کتاب پیاده‌سازی مدل Vision Transformer از صفر با پایتورچ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل Vision Transformer از صفر با پایتورچ

موضوع کلی: یادگیری عمیق و بینایی ماشین

موضوع میانی: مدل‌های ترانسفورمر در پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر
• 2. معماری ترانسفورمر: یک بررسی جامع
• 3. مکانیسم توجه (Attention) در ترانسفورمرها
• 4. خود-توجه (Self-Attention): مفهوم و کاربرد
• 5. توجه چند-سره (Multi-Head Attention): افزایش ظرفیت مدل
• 6. انکودر و دیکودر در ترانسفورمرها
• 7. موقعیت‌یابی (Positional Encoding): افزودن اطلاعات مکانی
• 8. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) در ترانسفورمرها
• 9. اتصالات باقیمانده (Residual Connections) و اهمیت آن‌ها
• 10. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی کانولوشن
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و محدودیت‌های آن‌ها
• 12. معرفی Vision Transformer (ViT)
• 13. تقسیم تصویر به پچ (Patch) و تبدیل آن به بردار
• 14. تبدیل خطی پچ‌ها (Linear Projection of Patches)
• 15. اضافه کردن توکن [CLS] و توکن‌های موقعیتی
• 16. مدل ViT: معماری و اجزای اصلی
• 17. آموزش مدل ViT: داده‌ها و تنظیمات
• 18. تابع زیان (Loss Function) در آموزش ViT
• 19. بهینه‌سازها (Optimizers) و نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 20. ارزیابی عملکرد مدل ViT
• 21. معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics) در پردازش تصویر
• 22. مقایسه ViT با CNNها: مزایا و معایب
• 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای ViT
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل ViT برای وظایف خاص
• 25. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با ViT
• 26. کاربردهای ViT در تشخیص اشیا (Object Detection)
• 27. کاربردهای ViT در تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
• 28. کاربردهای ViT در طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
• 29. معماری‌های مختلف ViT: DeIT, CaiT, Swin Transformer
• 30. بررسی Swin Transformer و مزایای آن
• 31. پیاده‌سازی ViT با استفاده از کتابخانه PyTorch
• 32. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش ViT در PyTorch
• 33. ساخت لایه‌های خود-توجه (Self-Attention Layers) در PyTorch
• 34. پیاده‌سازی لایه تبدیل خطی پچ‌ها در PyTorch
• 35. ساخت مدل ViT کامل در PyTorch
• 36. آموزش مدل ViT با استفاده از PyTorch
• 37. ذخیره و بارگیری مدل‌های ViT در PyTorch
• 38. استفاده از ViT برای پیش‌بینی روی تصاویر جدید
• 39. بهینه‌سازی عملکرد ViT: کاهش حافظه و افزایش سرعت
• 40. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل ViT
• 41. هرس (Pruning) مدل ViT
• 42. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) برای آموزش ViT
• 43. استفاده از GPU برای آموزش سریع‌تر ViT
• 44. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های ViT
• 45. مشکلات مربوط به داده‌های آموزشی محدود
• 46. مشکلات مربوط به منابع محاسباتی
• 47. مسائل مربوط به قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
• 48. آینده مدل‌های ترانسفورمر در پردازش تصویر
• 49. تحقیقات جدید در زمینه ViT و معماری‌های مرتبط
• 50. کاربردهای نوظهور ViT در حوزه‌های مختلف
• 51. منابع و ابزارهای مفید برای یادگیری بیشتر در مورد ViT
• 52. کتابخانه‌های پایتورچ و تنسورفلو برای ViT
• 53. مجموعه‌های داده (Datasets) برای آموزش و ارزیابی ViT
• 54. مقالات علمی مرتبط با ViT و ترانسفورمرها
• 55. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در آموزش ViT
• 56. بررسی خطاها و راه‌حل‌های آن‌ها
• 57. بهینه‌سازی پارامترها برای دستیابی به عملکرد بهتر
• 58. نکات تکمیلی برای پیاده‌سازی ViT در پروژه‌های عملی