توضیحات
در سال‌های اخیر، مدل‌های یادگیری عمیق به‌ویژه شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و به‌طور خاص LSTM (Long Short-Term Memory) نقش بسیار مهمی در تحلیل داده‌های دنباله‌ای و زمان‌محور ایفا کرده‌اند. متلب با ارائه ابزارهای قدرتمند در حوزه Deep Learning، امکان پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی مدل‌های LSTM را به‌صورت حرفه‌ای فراهم کرده است.
در این فیلم آموزشی فارسی، به‌صورت کاملاً عملی و پروژه‌محور یاد می‌گیریم چگونه از مدل‌های LSTM در محیط MATLAB برای حل مسائل واقعی استفاده کنیم.
LSTM چیست و چرا اهمیت دارد؟
مدل LSTM نوعی شبکه عصبی بازگشتی است که برای یادگیری وابستگی‌های بلندمدت در داده‌های ترتیبی طراحی شده است. این مدل‌ها به‌طور گسترده در کاربردهای زیر استفاده می‌شوند:
پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
تحلیل سیگنال‌های مهندسی
پردازش زبان طبیعی (NLP)
تشخیص الگو در داده‌های سنسوری
پیش‌بینی خرابی و نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
LSTM نسبت به RNNهای ساده، مشکل Vanishing Gradient را تا حد زیادی برطرف می‌کند و دقت بالاتری در داده‌های طولانی دارد.
هدف این آموزش
در این آموزش یاد می‌گیرید:
مفهوم LSTM و نحوه عملکرد آن به زبان ساده
آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های LSTM در متلب
طراحی معماری شبکه LSTM در MATLAB
آموزش (Training) و تنظیم پارامترهای مدل
ارزیابی عملکرد مدل و تحلیل نتایج
پیاده‌سازی مثال‌های واقعی و کاربردی
سرفصل‌های فیلم آموزشی
در این دوره مباحث زیر به‌صورت گام‌به‌گام پوشش داده می‌شوند:
معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی و LSTM
ساخت دیتاست دنباله‌ای (Sequence Data)
نرمال‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
تعریف لایه‌های LSTM در MATLAB
تنظیم Hyperparameterها
آموزش مدل با استفاده از Deep Learning Toolbox
بررسی Overfitting و Underfitting
پیش‌بینی و تحلیل خروجی مدل
نکات عملی و Best Practiceها
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.