ابردرس | ارائه کننده دوره های آموزشی یادگیری ماشین و مدلسازی
توضیحات
شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی مصنوعیANN مدلی محاسباتی الهامگرفته از مغز انسان است که از نورونهای مصنوعی در لایههای ورودی، مخفی و خروجی تشکیل شده است. شبکههای MLP (Multi-Layer Perceptron) به دلیل توانایی مدلسازی روابط غیرخطی، در پردازش تصویر، تحلیل دادهها و یادگیری عمیق کاربرد دارند.
الگوریتم ازدحام مرغها (CSO) یا جوجه ها چیست؟
الگوریتم ازدحام مرغها Chicken Swarm Optimization – CSO یک الگوریتم فراابتکاری پیشرفته است که در سال 2014 توسط Xianbing Meng و همکاران در مقالهای با عنوان “Chicken Swarm Optimization for Solving Optimization Problems” معرفی شد. این الگوریتم با الهام از رفتار اجتماعی و سلسلهمراتبی مرغها، شامل خروسها، مرغهای مادر، و جوجهها، طراحی شده و برای حل مسائل بهینهسازی پیچیده به کار میرود. CSO بهویژه در تنظیم هایپرپارامترهای مدلهای یادگیری ماشین کاربرد دارد. این الگوریتم با ایجاد تعادل بین اکتشاف Exploration و بهرهبرداری Exploitation، از طریق جستجوی هوشمند در فضای پارامترها، راهحلهای بهینه را با دقت و سرعت بالا ارائه میدهد.
اهمیت یادگیری بهینهسازی شبکه عصبی با CSO در متلب
پدیدههای علمی پیچیده به دلیل عدم قطعیت و دادههای گسترده، با مدلهای خطی قابلمدلسازی دقیق نیستند. ترکیب MLP و CSO:
– دقت پیشبینی را افزایش میدهد
– دادههای ناقص یا پیچیده را مدیریت میکند
– زمان آموزش را کاهش میدهد
– تعمیمپذیری مدل را بهبود بخشیده و از بیشبرازشOverfitting جلوگیری میکند
این تکنیکها به پژوهشگران و دانشجویان کمک میکنند تا مقالات علمی معتبر منتشر کنند و در پروژههای تحقیقاتی موفقتر باشند.
محتوای آموزشی
– مفاهیم پایه MLP: طراحی، یادگیری و تنظیم پارامترهای شبکه
– الگوریتم CSO: عملکرد، حالتهای جستجو و تعقیب، نسبت ترکیب
– بهینهسازی با CSO: بهبود وزنها و بایاسهای MLP برای جلوگیری از بهینه محلی
– پیادهسازی در متلب: کدنویسی ترکیب MLP و CSO برای پیشبینی علمی
– تحلیل مقاله علمی: بررسی کاربرد عملی این روشها
– کاربردهای واقعی: مدلسازی پدیدههای پیچیده و غیرخطی
مزایا
– مناسب برای پروژههای تحقیقاتی، مقالات علمی و پایاننامهها
– افزایش دقت و کارایی در مدلسازی
– پشتیبانی از تحلیل دادههای پیچیده
مفید برای
– پژوهشگران هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
– دانشجویان مهندسی کامپیوتر، برق، علوم داده، مالی و پزشکی
– متخصصان تحلیل داده و مدلسازی علمی
– علاقهمندان به نگارش مقالات علمی نوین
پیشنیازها
آشنایی با محیط متلب: این دوره بهطور خاص برای کسانی که با محیط متلب آشنا هستند طراحی شده است. آشنایی با مفاهیم پایهای متلب مانند ماتریسها، توابع و حل معادلات عددی میتواند به شما کمک کند تا سریعتر مطالب را درک کنید. برای افراد بدون پیشزمینه در متلب، توصیه میشود دورههای مقدماتی متلب را قبل از این دوره بگذرانند.
فصل ها:
فصل اول: آشنایی با شبکه عصبی و الگوریتمهای فرا ابتکاری
بخش اول: مروری بر شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه
مقدمه
اجزای شبکه عصبی مصنوعی MLP
ساختار شبکه عصبی پرسپترون
مثال عددی در مورد نحوه محاسبات
بخش دوم: مروری بر مفاهیم مربوط به الگوریتم های فرا ابتکاری
مقدمه
آشنایی با الگوریتمهای فرا ابتکاری
نکات مهم در پیادهسازی
مراحل اصلی عملکرد
بهبود عملکرد
انواع اصلی الگوریتمها
معیارهای ارزیابی
بخش سوم: نحوه ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم های فرا ابتکاری
انواع روشهای كاربرد الگوریتمهای فرا ابتکاری در بهینهسازی شبكه عصبی
بهینه کردن وزنهای شبکه عصبی با الگوریتم فرا ابتکاری
مزایا و چالش های استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری
فصل دوم: مدلسازی تک هدفه، پیش پردازش دادهها و ارزیابی مدل
بخش اول: مدلسازی تک هدفه و آماده سازی دادهها
مدلسازی تکهدفه
مراحل و روشهای اصلی مدلسازی تکهدفه
پیشپردازش دادهها
ارزیابی مدل ها
جداسازی دادههای آموزش و تست و نرمال کردن دادهها
توابع همبستگی متقابل و خود همبستگی
بخش دوم: نحوه عملی پیشپردازش دادهها، نرمال کردن دادهها، انتخاب ویژگی با
توابع همبستگی متقابل و خود همبستگی
پیشپردازش دادهها
جداسازی دادههای آموزش و تست و نرمال کردن دادهها
انتخاب ویژگی با توابع همبستگی متقابل و خود همبستگی
فصل سوم: ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم های فرا ابتکاری
بخش اول: ایجاد شبکه عصبی مصنوعی پایه
نحوه ورود داده ها
تعیین ساختار شبکه
آموزش شبکه
تنظیم پارامترهای تنظیمی شبکه
نحوه خروجی گرفتن
ارزیابی مدل
بخش دوم: بسط شبکه عصبی مصنوعی برای اتصال به الگوریتم فراابتکاری
ایجادmfile های جدید در محیط متلب جهت اتصال به الگوریتم فراابتکاری
بخش سوم: ترکیب الگوریتم فرابتکاری و شبکه عصبی مصنوعی
مروری بر مفاهیم مربوط الگوریتم به کار رفته
اتصال نهایی الگوریتم فراابتکاری به شبکه عصبی مصنوعی
نحوه ورود داده ها به مدل هیبریدی
تنظیم پارامترهای تنظیمی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم فراابتکاری
آموزش شبکه هیبریدی
نحوه خروجی گرفتن از مدل هیبریدی
بخش چهارم: بررسی یک مقاله علمی و پژوهشی مرتبط
بررسی مقاله علمی و پژوهشی مرتبط
درباره استاد
دکتر حسین حکیمی خانسر، دارای مدرک مهندسی آب با گرایش سازههای آبی از دانشگاه تبریز،متخصص کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل دادههای پیچیده است. ایشان در حال حاضر بهعنوان کارشناس ارشد کنترل و بهرهبرداری منابع آب در وزارت نیرو و آب منطقهای گیلان فعالیت میکنند و مسئولیت مدیریت سیستمهای پیچیده آبی را بر عهده دارند. دکتر حکیمی خانسر همچنین مدرس پژوهشگاه نیرو گیلان هستند و در زمینههای هوش مصنوعی و مهندسی آب تدریس میکنند. رساله دکتری ایشان با تمرکز بر مدلسازی با هوش مصنوعی هیبریدی، منبعی ارزشمند برای پژوهشگران حوزههای مهندسی و علوم داده است. مقالات علمی متعدد ایشان در ژورنالهای معتبر، گواهی بر تخصص و نوآوری در این حوزه است.
