الگوریتم یادگیری عمیق CNN در متلب

دوره جامع آموزش یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) در MATLAB

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN) یکی از قدرتمندترین ابزارها در یادگیری عمیق (Deep Learning) هستند که به‌طور خاص برای پردازش تصاویر یعنی طبقه بندی تصویر (Image Classification) و تشخیص الگوها طراحی شده‌اند. این دوره با هدف آموزش جامع و کاربردی مفاهیم تئوری و عملی CNN در MATLAB طراحی شده است. طی این آموزش، شما با مفاهیم پایه، ساختار معماری‌های معروف، و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها بر روی تصاویر دلخواه آشنا خواهید شد.

---

ویژگی‌های دوره

• معرفی مفاهیم تئوری CNN به زبان ساده و کاربردی.
• آشنایی با سخت‌افزار و نرم‌افزارهای موردنیاز برای یادگیری عمیق.
• بررسی معماری‌های معروف CNN از جمله AlexNet، GoogleNet، ResNet و ….
• آموزش پیاده‌سازی عملی یک معماری ساده CNN در MATLAB و آموزش آن بر روی تصاویر.
• تحلیل و بررسی نتایج مدل‌های مختلف بر روی داده‌های تصویری رنگی و خاکستری.

---

سرفصل‌های دوره CNN در MATLAB

بخش 1: مقدمه و مفاهیم پایه CNN

• معرفی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی.
• ساختار و ویژگی‌های اصلی CNN:
  • لایه‌های کانولوشنی (Convolutional Layers): نحوه استخراج ویژگی‌ها از تصاویر.
  • لایه‌های پولینگ (Pooling Layers): کاهش ابعاد و انتزاع ویژگی‌ها.
  • لایه‌های تمام‌متصل (Fully Connected Layers): تصمیم‌گیری نهایی شبکه.
  • توابع فعال‌سازی (Activation Functions): از جمله ReLU و کاربرد آن‌ها.
• مزایای استفاده از CNN نسبت به روش‌های سنتی.

بخش 2: آماده‌سازی محیط کاری MATLAB برای یادگیری عمیق

• بررسی سخت‌افزار و نرم‌افزار موردنیاز.
• نصب و اضافه کردن جعبه‌ابزار یادگیری عمیق (Deep Learning Toolbox) به MATLAB.
• مدیریت کتابخانه‌ها و داده‌ها برای کار با CNN.

بخش 3: بررسی معماری‌های معروف CNN

• معرفی و تحلیل معماری‌های مطرح:
  • AlexNet: معماری پایه و ساده برای دسته‌بندی تصاویر.
  • GoogleNet: معماری پیشرفته با لایه‌های عمیق‌تر و کارایی بالا.
  • Inception-v3: ترکیب چندین مسیر پردازش موازی.
  • ResNet (18, 50): شبکه با اتصالات باقی‌مانده برای بهبود یادگیری.
• مقایسه عملکرد و کاربردهای هر معماری.

بخش 4: پیاده‌سازی CNN در MATLAB

• نحوه طراحی یک معماری ساده CNN:
  • تعریف لایه‌های کانولوشن، پولینگ، و تمام‌متصل.
  • انتخاب توابع فعال‌سازی و تنظیمات مربوط به آن‌ها.
• آموزش مدل بر روی تصاویر دلخواه:
  • خواندن تصاویر از فولدرها و آماده‌سازی داده‌ها.
  • نرمال‌سازی و تنظیم تصاویر برای ورود به شبکه.
  • آموزش مدل و تنظیم هایپرپارامترها.

بخش 5: استفاده از معماری‌های آماده برای طبقه‌بندی تصاویر

• نحوه استفاده از معماری‌های از پیش آموزش‌دیده مانند AlexNet و ResNet.
• آموزش مدل‌ها بر روی تصاویر رنگی و خاکستری.
• تحلیل و ارزیابی عملکرد مدل‌ها.

بخش 6: آماده‌سازی داده‌ها

• خواندن و سازمان‌دهی تصاویر از فولدرها.
• پیش‌پردازش تصاویر:
  • تغییر اندازه، برش، و نرمال‌سازی.
  • ساخت مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی، و تست.

بخش 7: ارزیابی و تحلیل نتایج مدل

• محاسبه دقت (Accuracy) و خطا (Error).
• نمایش نتایج با استفاده از نمودارها و مصورسازی.
• نمایش نتایج طبقه بندی با رسم نمودار ماتریس اشفتگی، Confusion Matrix
• تحلیل نقاط ضعف و قوت مدل.

---

ویژگی‌های کلیدی این دوره

• مدت زمان آموزش: 4 ساعت و نیم.
• سطح دوره: از مقدماتی تا پیشرفته.
• مدرس: حسن سعادتمند، متخصص یادگیری عمیق و MATLAB.

---

اهداف دوره

• درک کامل مفاهیم و ساختار شبکه‌های عصبی کانولوشنی.
• پیاده‌سازی CNN در MATLAB برای دسته‌بندی تصاویر.
• توانایی کار با معماری‌های آماده CNN مانند AlexNet و ResNet.
• آماده‌سازی داده‌های تصویری برای یادگیری عمیق.

---

لینک‌های آموزشی

• تلگرام: t.me/matlabanyone
• آپارات: www.aparat.com/matlablearning
• ایتــا: Eitaa.com/matlablearning
• یوتیوب: youtube.com/@matlablearning

---

هشتگ‌های مرتبط

#DeepLearning #CNN #AlexNet #ResNet #MATLAB