اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش عملی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی ویدئویی (ViViT) با داده‌های بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی پیاده‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی ویدئویی (ViViT) با داده‌های بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش ویدئو و بینایی ماشین (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بینایی ماشین و پردازش دیجیتال ویدئو
• 2. آشنایی با ساختار داده‌های ویدئویی و فریم‌بندی
• 3. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌های ویدئویی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 4. معرفی معماری ترنسفورمرها در بینایی ماشین
• 5. آشنایی با مدل ViViT و تفاوت آن با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 6. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 7. جمع‌آوری و مدیریت مجموعه‌داده‌های ویدئویی بومی
• 8. روش‌های برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی ویدئو برای آموزش مدل
• 9. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت طبقه‌بندی ویدئویی
• 10. آشنایی با مکانیزم توجه در مدل‌های ویدئویی
• 11. بارگذاری وزن‌های پیش‌آموزش‌دیده مدل ViViT
• 12. استراتژی‌های شخصی‌سازی مدل برای داده‌های خاص
• 13. تنظیم دقیق لایه‌های مدل برای بهینه‌سازی عملکرد
• 14. مدیریت حافظه در پردازش ویدئوهای حجیم
• 15. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در فرآیند آموزش
• 16. پیاده‌سازی تابع هزینه و بهینه‌سازها در آموزش مدل
• 17. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 18. تحلیل خطاهای مدل در تشخیص الگوهای ویدئویی
• 19. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در یادگیری ویدئویی
• 20. استقرار مدل‌های شخصی‌سازی شده در محیط‌های عملیاتی
• 21. بهینه‌سازی مدل برای کاهش زمان استنتاج
• 22. روش‌های تبدیل و فشرده‌سازی مدل برای اجرا روی سیستم‌های لبه
• 23. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط واقعی
• 24. آشنایی با مفاهیم MLOps در چرخه حیات مدل‌های ویدئویی
• 25. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 26. استفاده از کانتینرها برای استقرار سیستم‌های بینایی ماشین
• 27. طراحی رابط کاربری برای نمایش خروجی مدل‌های طبقه‌بندی
• 28. اصول اخلاق در بینایی ماشین و رعایت حریم خصوصی در داده‌ها
• 29. به‌کارگیری مدل‌های طبقه‌بندی ویدئویی در پروژه‌های نظارتی هوشمند
• 30. یکپارچه‌سازی مدل با سیستم‌های تحلیل ویدئویی بلادرنگ
• 31. بررسی چالش‌های پردازش ویدئو در شرایط نوری مختلف
• 32. تکنیک‌های حذف نویز و بهبود کیفیت ویدئوهای ورودی
• 33. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش داده‌های مورد نیاز
• 34. توسعه سیستم‌های طبقه‌بندی ویدئویی با قابلیت مقیاس‌پذیری
• 35. مستندسازی فرآیند آموزش و شخصی‌سازی مدل
• 36. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل در کاربردهای واقعی
• 37. آشنایی با آخرین دستاوردهای پژوهشی در مدل‌های ویدئویی ترنسفورمر
• 38. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل یک طبقه‌بند ویدئویی برای کاربرد بومی
• 39. رفع اشکالات رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ViViT
• 40. آینده بینایی ماشین و نقش مدل‌های هوش مصنوعی در صنایع داخلی