کتاب تسلط بر تولید متن تصویر: راهنمای جامع مدل‌های GIT، BLIP و ViT+GPT2 با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 تسلط بر تولید متن تصویر: راهنمای جامع مدل‌های GIT، BLIP و ViT+GPT2

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بینایی ماشین

موضوع میانی: مدل‌های ساخت متن تصویر (Image Captioning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه در پردازش تصویر و متن
  • 2. مبانی بینایی ماشین و استخراج ویژگی‌های بصری
  • 3. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی عصبی
  • 4. شناخت مجموعه داده‌های استاندارد توصیف تصویر
  • 5. معماری ویژوال ترنسفورمر (ViT) و کدگذاری تصاویر
  • 6. ساختار کلی مدل GIT: از تصویر تا متن
  • 7. آشنایی با بلوک‌های سازنده مدل BLIP
  • 8. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی با ViT+GPT2
  • 9. مکانیزم Cross-Attention در ترکیب بینایی و زبان
  • 10. طراحی لایه‌های رمزگشا و رمزگر در مدل‌های توصیف تصویر
  • 11. پیاده‌سازی مدل GIT با کتابخانه‌های پایتچ و هایفور
  • 12. آموزش مدل BLIP روی مجموعه داده‌های ویبی
  • 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل ViT+GPT2 برای توصیف تصاویر
  • 14. استراتژی‌های پیش‌پردازش تصاویر برای ورود به مدل‌های چندرسانه‌ای
  • 15. تکنیک‌های Tokenization و Encoding برای ورودی‌های تصویری و متنی
  • 16. درک عملکرد مدل‌های Caption Generation در شرایط مختلف
  • 17. ارزیابی کیفیت متن تولید شده با شاخص‌های BLEU و CIDEr
  • 18. اندازه‌گیری همخوانی و دقت با شاخص SPICE
  • 19. مقایسه عملکردی مدل‌های GIT، BLIP و ViT+GPT2
  • 20. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل‌های چندرسانه‌ای
  • 21. مقابله با داده‌های ناقص و نویزی در تولید متن تصویر
  • 22. استفاده از Attention Pooling در مدل‌های توصیف تصویر
  • 23. پیاده‌سازی Prompt Engineering برای بهبود خروجی مدل‌ها
  • 24. روش‌های Beam Search و Sampling در تولید متن تصویر
  • 25. آشنایی با مدل‌های ازپیش آموزش دیده (Pre-trained) و استفاده از آن‌ها
  • 26. ساخت پایگاه داده اختصاصی برای آموزش مدل Caption
  • 27. کار با کادرها (Bounding Boxes) و توضیحات منطقه‌ای در تصاویر
  • 28. توسعه مدل‌های توصیف تصویر برای محتوای پزشکی
  • 29. بهبود توصیفات برای تصاویر پیچیده و چندشیءی
  • 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های Caption با سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 31. امنیت و حذف تعصب در خروجی مدل‌های تولید متن تصویر
  • 32. راه‌اندازی سرور استنتاج (Inference) برای مدل‌های چندرسانه‌ای
  • 33. بهینه‌سازی سرعت استنتاج با کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 34. مقایسه مدل‌های تولید متن تصویر با روش‌های سنتی
  • 35. پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های چندرسانه‌ای و آینده توصیف تصویر
تگ‌ها: AI BLIP Computer-Vision Deep-Learning GIT GPT2 image-captioning Multimodal-Models Neural-Networks NLP Text-Generation ViT

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.