دوره آموزش جامع اتوکودرهای پوششی (Masked Autoencoders) برای پیش‌آموزش مدل‌های ترنسفورمر و بینایی ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع اتوکودرهای پوششی (Masked Autoencoders) برای پیش‌آموزش مدل‌های ترنسفورمر و بینایی ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) و پیش‌آموزش ترنسفورمرها با اتوکودرهای پوششی (MAE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) و ضرورت پیش‌آموزش در یادگیری عمیق
• 2. مروری بر معماری ترنسفورمر (Transformer) و تحولات آن در پردازش تصویر و متن
• 3. مفهوم اتوکودرها (Autoencoders) و تفاوت مدل‌های سنتی با اتوکودرهای پوششی (MAE)
• 4. ایده اصلی Masked Autoencoders در بینایی ماشین و قیاس آن با مدل‌های زبانی (BERT)
• 5. پوشش‌دهی تصادفی تکه‌ها (Random Patch Masking) در تصاویر ورودی با نرخ‌های بالا
• 6. معماری نامتقارن انکودر-دیکودر (Asymmetric Encoder-Decoder) در MAE
• 7. نحوه عملکرد انکودر فقط روی تکه‌های مرئی (Visible Patches) و کاهش چشمگیر هزینه‌های محاسباتی
• 8. نقش دیکودر سبکتر در بازسازی پیکسل‌های حذف‌شده تصویر اصلی
• 9. تعریف تابع هزینه (Loss Function) و استفاده از خطای میانگین مربعات (MSE) در فضای پیکسل
• 10. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های بزرگ تصویربرداری برای آموزش مدل‌های MAE
• 11. پیاده‌سازی مکانیزم پچ‌بندی (Patch Embedding) و موقعیت‌دهی فضایی (Positional Encoding) در پایتون
• 12. نوشتن کدهای پایه برای تولید ماسک‌های تصادفی روی ماتریس تصویر
• 13. پیاده‌سازی لایه انکودر مبتنی بر ترنسفورمر برای پردازش بخش‌های مرئی تصویر
• 14. پیاده‌سازی لایه دیکودر برای بازسازی تصویر و ترکیب توکن‌های ماسک‌شده
• 15. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده MAE روی وظایف دسته‌بندی تصاویر (Image Classification)
• 16. ارزیابی عملکرد مدل در تسک تشخیص شیء (Object Detection) و بخش‌بندی تصویر (Segmentation)
• 17. بررسی تاثیر نرخ ماسک‌گذاری (Masking Ratio) بر دقت نهایی و کارایی مدل
• 18. مقایسه عملکرد MAE با سایر روش‌های یادگیری خودنظارتی مانند SimCLR و MoCo
• 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه گرافیکی (GPU) و مدیریت آموزش مدل‌های سنگین
• 20. رفع اشکال (Debugging) و تحلیل چالش‌های همگرایی در آموزش مدل‌های اتوکودر پوششی
• 21. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش (Training Acceleration) و استفاده از پلتفرم‌های توزیع‌شده
• 22. پیاده‌سازی یک پروژه کامل پیش‌آموزش MAE از صفر تا صد روی یک مجموعه‌داده سفارشی
• 23. بررسی آخرین مقالات و روندهای پژوهشی آینده در حوزه اتوکودرهای پوششی چندوجهی
• 24. بهترین روش‌ها (Best Practices) در انتشار مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و مستندسازی کدهای یادگیری عمیق