کتاب اصول نظری و کاربردهای مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در تولید هوشمند داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول نظری و کاربردهای مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در تولید هوشمند داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های مولد (Generative Models) و مبانی ریاضی یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی احتمالات و آمار در یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه توابع توزیع احتمال و چگالی احتمال
  • 3. نقش فرآیندهای تصادفی در مدل‌سازی داده‌ها
  • 4. معرفی مدل‌های مولد و جایگاه مدل‌های انتشار
  • 5. مبانی ریاضی مدل‌های مارکوف و زنجیره‌های مارکوف
  • 6. فرآیند انتشار رو به جلو و تخریب داده‌ها
  • 7. فرآیند انتشار معکوس و بازسازی داده‌ها
  • 8. معادله دیفرانسیل تصادفی در مدل‌های انتشار
  • 9. تقارن در فیزیک و ارتباط آن با فضای پنهان مدل‌ها
  • 10. مفهوم شکست خودبه‌خودی تقارن در مدل‌های مولد
  • 11. نقش نویز گاوسی در فرآیند انتشار
  • 12. معماری شبکه‌های عصبی در تخمین امتیاز یا اسکور (Score-based models)
  • 13. بهینه‌سازی توابع هدف در مدل‌های انتشار
  • 14. ارتباط میان مدل‌های انتشار و مدل‌های امتیاز-محور
  • 15. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 16. روش‌های حل عددی معادلات دیفرانسیل برای تولید داده
  • 17. پایداری و همگرایی در مدل‌های انتشار
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری در فضای پنهان
  • 19. تکنیک‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های ساختاری
  • 20. نقش تقارن‌های گروهی در بهبود کیفیت مدل‌های مولد
  • 21. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر در مدل‌های انتشار
  • 22. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصاویر با کیفیت بالا
  • 23. مدل‌های انتشار شرطی و کنترل تولید داده
  • 24. تولید داده‌های متنی با استفاده از مدل‌های انتشار
  • 25. مدل‌های انتشار در پردازش سیگنال و صوت
  • 26. تکنیک‌های افزایش سرعت نمونه‌برداری در مدل‌های انتشار
  • 27. ارزیابی مدل‌های مولد با معیارهای ریاضی
  • 28. چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های انتشار بزرگ
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار با فریم‌ورک‌های استاندارد
  • 30. روش‌های تنظیم مدل برای کاهش خطای بازسازی
  • 31. کاربردهای مدل‌های انتشار در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در تولید داده
  • 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 34. آینده پژوهی مدل‌های مولد در صنعت و پژوهش
  • 35. پروژه‌های عملی در طراحی سیستم‌های تولید هوشمند
تگ‌ها: Diffusion Models پردازش داده‌های مولد تولید هوشمند داده شبکه‌های عصبی پیشرفته شکست تقارن مدل‌های انتشار هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.