الگوریتم یادگیری عمیق CNN در متلب

✅ آموزش یادگیری عمیق در متلب CNN
❇️ Deep Learning in MATLAB

✴️ آموزش مباحث تئوری
✴️ بررسی سخت و نرم افزار مورد نیاز
✴️ آموزش اضافه کردن جعبه ابزار به متلب
✴️ بررسی انواع معماری های CNN
(Alexnet, Googlenet, Inceptionv3, Resnet18 50 , …)
✴️ نحوه ایجاد یک معماری ساده CNN و نحوه اموزش ان روی تصاویر دلخواه
✴️ استفاده از معماری های متفاوت برای طبقه بندی تصاویر رنگی و خاکستری
✴️ نحوه خواندن و اماده سازی تصاویر از طریق فولدر

شبکه عصبی عمیق یا CNN (Convolutional Neural Network) یک نوع از شبکه‌های عصبی عمیق است که به خصوص برای پردازش تصاویر و تشخیص الگوها در تصاویر طراحی شده است. CNN‌ها به ویژه در وظایف مربوط به بینایی ماشین، شناسایی الگو، و تصویربرداری موفق بوده‌اند. در ادامه، ویژگی‌های اصلی و عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق CNN را بررسی می‌کنیم:

ویژگی‌های اصلی:

1. لایه‌های کانولوشنی (Convolutional Layers):
   • از این لایه‌ها برای استخراج ویژگی‌های مختلف از تصویر استفاده می‌شود. عمل کانولوشن، مانند یک پنجره متحرک، روی تصویر حرکت کرده و ویژگی‌های مختلف را استخراج می‌کند.
2. لایه‌های پولینگ (Pooling Layers):
   • این لایه‌ها برای کاهش ابعاد تصویر و افزایش انتزاعی‌تر شدن ویژگی‌ها استفاده می‌شوند. عمل ادغام با انجام عملیاتی مانند حذف اطلاعات غیرضروری یا انتخاب مقادیر حداکثر از هر ناحیه کمک می‌کند.
3. لایه‌های تمام متصل (Fully Connected Layers):
   • این لایه‌ها به عنوان لایه‌های پیشرفته‌تر و تصمیم‌گیری نهایی در شبکه عمل می‌کنند. ویژگی‌های استخراج شده توسط لایه‌های کانولوشنی به این لایه‌ها وارد شده و بر اساس آن‌ها تصمیمات نهایی اتخاذ می‌شود.
4. تابع فعال‌سازی (Activation Function):
   • توابع فعال‌سازی مثل ReLU (Rectified Linear Unit) برای افزایش پیچیدگی و انعطاف‌پذیری شبکه مورد استفاده قرار می‌گیرند.
5. آموزش با داده‌های برچسب‌دار:
   • برای آموزش CNN، نیاز به داده‌های برچسب‌دار (دارای ورودی و خروجی متناظر) است. این داده‌ها به شبکه امکان یادگیری الگوها و ویژگی‌های مرتبط با کلاس‌ها را می‌دهند.

عملکرد و کاربردها:

1. تشخیص اشیاء و الگوها:
2. تصویربرداری و پردازش تصویر:
3. ترجمه ماشینی:
4. بازیابی اطلاعات و سیستم‌های توصیه:

CNN به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین در زمینه بینایی ماشین محسوب می‌شود و در بسیاری از برنامه‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته است.

⭕️ مدت زمان اموزش  ۴ ساعت و نیم
🔵 مدرس: حسن سعادتمند

#deeplearning #CNN

🆔: کانال تلگرام 🆔: کانال یوتیوب 🆔: کانال آپارات 🆔: کانال ایتا 
🆔 t.me/matlabanyone🆔 www.aparat.com/fuka22🆔 Eitaa.com/matlablearning 🆔youtube.com/@matlabforlearning4908