اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت شبکه‌های عصبی گراف برای بینایی ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت شبکه‌های عصبی گراف برای بینایی ماشین

موضوع کلی: شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی گراف در بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نظریه گراف و کاربرد آن در بینایی ماشین
• 2. ساختار داده‌های گرافی و نمایش تصاویر به صورت گراف
• 3. معرفی شبکه‌های عصبی گراف و تفاوت آنها با شبکه‌های کانولوشنی
• 4. پایه‌های ریاضی گراف: ماتریس‌های مجاورت و لاپلاسین
• 5. معماری GCN: شبکه‌های کانولوشنی گراف در پردازش تصویر
• 6. معماری GAT: توجه در شبکه‌های عصبی گراف برای تصاویر
• 7. معماری GraphSAGE: نمونه‌برداری و تعمیم در گراف‌های تصویری
• 8. تفاوت‌های مکانی (Spatial) و طیفی (Spectral) در شبکه‌های عصبی گراف
• 9. ساخت گراف‌های پیکسلی برای تحلیل تصاویر دیجیتال
• 10. استفاده از سوپرپیکسل‌ها برای ساخت گراف‌های معنادار تصویر
• 11. نمایش تصاویر به صورت گراف جمله‌ای (Scene Graph) برای شناسایی اجسام
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم پخش پیام (Message Passing) در کار با تصاویر
• 13. توابع فعال‌سازی و نرمال‌سازی در لایه‌های گرافی تصویری
• 14. خواندن و پردازش دیتاست‌های گرافی برای بینایی ماشین
• 15. طراحی لیست ویژگی‌های گرافی برای تشخیص اشیاء
• 16. معماری گراف‌تنسفرمر (Graph Transformer) برای وظایف بینایی
• 17. بهینه‌سازی فراپارامترها در شبکه‌های عصبی گراف کاربردی
• 18. آموزش مدل‌های گرافی با روش‌های نظارت‌شده بر روی تصاویر
• 19. یادگیری نمایشی خودراه‌نمای در شبکه‌های گرافی تصویری
• 20. مدل‌سازی وابستگی‌های بین‌شیءی در گراف‌های تصویری
• 21. شناسایی اشیاء با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
• 22. تقسیم‌بندی معنادار تصاویر با استفاده از GNN
• 23. جایگزینی و تکمیل تصاویر در بستر شبکه‌های گرافی
• 24. تشخیص ناهنجاری در تصاویر پزشکی با GNN
• 25. تحلیل گراف‌های اجتماعی تصویری و بازیابی اطلاعات
• 26. مقابله با داده‌های ناقص و نوسان‌دار در گراف‌های تصویری
• 27. مقیاس‌پذیری شبکه‌های عصبی گراف برای دیتاست‌های بزرگ تصویری
• 28. بهینه‌سازی حافظه و سرعت آموزش مدل‌های گرافی
• 29. استفاده از پردازش موازی و GPU برای آموزش سریع GNN
• 30. فریزینگ و انتقال یادگیری در شبکه‌های عصبی گراف تصویری
• 31. تولید تصویر با استفاده از معماری‌های گرافی adversarial
• 32. یادگیری نمایش بدون نمونه (Zero-shot) در گراف‌های بینایی ماشین
• 33. یادگیری کم‌نمونه (Few-shot) برای طبقه‌بندی گراف‌های تصویری
• 34. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری تصمیمات مدل‌های گرافی
• 35. ادغام اطلاعات متنی و تصویری در ساختار گراف
• 36. پیاده‌سازی عملی GNN برای ردیابی اجسام در ویدئو
• 37. شبکه‌های عصبی گراف برای ردیابی صفحه‌بندی و ساختار PDF
• 38. به‌روزرسانی گراف‌های زمانی برای تحلیل تصاویر پویا
• 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های گرافی در وظایف بینایی ماشین
• 40. راهکارهای عملی انتشار مدل‌های GNN در محیط تولیدی