تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق!
یکی از موضوعات روز و جذاب مرتبط با حوزه‌های علم‌داده، هوش مصنوعی و… حوزه یادگیری عمیق می‌باشد. کارکردها، کاربردها یادگیری عمیق با توجه به پتاسیل بالای آن، سبب افزایش اهمیت آن در کسب‌وکارها و مسائل مرتبط شده است. در فرصت‌های شغلی شرکت‌های فعال در حوزه تحلیل‌داده نیز میزان توجهات و درخواست‌ها در این فیلد تخصصی کاملا مشهود است.
با توجه به سوالات متعدد علاقه‌مندان، در ادامه منابع آموزشی شامل دوره‌ها، کتاب‌های مرجع و فریم‌ورک‌های مطرح یادگیری عمیق جهت کسب دانش تخصصی پیشنهاد می‌گردد.
۱-دوره یادگیری عمیق Andrew Ng!
دوره یادگیری عمیق Andrew Ng در وبسایت Coursera یکی از منابع بسیار کاربردی و مفید جهت ورود به حوزه یادگیری عمیق می‌باشد. در این دوره مفاهیم تخصصی و پایه شبکه‌های عصبی، شبکه‌های CNN, RNN ,… به صورت تخصصی آموزش داده می‌شود.
لینک دوره: https://bit.ly/2OjIFUI
۲-دوره یادگیری عمیق دانشگاه استنفورد!
دانشگاه استنفورد برخی دوره های تخصصی در حوزه یادگیری عمیق و یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی را با کدهای CS229، CS230 , CS231و… ارائه کرده است. به همت برخی از دانشجویان ایرانی این دانشگاه، برخی محتویات مرتبط با یادگیری عمیق دوره CS229 کاملا به زبان فارسی ترجمه گردیده است. علاقه‌مندان می‌‌توانند از طریق لینک زیر به محتویات فوق دسترسی داشته باشند.
لینک دوره: https://stanford.io/2Ryuaum
۳- دوره یادگیری عمیق موسسه فرادرس!
دوره یادگیری عمیق موسسه فرادرس را می‌توان جز نمونه‌های موفق دوره‌های آموزشی فارسی در حوزه‌های به‌روز فناوری اطلاعات معرفی کرد. در این دوره ۳ ساعته مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، روش ها و مدل های یادگیری عمیق و… آموزش داده می‌شود. جهت ورود به حوزه تخصصی یادگیری عمیق مشاهده اولیه این دوره آموزشی جهت آشنایی بیشتر با کلیدواژه‌های تخصصی آن می‌تواند مفید باشد.
لینک دوره: https://bit.ly/2NzfEyZ
۴- کتاب یادگیری ژرف!
در صورتی که قصد کسب دانش تخصصی و پایه‌ای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را دارید کتاب Deep Learning آقای Goodfellow جز منابع خوب این حوزه است. این کتاب توسط انتشارات آتی نگر ترجمه گردیده است.
۵- فریم‌ورک‌های تنسورفلو و Keras!
در صورتی که قصد انتخاب فریم‌ورک تخصصی در حوزه یادگیری عمیق را دارید براساس تجربیات، نیازمندی‌های بازار و ترندهای جهانی دو فریم‌ورک Tensorflow یا Keras در حال حاضر بهترین انتخاب می‌باشند. جهت آموزش‌های تخصصی در فریم‌ورک‌های فوق کتاب‌های تخصصی متعدد و دوره‌های آموزشی با کیفیت در وبسایت‌هایی همانند Lynda, Udemy و… انتشار یافته است که قابلیت بهره‌برداری دارند.
پی‌نوشت:
۱- بهترین زبان برنامه‌نویسی در حوزه یادگیری عمیق با توجه به پشتیبانی از طیف وسیعی از فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های تخصصی، زبان برنامه‌نویسی پایتون است.
۲- در صورتی که منابع آموزش فوق را به صورت تخصصی دنبال نمایید می‌توانید بدون شرکت در دوره‌های آموزشی حضوری به دانش تخصصی مورد نیاز خود دست پیدا کنید. تلاش و پشتکار جز مولفه‌های کلیدی جهت موفقیت در این حوزه جذاب و البته چالشی خواهد بود.
مهارت‌های مورد نیاز یک مهندس یادگیری ماشین!
مهندسی یادگیری ماشین یکی از جذابترین مشاغل تخصصی در حوزه Data می‌باشد. در سال ۲۰۱۸ یک مهندس یادگیری ماشین بیشترین درآمد را به نسبت سایر مشاغل در ایالات متحده آمریکا داشته است.
برای ورود تخصصی به این حوزه نیازمند کسب دانش تخصصی در مهارت‌های Soft و مهارت‌های فنی می‌باشید. توجه به موضوعات کسب‌وکار، برنامه‌نویسی، ریاضی و مهارت‌های ارتباطی از مهمترین مولفه‌های کسب موفقیت در این مسیر شغلی است.
جزئیات مهارت‌های مورد نیاز در شکل پیوست ذکر شده است.
