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
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 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.