🧠 نقشه راه یادگیری Deep Learning

1. ریاضی و آمار ‏☜︎︎︎ جبر، احتمال و آمار را به‌عنوان پایه یاد بگیرید.

2‏. Python ‏☜︎︎︎ پایتون و مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی را یاد بگیرید.

3. پردازش داده ‏☜︎︎︎ پاک‌سازی، آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها را یاد بگیرید.

4‏. Machine Learning ‏☜︎︎︎ با الگوریتم‌ها و مفاهیم پایه‌ی یادگیری ماشین آشنا شوید.

5‏. Deep Learning ‏☜︎︎︎ شبکه‌های عصبی، CNN، RNN و معماری‌های مهم را یاد بگیرید.

6. فریم‌ورک‌ها ‏☜︎︎︎ کار با PyTorch و TensorFlow را تمرین کنید.

7‏. CV & NLP ‏☜︎︎︎ روی پروژه‌های بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی کار کنید.

8‏. SQL & NoSQL ‏☜︎︎︎ نحوه‌ی کار با دیتابیس‌ها و مدیریت داده را یاد بگیرید.

9‏. Deployment ‏☜︎︎︎ مدل‌های آموزش‌دیده را در وب، API یا اپلیکیشن‌ها مستقر کنید.

10. پروژه و رزومه ☜︎︎︎ پروژه‌های واقعی بسازید و آن‌ها را به پورتفولیو و رزومه اضافه کنید.

11. موفقیت ‏☜︎︎︎ با تمرین و تکمیل این مسیر، آماده‌ی ورود حرفه‌ای به حوزه‌ی Deep Learning می‌شوید.

#Deep_Learning #یادگیری_عمیق
┏━━━━━━━━┓
〓 @AIPyth0n
┗━━━━━━━━┛