دوره آموزش جامع پیاده‌سازی معماری ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers) در یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی معماری ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers) در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بینایی ماشین و ضرورت استفاده از معماری‌های نوین
• 2. مروری بر شبکه های عصبی کانولوشنی و محدودیت های آن در مدل سازی وابستگی های دوربرد
• 3. مفاهیم پایه مکانیسم توجه در مدل های ترنسفورمر
• 4. ساختار و معماری مدل های ترنسفورمر بینایی
• 5. پیش پردازش تصاویر و تبدیل آن ها به توالی های پچ
• 6. پیاده سازی لایه تعبیه پچ ها در مدل ViT
• 7. مفهوم تعبیه موقعیتی و اهمیت آن در ترنسفورمرهای بینایی
• 8. ساختار بلوک انکودر در ترنسفورمرهای بینایی
• 9. پیاده سازی مکانیسم توجه چندسر در مدل های بینایی
• 10. محاسبات ماتریسی در لایه توجه مقیاس شده
• 11. پیاده سازی شبکه عصبی پیشرو در بلوک انکودر
• 12. نرمال سازی لایه ها و اتصالات میانبر در معماری ViT
• 13. ادغام پچ ها و توکن کلاس در ورودی مدل
• 14. ساختار نهایی مدل ترنسفورمر بینایی از ابتدا تا انتها
• 15. آماده سازی داده ها و استفاده از کتابخانه های استاندارد یادگیری عمیق
• 16. پیاده سازی کلاس مدل ViT در محیط برنامه نویسی
• 17. مقداردهی اولیه پارامترها و وزن های شبکه
• 18. طراحی تابع هزینه برای مسائل طبقه بندی تصویر
• 19. روش های بهینه سازی و تنظیم نرخ یادگیری در مدل های ویژن
• 20. پیاده سازی حلقه آموزش برای مدل ترنسفورمر
• 21. ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه داده های استاندارد
• 22. تکنیک های افزایش دقت مدل در وظایف پردازش تصویر
• 23. بررسی چالش های محاسباتی و حافظه در ترنسفورمرهای بینایی
• 24. استفاده از انتقال یادگیری در مدل های ترنسفورمر بینایی
• 25. تطبیق معماری ViT برای وظایف شناسایی اشیاء
• 26. بهینه سازی مدل برای اجرا در محیط های عملیاتی
• 27. بررسی روش های کاهش حجم و فشرده سازی مدل های بینایی
• 28. تحلیل نقشه های توجه برای درک نحوه تصمیم گیری مدل
• 29. مقایسه عملکرد ترنسفورمرهای بینایی با شبکه های عصبی کانولوشنی
• 30. روش های رفع مشکل بیش برازش در آموزش ترنسفورمرهای بینایی
• 31. کاربردهای پیشرفته ترنسفورمرهای بینایی در تحلیل تصاویر پزشکی با رعایت پروتکل های علمی
• 32. استفاده از معماری های هیبریدی برای بهبود دقت تشخیص
• 33. نکات کلیدی در مستندسازی و نگهداری کدهای یادگیری عمیق
• 34. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش داده های تصویری
• 35. آینده پژوهی در حوزه مدل های بینایی و ترنسفورمرها