آموزش شبکه عصبی با زبان سی پلاس پلاس

در این بخش فیلم آموزشی شبکه عصبی با زبان سی پلاس پلاس را آماده کرده ایم که توسط ادواردو کورپِنیو از مجموعه آموزشی Linkedin به زبان انگلیسی در 2 ساعت تهیه شده است. در ادامه توضیحاتی از معرفی دوره و شبکه عصبی SDR ارائه شده و لینک دانلود رایگان فیلم آموزشی به همراه زیر نویس فارسی (توسط هوش مصنوعی) و سورس کد تمرین ها و مثال های پروژه قرار داده شده است.

پیاده سازی شبکه عصبی با سی پلاس پلاس

پیاده سازی شبکه های عصبی با زبان C++ به دلیل سرعت و کارایی بالا در پردازش، انتخابی مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این زبان با ارائه کنترل دقیق بر حافظه و منابع سخت‌افزاری، امکان بهینه سازی دقیق کد را فراهم می‌کند، که به‌ویژه در سیستم‌های جاسازی‌شده و برنامه‌هایی با محدودیت منابع، اهمیت دارد. با استفاده از C++ می‌توان شبکه های عصبی را از ابتدا طراحی و پیاده سازی کرد، از تعریف نورون ها و توابع فعال‌سازی گرفته تا ایجاد لایه‌ها و تنظیم وزن ها. این فرایند به درک عمیق‌تری از اصول و مفاهیم شبکه های عصبی کمک می‌کند و به شما امکان می‌دهد مدل‌هایی کاملاً سفارشی متناسب با نیازهای پروژه خود بسازید.

یکی از مزایای استفاده از C++ برای پیاده سازی شبکه های عصبی دسترسی به کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمندی مانند Eigen و Boost است که عملیات ریاضی و بهینه سازی را ساده و سریع می‌کنند. علاوه بر این، شما می‌توانید با ایجاد ساختارهای داده‌ای کارآمد و استفاده از تکنیک‌هایی مانند چندریسمانی (Multithreading) و محاسبات موازی، عملکرد شبکه عصبی خود را به حداکثر برسانید. هرچند پیاده‌سازی شبکه عصبی با C++ نیاز به دقت و زمان بیشتری نسبت به زبان‌های سطح بالا مانند زبان Python دارد، اما نتیجه آن سیستمی سریع‌تر و با کارایی بالاتر خواهد بود که به‌ویژه در کاربردهای بلادرنگ یا پردازش داده های حجیم بسیار مفید است.

تصویر neural-network-training-cpp_11830_2 آموزش شبکه عصبی با زبان سی پلاس پلاس

شکل نمونه ای از کد نویسی شبکه عصبی با سی پلاس پلاس

دوره آموزشی شبکه عصبی با سی پلاس پلاس

این فیلم آموزشی، شما را با هدف، ساختار، و فرآیند آموزش شبکه های عصبی آشنا می‌کند تا مهارت‌های خود در یادگیری ماشین را ارتقا دهید. در این آموزش پروژه محور، ادواردو کورپِنیو (Eduardo Corpeño) مدرس دوره، نحوه ساخت یک سیستم هوشمند با استفاده از شبکه عصبی را به زبان سی پلاس پلاس از ابتدا آموزش می‌دهد. همچنین به شما یاد می‌دهد چگونه معماری و روش مناسب آموزش شبکه عصبی را متناسب با هر مسئله انتخاب کنید. این دوره با توضیح تفاوت‌های شبکه های عصبی با سایر ابزارهای برنامه نویسی آغاز می‌شود و نشان می‌دهد چرا زبان C++ برای این دوره انتخاب شده است.

ادواردو، در این دوره، ارتباط بین بخش‌های یک نورون زیستی و المان‌های برنامه نویسی در C++ را توضیح می‌دهد و نحوه استفاده از توابع فعال‌سازی و پرسپترون‌ها برای ساخت مدل‌های نورون را نشان می‌دهد. او مراحل مختلف ساخت و آموزش شبکه عصبی را به‌صورت گام‌به‌گام تشریح می‌کند. همچنین مفاهیم نمایش سگمنت (Segment Display Recognition) را بررسی کرده و نحوه طراحی و آموزش شبکه عصبی SDR را برای شما شرح می‌دهد تا بتوانید شبکه عصبی خود را طراحی و پیاده سازی کنید. این دوره، علاوه بر ارائه مفاهیم تئوری، شما را با پیاده سازی عملی در زبان سی پلاس پلاس همراه می‌کند و ابزارهایی را به جعبه ابزار یادگیری ماشین شما اضافه می‌کند. مدرس دوره، ادواردو کورپِنیو، مهندس برق و کامپیوتر و خالق پلتفرم معروف Brainfuino است که تجربه بسیاری در آموزش و توسعه سیستم های هوشمند دارد.

تصویر neural-network-training-cpp_11830_6 آموزش شبکه عصبی با زبان سی پلاس پلاس

شکل نمونه ای از مثل پیاده سازی شده در دوره آموزشی

معرفی شبکه عصبی SDR

شبکه عصبی SDR یا Segment Display Recognition، نوعی شبکه عصبی است که برای تشخیص اعداد یا کاراکترها در نمایشگرهای سگمنت طراحی شده است. این نمایشگرها معمولاً در دستگاه‌هایی مانند ساعت های دیجیتال، ماشین حساب ها، و سیستم‌های صنعتی استفاده می‌شوند. ایده اصلی این شبکه ها، یادگیری الگوهای روشن و خاموش شدن سگمنت‌ها و ارتباط آن‌ها با اعداد یا حروف خاص است. شبکه عصبی SDR با استفاده از نورون‌هایی که الگوهای ورودی نمایشگر را تحلیل می‌کنند، به مدل‌سازی روابط میان ورودی‌ها و خروجی‌ها می‌پردازد.

تصویر neural-network-training-cpp_11830_3 آموزش شبکه عصبی با زبان سی پلاس پلاس

شکل مثالی از سون سگمنت با شبکه عصبی

در فرآیند طراحی و آموزش شبکه SDR مراحل مختلفی از جمله انتخاب معماری مناسب، تعریف ورودی‌ها و خروجی‌ها، و استفاده از توابع فعال‌سازی برای ایجاد ارتباط‌های غیرخطی انجام می‌شود. این شبکه ها معمولاً در محیط‌های محدود منابع، مانند دستگاه‌های جاسازی‌شده (Embedded Systems)، استفاده می‌شوند و بهینه سازی کد برای سرعت و کارایی بالا در آن‌ها اهمیت زیادی دارد. یادگیری شبکه عصبی SDR به شما کمک می‌کند تا دانش خود را در حوزه Neural Networks و کاربردهای عملی آن گسترش دهید و مهارت‌های خود در تحلیل و پردازش داده های بصری را تقویت کنید.

تصاویری از خروجی