آموزش جامع مبانی بهینه‌سازی در هوش مصنوعی - بهینه‌سازی معماری مدلهای هوش مصنوعی

در فرآیند توسعه سیستم‌های یادگیری هوشمند، انتخاب ساختار و تنظیم دقیق پارامترهای مدل، تأثیر مستقیمی بر دقت، کارایی، و توان تعمیم آن دارد. بهینه‌سازی معماری مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله تنظیم ابرپارامترها، یکی از چالش‌برانگیزترین و در عین حال حیاتی‌ترین مراحل در فرآیند طراحی مدل به شمار می‌رود. بهره‌گیری از روش‌های هوشمند جست‌وجو، می‌تواند منجر به دستیابی به بهترین عملکرد با حداقل آزمون و خطا شود.

در این دوره، در ابتدا مفاهیم پایه‌ای مربوط به ابرپارامترها، فضای جست‌وجو، و روش‌های انتخاب مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد و در ادامه، با شیوه‌های جست‌وجوی ساده و روش‌های پیشرفته‌تری همچون BOA، SMAC و TPE آشنا خواهید شد. این روش‌ها، در بسیاری از پروژه‌های صنعتی و پژوهشی واقعی برای بهینه‌سازی ساختار مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به‌کار گرفته می‌شوند.

پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های تخصصی در محیط پایتون، بخش عملی این دوره را شکل می‌دهد و دید دقیقی از روند بهینه‌سازی فراهم می‌سازد. این دوره برای پژوهشگران هوش مصنوعی، مهندسان داده و علاقه‌مندانی مناسب است که در مراحل طراحی مدل‌های هوشمند، به دنبال تصمیم‌گیری‌های بهینه و علمی هستند. برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن درک مناسبی از اصول بهینه‌سازی کلاسیک و الگوریتم‌های مدرن می‌تواند راه‌گشا باشد. بدین‌ترتیب، مسیر یادگیری مخاطب از مبانی ریاضی تا کاربردهای پیشرفته، به‌شکل منسجم و هدفمند طی می‌شود.

پیشنهاد می شود جهت کسب اطلاعات بیشتر در رابطه با این دوره، جلسه ی معرفی دوره را مشاهده نمایید.