فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های مصنوعی و تقطیر ویژگی‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های مصنوعی و تقطیر ویژگی‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری با داده‌های مصنوعی و انتقال دانش در مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌های مصنوعی در یادگیری ماشین
• 2. مفهوم تولید داده مصنوعی و کاربردهای آن
• 3. تفاوت داده واقعی و داده مصنوعی
• 4. چالش‌های آموزش مدل با داده‌های مصنوعی
• 5. مفهوم انتقال دانش در یادگیری عمیق
• 6. معرفی تقطیر دانش و جایگاه آن در یادگیری ماشین
• 7. تفاوت تقطیر دانش و تقطیر ویژگی
• 8. مفهوم Feature Distillation در مدل‌های یادگیری عمیق
• 9. نقش ویژگی‌های میانی در نمایش داده
• 10. استخراج ویژگی از شبکه‌های عصبی
• 11. ساختار Feature Extractor و Feature Representation
• 12. انتخاب لایه‌های مناسب برای تقطیر ویژگی
• 13. ویژگی‌های سطح پایین و سطح بالا
• 14. مقایسه نمایش ویژگی در داده واقعی و مصنوعی
• 15. معماری Teacher و Student در انتقال ویژگی
• 16. آموزش مدل Teacher روی داده‌های واقعی
• 17. استفاده از Teacher برای تولید سیگنال آموزشی
• 18. استخراج ویژگی‌های مرجع از مدل Teacher
• 19. تعریف مدل Student برای یادگیری از داده مصنوعی
• 20. هماهنگ‌سازی فضای ویژگی Teacher و Student
• 21. طراحی تابع زیان برای تقطیر ویژگی
• 22. Feature Matching در فرآیند آموزش
• 23. فاصله اقلیدسی برای مقایسه ویژگی‌ها
• 24. زیان کسینوسی برای هم‌ترازی ویژگی‌ها
• 25. Mean Squared Error در Feature Distillation
• 26. زیان مبتنی بر فاصله بین توزیع‌ها
• 27. وزن‌دهی به مؤلفه‌های مختلف تابع زیان
• 28. ترکیب Classification Loss و Feature Loss
• 29. تنظیم ضریب تقطیر ویژگی
• 30. مفهوم Feature Alignment
• 31. هم‌ترازی ویژگی‌های مدل‌های با معماری متفاوت
• 32. Projection Layer برای تطبیق ابعاد ویژگی
• 33. تطبیق ویژگی‌های چندلایه
• 34. تقطیر ویژگی در شبکه‌های کانولوشنی
• 35. تقطیر ویژگی در مدل‌های Vision Transformer
• 36. تقطیر ویژگی در مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
• 37. تقطیر ویژگی در تشخیص اشیا
• 38. تقطیر ویژگی در قطعه‌بندی تصویر
• 39. تولید داده مصنوعی برای آموزش مدل
• 40. روش‌های تولید نمونه‌های مصنوعی
• 41. کنترل تنوع داده‌های مصنوعی
• 42. کنترل کیفیت داده‌های مصنوعی
• 43. توزیع داده و پوشش فضای نمونه‌ها
• 44. جلوگیری از سوگیری در داده‌های مصنوعی
• 45. مشکل Synthetic-to-Real Gap
• 46. کاهش شکاف بین داده مصنوعی و واقعی
• 47. استفاده از ویژگی‌های Teacher برای کاهش Domain Gap
• 48. آموزش Student با داده‌های مصنوعی و سیگنال ویژگی
• 49. ترکیب داده واقعی و مصنوعی در آموزش
• 50. مقایسه آموزش با داده واقعی و داده مصنوعی
• 51. مقایسه آموزش با داده مصنوعی خام و تقطیر ویژگی
• 52. بررسی تأثیر کیفیت داده مصنوعی بر Feature Distillation
• 53. تحلیل نقش تنوع داده در انتقال ویژگی
• 54. تحلیل پایداری نمایش ویژگی
• 55. جلوگیری از انتقال نویز از داده مصنوعی
• 56. مقابله با Feature Collapse
• 57. تنظیم Batch و Sampling برای تقطیر ویژگی
• 58. انتخاب نمونه‌های مؤثر برای آموزش
• 59. Hard Example و نقش آن در تقطیر ویژگی
• 60. نمونه‌برداری متوازن از داده مصنوعی
• 61. بهینه‌سازی فرآیند آموزش Student
• 62. تنظیم نرخ یادگیری و پارامترهای آموزش
• 63. تنظیم وزن Feature Loss
• 64. انتخاب تعداد لایه‌های مورد استفاده برای تقطیر
• 65. مقایسه استراتژی‌های مختلف Feature Distillation
• 66. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های منتقل‌شده
• 67. معیارهای ارزیابی مدل Student
• 68. ارزیابی Accuracy و معیارهای طبقه‌بندی
• 69. ارزیابی Precision و Recall
• 70. ارزیابی عملکرد روی داده‌های واقعی
• 71. تحلیل تعمیم‌پذیری مدل آموزش‌دیده با داده مصنوعی
• 72. ارزیابی Robustness مدل Student
• 73. بررسی انتقال ویژگی در شرایط تغییر دامنه
• 74. Ablation Study برای اجزای روش
• 75. تحلیل اثر حذف Feature Loss
• 76. تحلیل اثر حذف داده واقعی از فرآیند آموزش
• 77. تحلیل اثر تعداد نمونه‌های مصنوعی
• 78. مقایسه معماری‌های Teacher و Student
• 79. تحلیل هزینه محاسباتی روش
• 80. کاهش مصرف داده واقعی با Feature Distillation
• 81. کاربرد تقطیر ویژگی در سناریوهای کمبود داده
• 82. یادگیری با داده‌های مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 83. طراحی Pipeline کامل تولید تا آموزش
• 84. مدیریت چرخه تولید داده و آموزش مدل
• 85. ذخیره‌سازی و مدیریت Feature Embeddingها
• 86. پیاده‌سازی Feature Distillation با PyTorch
• 87. ساخت Dataset برای داده‌های مصنوعی
• 88. پیاده‌سازی Teacher Model
• 89. استخراج Feature Embedding در PyTorch
• 90. پیاده‌سازی Feature Loss
• 91. ساخت حلقه آموزش Student
• 92. ثبت و پایش Lossهای آموزشی
• 93. ذخیره و بازیابی Checkpointها
• 94. مقایسه تجربی چند تنظیم مختلف
• 95. طراحی آزمایش‌های قابل تکرار
• 96. تحلیل خطاهای مدل آموزش‌دیده
• 97. بهینه‌سازی حافظه و سرعت آموزش
• 98. استفاده از Mixed Precision در آموزش
• 99. مقیاس‌دهی آموزش به مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 100. تقطیر ویژگی با چند Teacher