اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر بینایی (ViT) برای شناسایی اشیاء در پایتورچ

کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر بینایی (ViT) برای شناسایی اشیاء در پایتورچ

تگ‌ها: PyTorch ViT بینایی ماشین پایتورچ پردازش تصویر ترنسفورمر بینایی تشخیص اشیاء تنظیم دقیق مدل هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.