اکسپرس 24
کتاب تشخیص تصویر با شبکه‌های پروتوتایپی و یادگیری چندنمونه‌ای

کتاب تشخیص تصویر با شبکه‌های پروتوتایپی و یادگیری چندنمونه‌ای

تگ‌ها: Computer Vision Deep Learning Few-Shot Learning Image Recognition Metric Learning Prototype Networks PyTorch Transfer Learning بینایی ماشین تشخیص تصویر شبکه‌های پروتوتایپی هوش مصنوعی یادگیری چندنمونه‌ای یادگیری عمیق یادگیری متریک

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 تشخیص تصویر با شبکه‌های پروتوتایپی و یادگیری چندنمونه‌ای

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بینایی ماشین

موضوع میانی: یادگیری چندنمونه‌ای و تشخیص تصویر با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تشخیص تصویر و چالش کمبود داده‌های برچسب‌گذاری‌شده
  • 2. مفهوم یادگیری چندنمونه‌ای در بینایی ماشین
  • 3. تفاوت یادگیری چندنمونه‌ای با یادگیری نظارت‌شده کلاسیک
  • 4. ساختار مسئله‌های Few-Shot Learning
  • 5. تعریف Support Set و Query Set
  • 6. اپیزودها و نقش آن‌ها در آموزش مدل‌های چندنمونه‌ای
  • 7. مسئله‌های N-Way K-Shot و نحوه طراحی آن‌ها
  • 8. یادگیری متریک و نقش آن در تشخیص نمونه‌های جدید
  • 9. فضای ویژگی و مفهوم Embedding در تشخیص تصویر
  • 10. استخراج ویژگی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 11. انتخاب معماری مناسب برای استخراج ویژگی
  • 12. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش تصاویر برای Few-Shot Learning
  • 13. ساخت دیتاست اپیزودیک برای آموزش
  • 14. تقسیم‌بندی کلاس‌ها میان مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 15. جلوگیری از نشت اطلاعات میان کلاس‌های آموزش و آزمون
  • 16. ایجاد اپیزودهای N-Way K-Shot در عمل
  • 17. مفهوم Prototype در یادگیری چندنمونه‌ای
  • 18. محاسبه بردار Prototype برای هر کلاس
  • 19. میانگین‌گیری Embeddingهای نمونه‌های Support
  • 20. نمایش کلاس‌ها با مراکز برداری
  • 21. فاصله اقلیدسی در فضای Embedding
  • 22. فاصله کسینوسی برای مقایسه نمونه‌ها
  • 23. مقایسه معیارهای مختلف فاصله
  • 24. انتخاب تابع فاصله مناسب برای شبکه‌های پروتوتایپی
  • 25. معماری پایه شبکه‌های پروتوتایپی
  • 26. فرآیند عبور نمونه‌های Support از شبکه
  • 27. فرآیند عبور نمونه‌های Query از شبکه
  • 28. محاسبه Prototypeهای کلاس‌ها
  • 29. محاسبه فاصله Query تا Prototypeها
  • 30. تبدیل فاصله‌ها به احتمال کلاس‌ها
  • 31. تابع هزینه شبکه‌های پروتوتایپی
  • 32. مشتق‌گیری و بهینه‌سازی مدل
  • 33. پس‌انتشار خطا در معماری Prototype-Based
  • 34. آموزش اپیزودیک شبکه‌های پروتوتایپی
  • 35. انتخاب Batch و تعداد اپیزودهای آموزشی
  • 36. تنظیم نرخ یادگیری و سایر ابرپارامترها
  • 37. تأثیر تعداد Shot بر عملکرد مدل
  • 38. تأثیر تعداد Way بر دشواری مسئله
  • 39. مقایسه One-Shot و Few-Shot Learning
  • 40. مقایسه Prototype Networks با روش‌های Classification معمول
  • 41. مقایسه Prototype Networks با Nearest Neighbor
  • 42. مقایسه Prototype Networks با Siamese Networks
  • 43. مقایسه Prototype Networks با Matching Networks
  • 44. مقایسه Prototype Networks با Relation Networks
  • 45. نقش کیفیت Embedding در عملکرد Prototype Networks
  • 46. بهبود استخراج ویژگی برای تشخیص چندنمونه‌ای
  • 47. استفاده از Backboneهای ازپیش‌آموزش‌دیده
  • 48. Fine-Tuning در شرایط کمبود داده
  • 49. Transfer Learning برای Few-Shot Image Recognition
  • 50. مقابله با Overfitting در مجموعه‌های کوچک
  • 51. افزایش داده برای آموزش اپیزودیک
  • 52. Data Augmentation مناسب تصاویر Few-Shot
  • 53. تأثیر تغییرات هندسی و نوری بر Embedding
  • 54. Regularization در شبکه‌های پروتوتایپی
  • 55. نرمال‌سازی Embeddingها و اثر آن بر فاصله‌ها
  • 56. مدیریت کلاس‌های نامتوازن در Support Set
  • 57. تشخیص کلاس‌های جدید بدون آموزش مجدد کامل
  • 58. Generalization به کلاس‌های دیده‌نشده
  • 59. ارزیابی مدل در سناریوهای Few-Shot
  • 60. محاسبه Accuracy در سطح اپیزود
  • 61. میانگین‌گیری عملکرد روی چندین اپیزود
  • 62. Confidence Interval برای ارزیابی مدل
  • 63. تحلیل خطا در پیش‌بینی کلاس‌های جدید
  • 64. طراحی آزمایش‌های قابل تکرار برای Few-Shot Learning
  • 65. پیاده‌سازی Prototype Networks با PyTorch
  • 66. ساخت Dataset و Sampler اپیزودیک در PyTorch
  • 67. پیاده‌سازی Backbone برای استخراج Embedding
  • 68. پیاده‌سازی محاسبه Prototypeها با Tensorها
  • 69. پیاده‌سازی تابع فاصله و امتیازدهی کلاس‌ها
  • 70. پیاده‌سازی Episodic Training Loop
  • 71. مدیریت Support و Query در کد
  • 72. ارزیابی مدل روی اپیزودهای آزمون
  • 73. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
  • 74. طراحی Pipeline کامل تشخیص تصویر Few-Shot
  • 75. اشکال‌زدایی خطاهای رایج در پیاده‌سازی
  • 76. بهینه‌سازی مصرف حافظه و زمان آموزش
  • 77. تحلیل حساسیت نسبت به تعداد نمونه‌های Support
  • 78. تحلیل حساسیت نسبت به معماری Backbone
  • 79. بررسی اثر معیار فاصله بر دقت نهایی
  • 80. انتقال شبکه‌های پروتوتایپی به داده‌های واقعی
  • 81. تشخیص تصاویر در حوزه‌های تخصصی با داده محدود
  • 82. استفاده از Prototype Networks برای کلاس‌های جدید
  • 83. محدودیت‌های روش‌های Prototype-Based
  • 84. چالش تغییر توزیع داده میان آموزش و آزمون
  • 85. Domain Shift در Few-Shot Image Recognition
  • 86. بهبود Robustness در شرایط تغییر دامنه
  • 87. ترکیب Prototype Networks با روش‌های پیش‌آموزش مدرن
  • 88. استفاده از Embeddingهای قدرتمندتر برای Prototype Learning
  • 89. طراحی یک پروژه عملی کامل تشخیص تصویر با Few-Shot Learning

📚 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.