دوره معماری ترنسفورمرهای سلسله‌مراتبی؛ راهنمای جامع پیاده‌سازی Swin Transformer در بینایی ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمرهای سلسله‌مراتبی؛ راهنمای جامع پیاده‌سازی Swin Transformer در بینایی ماشین

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 محدودیت‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی سنتی
• 2. مفهوم توجه مکانی و تکامل مدل‌های ترنسفورمر در بینایی ماشین
• 3. ساختار سلسله‌مراتبی در معماری شبکه‌های عصبی بینایی
• 4. آشنایی با معماری Swin Transformer و ضرورت آن در پردازش تصویر
• 5. نحوه تقسیم‌بندی تصویر به پچ‌های کوچک و نگاشت ویژگی‌ها
• 6. مفهوم پنجره‌های متحرک یا Shifted Windows در پردازش تصاویر
• 7. مقایسه عملکرد شبکه‌های کانولوشنی با ترنسفورمرهای سلسله‌مراتبی
• 8. مراحل پیش‌پردازش تصویر و تبدیل داده‌های ورودی برای Swin Transformer
• 9. تشریح لایه Patch Partitioning در مدل‌های بینایی
• 10. نحوه محاسبه توجه در پنجره‌های محلی یا Local Window Attention
• 11. مکانیسم پنجره‌های جابه‌جا شده برای برقراری ارتباط بین مناطق مختلف تصویر
• 12. پیاده‌سازی بلوک‌های Swin Transformer با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 13. مدیریت حافظه در لایه‌های توجه برای تصاویر با رزولوشن بالا
• 14. تکنیک‌های نرمال‌سازی در شبکه‌های ترنسفورمر بینایی
• 15. نقش لایه‌های MLP در استخراج ویژگی‌های غیرخطی
• 16. ساختار سلسله‌مراتبی و کاهش رزولوشن در لایه‌های متوالی
• 17. پیاده‌سازی Patch Merging برای کاهش ابعاد نقشه ویژگی‌ها
• 18. تکنیک‌های مقداردهی اولیه و آموزش مدل‌های ترنسفورمر بینایی
• 19. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی دقت در تشخیص اشیاء
• 20. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کارهای خاص بینایی
• 21. کاربرد Swin Transformer در طبقه‌بندی تصاویر با دقت بالا
• 22. به‌کارگیری مدل در پروژه‌های تشخیص اشیاء و قطعه‌بندی تصویر
• 23. بررسی توابع هزینه و بهینه‌سازهای مناسب برای مدل‌های ترنسفورمر
• 24. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل در محیط‌های واقعی
• 25. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای استاندارد بینایی ماشین
• 26. روش‌های کاهش حجم مدل و فشرده‌سازی برای اجرا در سیستم‌های لبه
• 27. پیاده‌سازی عملی یک پروژه تشخیص تصویر با معماری Swin
• 28. بررسی چالش‌های محاسباتی و راهکارهای افزایش سرعت استنتاج
• 29. تلفیق Swin Transformer با سایر معماری‌های بینایی ماشین
• 30. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش تصاویر
• 31. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و ارائه گزارش‌های فنی
• 32. آینده پژوهی در مدل‌های بینایی ماشین مبتنی بر توجه
• 33. روش‌های رفع اشکال و دیباگ کردن مدل‌های ترنسفورمر پیچیده
• 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پیاده‌سازی‌های سخت‌افزاری مدل
• 35. خلاصه و جمع‌بندی مسیر یادگیری در معماری‌های نوین بینایی ماشین