کتاب D-CAT: دستیابی به استنتاج تک‌حالته با انتقال تقابل ناهمگون (Decoupled Cross-Attention Transfer for Unimodal Inference) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره D-CAT: دستیابی به استنتاج تک‌حالته با انتقال تقابل ناهمگون (Decoupled Cross-Attention Transfer for Unimodal Inference)

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری انتقالی چندحالته (Multi-modal Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با یادگیری عمیق
• 3. مفاهیم اساسی یادگیری انتقالی
• 4. چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری انتقالی
• 5. تعریف یادگیری چندحالته
• 6. اهمیت یادگیری چندحالته در AI مدرن
• 7. مقدمه‌ای بر استنتاج تک‌حالته
• 8. نقش یادگیری چندحالته در بهبود استنتاج تک‌حالته
• 9. مروری بر دوره D-CAT: اهداف و رویکرد
• 10. پیش‌نیازها و ابزارهای مورد نیاز دوره
• 11. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای داده‌های تصویری
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 13. مقدمه‌ای بر مکانیسم توجه
• 14. توجه خودی (Self-Attention) و اهمیت آن
• 15. توجه متقاطع (Cross-Attention): مبانی و عملکرد
• 16. معماری ترنسفورمر: مقدمه
• 17. ترنسفورمرهای انکودر و دیکودر
• 18. بلوک توجه در ترنسفورمرها
• 19. لایه‌های نرمال‌سازی و اتصال باقیمانده
• 20. توکن‌سازی و جاسازی موقعیتی
• 21. Transformer در بینایی کامپیوتر (Vision Transformers)
• 22. Transformer در پردازش زبان طبیعی (NLP Transformers)
• 23. مدل‌های پایه بزرگ (Foundation Models)
• 24. تکامل مدل‌های ترنسفورمر
• 25. نکات پیاده‌سازی ترنسفورمرها
• 26. تعریف دقیق یادگیری انتقالی
• 27. انواع یادگیری انتقالی: Domain Adaptation, Feature Extraction, Fine-tuning
• 28. مفاهیم دامنه مبدأ و دامنه مقصد
• 29. چالش‌های عدم تطابق دامنه
• 30. استراتژی‌های Pre-training
• 31. مزایای Pre-training با داده‌های بزرگ
• 32. Fine-tuning: استراتژی‌ها و بهترین شیوه‌ها
• 33. انتخاب لایه‌های قابل Fine-tuning
• 34. یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر
• 35. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 36. معیارهای ارزیابی در یادگیری انتقالی
• 37. مسائل اخلاقی در یادگیری انتقالی
• 38. تکنیک‌های کاهش سوگیری در انتقال
• 39. یادگیری انتقالی مبتنی بر نمونه
• 40. یادگیری انتقالی مبتنی بر ویژگی
• 41. نمایش داده‌های چندحالته: جاسازی‌ها
• 42. انواع حالت‌ها: تصویر، متن، صوت، ویدئو
• 43. چالش همگام‌سازی و هم‌ترازی حالت‌ها
• 44. استراتژی‌های تلفیق (Fusion) داده‌های چندحالته
• 45. تلفیق اولیه (Early Fusion)
• 46. تلفیق میانی (Intermediate Fusion)
• 47. تلفیق متأخر (Late Fusion)
• 48. تلفیق مبتنی بر توجه در یادگیری چندحالته
• 49. مدل‌های همگام‌سازی حالت‌ها (Modality Alignment)
• 50. یادگیری تقابلی (Contrastive Learning) برای حالت‌های مختلف
• 51. معرفی دیتاست‌های چندحالته رایج
• 52. کاربردهای یادگیری چندحالته
• 53. استخراج ویژگی‌های معنی‌دار از حالت‌های مختلف
• 54. یادگیری حالت‌های مشترک
• 55. مدل‌سازی ارتباطات بین حالت‌ها
• 56. یادگیری انتقالی چندحالته: تعریف و اهداف
• 57. مزایای Pre-training چندحالته
• 58. استراتژی‌های Pre-training چندحالته عمومی
• 59. مدل‌های ترنسفورمر چندحالته
• 60. مفهوم استنتاج تک‌حالته در بستر چندحالته
• 61. چگونگی کمک دانش چندحالته به وظایف تک‌حالته
• 62. تنظیم وظیفه (Task Formulation) برای Pre-training چندحالته
• 63. اهداف آموزشی (Training Objectives) در Pre-training چندحالته
• 64. کاربرد CLIP در یادگیری انتقالی چندحالته
• 65. کاربرد ALIGN و FLAVA
• 66. مدل‌سازی روابط بین‌حالتی
• 67. یادگیری فضای جاسازی مشترک
• 68. انتخاب حالت‌های مناسب برای Pre-training
• 69. مسائل مقیاس‌پذیری در Pre-training چندحالته
• 70. انتقال دانش از حالت‌های کم‌تراکم به پر‌تراکم
• 71. معرفی معماری D-CAT
• 72. انگیزه جداسازی (Decoupling) در توجه متقاطع
• 73. مفهوم توجه متقاطع جداشده (Decoupled Cross-Attention)
• 74. ساختار کلی مدل D-CAT
• 75. مولفه انکودر چندحالته در D-CAT
• 76. مولفه دیکودر تک‌حالته در D-CAT
• 77. نحوه انتقال دانش از طریق توجه متقاطع جداشده
• 78. طراحی وظیفه Pre-training برای D-CAT
• 79. هدف آموزشی برای Pre-training در D-CAT
• 80. مکانیسم‌های کنترل جداسازی
• 81. Fine-tuning مدل D-CAT برای وظایف تک‌حالته
• 82. مقایسه D-CAT با روش‌های سنتی Pre-training چندحالته
• 83. مزایای D-CAT در بهبود تعمیم‌پذیری
• 84. کاهش پیچیدگی محاسباتی با جداسازی
• 85. نقش D-CAT در افزایش robustness مدل‌ها
• 86. جزئیات پیاده‌سازی D-CAT با PyTorch/TensorFlow
• 87. آماده‌سازی داده برای Pre-training D-CAT
• 88. انتخاب بهینه‌سازها و نرخ یادگیری
• 89. تکنیک‌های Regularization در D-CAT
• 90. ارزیابی عملکرد D-CAT در وظایف تک‌حالته
• 91. معیارهای ارزیابی خاص برای D-CAT
• 92. مطالعه موردی: D-CAT برای طبقه‌بندی تصویر
• 93. مطالعه موردی: D-CAT برای تحلیل متن
• 94. مقایسه تطبیقی D-CAT با SOTA در وظایف مختلف
• 95. محدودیت‌ها و چالش‌های D-CAT
• 96. جهت‌گیری‌های آینده در تحقیقات D-CAT
• 97. توسعه D-CAT برای حالت‌های جدید
• 98. ترکیب D-CAT با تکنیک‌های دیگر یادگیری عمیق
• 99. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های D-CAT
• 100. جمع‌بندی دوره و چشم‌انداز آینده