کتاب آموزش کاربردی پیادهسازی و تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر بینایی (ViT) برای شناسایی اشیاء در پایتورچ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیادهسازی و تنظیم دقیق مدلهای ترنسفورمر بینایی (ViT) برای شناسایی اشیاء در پایتورچ
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر با شبکههای عصبی عمیق
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی بینایی ماشین و تکامل معماریهای پردازش تصویر
- 2. مروری بر شبکه های عصبی کانولوشنی و محدودیتهای آن
- 3. مفهوم مکانیسم توجه و ضرورت آن در پردازش تصاویر
- 4. ساختار و معماری مدل ترنسفورمر بینایی ViT
- 5. آمادهسازی محیط برنامهنویسی پایتورچ و کتابخانههای مرتبط
- 6. پیشپردازش و نرمالسازی دادههای تصویری برای مدلهای ترنسفورمر
- 7. نحوه عملکرد Patch Embedding در تبدیل تصویر به توالی
- 8. ایجاد توالیهای توکنبندی شده از تصاویر ورودی
- 9. پیادهسازی بلوکهای رمزگذار Transformer Encoder
- 10. مفهوم موقعیتدهی فضایی Positional Encoding در ترنسفورمرها
- 11. استفاده از مدلهای پیشآموزشدیده در کتابخانه Torchvision
- 12. بارگذاری وزنهای مدلهای ViT برای کاربردهای خاص
- 13. مبانی تنظیم دقیق Fine-tuning مدلهای یادگیری عمیق
- 14. روشهای آمادهسازی مجموعه دادههای اختصاصی برای شناسایی اشیاء
- 15. تکنیکهای افزایش داده Data Augmentation در تصاویر
- 16. مدیریت حافظه GPU در حین آموزش مدلهای سنگین
- 17. طراحی لایه طبقهبندیکننده نهایی برای شناسایی اشیاء
- 18. تعریف تابع هزینه Loss Function مناسب برای مسائل طبقهبندی
- 19. انتخاب بهینهساز Optimizer و تنظیم نرخ یادگیری Learning Rate
- 20. استراتژیهای فریز کردن لایهها برای انتقال یادگیری
- 21. پایش روند آموزش با استفاده از لاگنویسی و نمودارها
- 22. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای Precision و Recall
- 23. ماتریس درهمریختگی Confusion Matrix در شناسایی اشیاء
- 24. تکنیکهای جلوگیری از بیشبرازش Overfitting در ترنسفورمرها
- 25. تنظیم دقیق ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
- 26. استفاده از Dropout و Regularization در معماری ترنسفورمر
- 27. بهکارگیری تکنیکهای کاهش حجم مدل برای اجرا در سیستمهای بومی
- 28. تبدیل مدلهای آموزشدیده به فرمتهای استاندارد استنتاج
- 29. پیادهسازی رابط کاربری ساده برای استنتاج بلادرنگ تصویر
- 30. بررسی چالشهای شناسایی اشیاء در تصاویر با نویز بالا
- 31. کاربرد ViT در تحلیل تصاویر پزشکی با رعایت پروتکلهای استاندارد
- 32. روشهای بصریسازی توجه مدل برای درک بهتر تصمیمگیری
- 33. بهینهسازی مدل برای پردازش دستهای تصاویر Batch Processing
- 34. استفاده از مدلهای سبکوزن برای محیطهای با منابع محدود
- 35. بررسی مقیاسپذیری مدلهای ترنسفورمر در ابعاد بزرگ
- 36. اصول مستندسازی و نگهداری کدهای یادگیری ماشین
- 37. توسعه سیستمهای شناسایی اشیاء با رعایت استانداردهای ملی
- 38. حل خطاهای رایج در پیادهسازی مدلهای ترنسفورمر در پایتورچ
- 39. آینده هوش مصنوعی و مدلهای بینایی در صنایع داخلی
- 40. پروژه نهایی طراحی و پیادهسازی یک سامانه شناسایی اشیاء
تگها:
PyTorch
ViT
بینایی ماشین
پایتورچ
پردازش تصویر
ترنسفورمر بینایی
تشخیص اشیاء
تنظیم دقیق مدل
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.