی ویژگی (Feature Engineering) 🧠 کنترل بیش‌برازش (Overfitting Prevention) 🔥 چه مبتدی باشید و چه حرفه‌ای، این دوره شما را به دنیای هوش مصنوعی می‌برد! 💻 پروژه‌های واقعی انجام دهید، 🧩 کدهای کامل را اجرا کنید، ⚡ با مدل‌هایی مانند AlexNet, VGGNet, ResNet, LSTM کار کنید. ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🔔 Subscribe کنید و نوتیفیکیشن‌ها را فعال کنید تا هیچ ویدیویی را از دست ندهید! 🌐 به جمع یادگیرندگان هوش مصنوعی بپیوندید و آینده‌تان را بسازید! 💡 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 👨🏻‍🏫 مدرس: مهدی شهبازی خجسته 🎓 کارشناسی ارشد هوش مصنوعی، رباتیکز و رایانش شناختی – دانشگاه شهید بهشتی 💬 در این دوره با زبانی ساده، ساختار آموزشی دقیق، و مثال‌های واقعی، مسیر یادگیری شما در دنیای Deep Learning و PyTorch رو هموار می‌کنم. ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🔥 فصل اول: مقدمه و پیش‌نیازها در ابتدا با کاربردهای هوش مصنوعی (AI Applications) در دنیای واقعی مثل خودروهای خودران و تشخیص پزشکی آشنا می‌شید. سپس مفاهیم پایه‌ای مثل: 🔹 جبر خطی (Linear Algebra) برای درک ماتریس و بردار 🔹 نامپای (NumPy) برای محاسبات عددی 🔹 مت‌پلات‌لیب (Matplotlib) برای مصورسازی داده‌ها 🔹 و توزیع احتمال (Probability Distributions) برای مبانی آماری رو یاد می‌گیرید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 فصل دوم: مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در این فصل با مفاهیم کلیدی مثل: 📘 الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت 📈 مشتق و گرادیان (Derivatives & Gradients) برای بهینه‌سازی 🧩 نورون‌های مصنوعی و پرسپترون‌ها (Perceptron, MLP) ⚡ توابع فعال‌سازی (Activation Functions) مثل ReLU و Sigmoid و الگوریتم مهم تنزل گرادیان (Gradient Descent) آشنا می‌شید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 فصل سوم: پردازش داده و کنترل خطا یاد می‌گیرید چطور داده‌ها رو برای مدل آماده کنید و از خطاها جلوگیری کنید: 🧹 پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) 🎯 مهندسی ویژگی (Feature Engineering) 📏 نرمال‌سازی و استانداردسازی (Normalization & Standardization) 📉 کاهش ابعاد (PCA) و بررسی مفاهیم مهم مثل: ⚖️ بایاس و واریانس (Bias-Variance Tradeoff) 🚫 بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های جلوگیری از آن مثل Dropout، Early Stopping و Regularization. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👁️ فصل چهارم: بینایی ماشین و شبکه‌های کانولوشنال در این فصل به دنیای Computer Vision وارد می‌شیم و مفاهیم زیر رو یاد می‌گیرید: 🖼️ پردازش تصویر دیجیتال (Digital Image Processing) 🔍 شبکه‌های کانولوشنال (CNNs) و ساختار آن‌ها 📚 مدل‌های مهم مانند LeNet, AlexNet, VGGNet, و ResNet ⚙️ Batch Normalization و Transfer Learning در پایان، وارد دنیای هیجان‌انگیز شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) می‌شیم. 🎨 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔄 فصل پنجم: شبکه‌های عصبی بازگشتی در این فصل به سراغ داده‌های ترتیبی و زمانی می‌ریم: ⏱️ شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) 💡 LSTM و GRU 🔁 Bidirectional RNNs و حل مشکلات Exploding/Vanishing Gradient در شبکه‌های عمیق. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🎯 در طول دوره با نوت‌بوک‌های کامل، مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی کار می‌کنید تا آماده‌ی ساخت مدل‌های حرفه‌ای در دنیای واقعی باشید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📌 هشتگ‌ها: #آموزش_یادگیری_عمیق #آموزش_پایتورچ #آموزش_هوش_مصنوعی #پایتورچ #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #دوره_یادگیری_عمیق #آموزش_پایتون #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #دوره_هوش_مصنوعی #DeepLearning #PyTorch #MachineLearning #ArtificialIntelligence #PythonAI