اکسپرس 24
کتاب آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های مصنوعی و تقطیر ویژگی‌ها

کتاب آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های مصنوعی و تقطیر ویژگی‌ها

تگ‌ها: Deep Learning Feature Distillation Feature Extraction Knowledge Distillation Machine Learning PyTorch Synthetic Data آموزش مدل انتقال دانش تقطیر ویژگی داده مصنوعی داده‌های مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 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

📚 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.