دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر بینایی (ViT) برای شناسایی اشیاء در پایتورچ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر بینایی (ViT) برای شناسایی اشیاء در پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بینایی ماشین و تکامل معماری‌های پردازش تصویر
• 2. مروری بر شبکه های عصبی کانولوشنی و محدودیت‌های آن
• 3. مفهوم مکانیسم توجه و ضرورت آن در پردازش تصاویر
• 4. ساختار و معماری مدل ترنسفورمر بینایی ViT
• 5. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی پایتورچ و کتابخانه‌های مرتبط
• 6. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌های تصویری برای مدل‌های ترنسفورمر
• 7. نحوه عملکرد Patch Embedding در تبدیل تصویر به توالی
• 8. ایجاد توالی‌های توکن‌بندی شده از تصاویر ورودی
• 9. پیاده‌سازی بلوک‌های رمزگذار Transformer Encoder
• 10. مفهوم موقعیت‌دهی فضایی Positional Encoding در ترنسفورمرها
• 11. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کتابخانه Torchvision
• 12. بارگذاری وزن‌های مدل‌های ViT برای کاربردهای خاص
• 13. مبانی تنظیم دقیق Fine-tuning مدل‌های یادگیری عمیق
• 14. روش‌های آماده‌سازی مجموعه داده‌های اختصاصی برای شناسایی اشیاء
• 15. تکنیک‌های افزایش داده Data Augmentation در تصاویر
• 16. مدیریت حافظه GPU در حین آموزش مدل‌های سنگین
• 17. طراحی لایه طبقه‌بندی‌کننده نهایی برای شناسایی اشیاء
• 18. تعریف تابع هزینه Loss Function مناسب برای مسائل طبقه‌بندی
• 19. انتخاب بهینه‌ساز Optimizer و تنظیم نرخ یادگیری Learning Rate
• 20. استراتژی‌های فریز کردن لایه‌ها برای انتقال یادگیری
• 21. پایش روند آموزش با استفاده از لاگ‌نویسی و نمودارها
• 22. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای Precision و Recall
• 23. ماتریس درهم‌ریختگی Confusion Matrix در شناسایی اشیاء
• 24. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش Overfitting در ترنسفورمرها
• 25. تنظیم دقیق ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 26. استفاده از Dropout و Regularization در معماری ترنسفورمر
• 27. به‌کارگیری تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای اجرا در سیستم‌های بومی
• 28. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده به فرمت‌های استاندارد استنتاج
• 29. پیاده‌سازی رابط کاربری ساده برای استنتاج بلادرنگ تصویر
• 30. بررسی چالش‌های شناسایی اشیاء در تصاویر با نویز بالا
• 31. کاربرد ViT در تحلیل تصاویر پزشکی با رعایت پروتکل‌های استاندارد
• 32. روش‌های بصری‌سازی توجه مدل برای درک بهتر تصمیم‌گیری
• 33. بهینه‌سازی مدل برای پردازش دسته‌ای تصاویر Batch Processing
• 34. استفاده از مدل‌های سبک‌وزن برای محیط‌های با منابع محدود
• 35. بررسی مقیاس‌پذیری مدل‌های ترنسفورمر در ابعاد بزرگ
• 36. اصول مستندسازی و نگهداری کدهای یادگیری ماشین
• 37. توسعه سیستم‌های شناسایی اشیاء با رعایت استانداردهای ملی
• 38. حل خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر در پایتورچ
• 39. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های بینایی در صنایع داخلی
• 40. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه شناسایی اشیاء