اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی مدل Vision Transformer از صفر با پایتورچ

کتاب پیاده‌سازی مدل Vision Transformer از صفر با پایتورچ

تگ‌ها: Vision Transformer بینایی ماشین پایتورچ پردازش تصویر ترانسفورمر شبکه عصبی مدل ترانسفورمر هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری عمیق

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 پیاده‌سازی مدل Vision Transformer از صفر با پایتورچ

موضوع کلی: یادگیری عمیق و بینایی ماشین

موضوع میانی: مدل‌های ترانسفورمر در پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر
  • 2. معماری ترانسفورمر: یک بررسی جامع
  • 3. مکانیسم توجه (Attention) در ترانسفورمرها
  • 4. خود-توجه (Self-Attention): مفهوم و کاربرد
  • 5. توجه چند-سره (Multi-Head Attention): افزایش ظرفیت مدل
  • 6. انکودر و دیکودر در ترانسفورمرها
  • 7. موقعیت‌یابی (Positional Encoding): افزودن اطلاعات مکانی
  • 8. لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers) در ترانسفورمرها
  • 9. اتصالات باقیمانده (Residual Connections) و اهمیت آن‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی کانولوشن
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و محدودیت‌های آن‌ها
  • 12. معرفی Vision Transformer (ViT)
  • 13. تقسیم تصویر به پچ (Patch) و تبدیل آن به بردار
  • 14. تبدیل خطی پچ‌ها (Linear Projection of Patches)
  • 15. اضافه کردن توکن [CLS] و توکن‌های موقعیتی
  • 16. مدل ViT: معماری و اجزای اصلی
  • 17. آموزش مدل ViT: داده‌ها و تنظیمات
  • 18. تابع زیان (Loss Function) در آموزش ViT
  • 19. بهینه‌سازها (Optimizers) و نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل ViT
  • 21. معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics) در پردازش تصویر
  • 22. مقایسه ViT با CNNها: مزایا و معایب
  • 23. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای ViT
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل ViT برای وظایف خاص
  • 25. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با ViT
  • 26. کاربردهای ViT در تشخیص اشیا (Object Detection)
  • 27. کاربردهای ViT در تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 28. کاربردهای ViT در طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
  • 29. معماری‌های مختلف ViT: DeIT, CaiT, Swin Transformer
  • 30. بررسی Swin Transformer و مزایای آن
  • 31. پیاده‌سازی ViT با استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 32. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش ViT در PyTorch
  • 33. ساخت لایه‌های خود-توجه (Self-Attention Layers) در PyTorch
  • 34. پیاده‌سازی لایه تبدیل خطی پچ‌ها در PyTorch
  • 35. ساخت مدل ViT کامل در PyTorch
  • 36. آموزش مدل ViT با استفاده از PyTorch
  • 37. ذخیره و بارگیری مدل‌های ViT در PyTorch
  • 38. استفاده از ViT برای پیش‌بینی روی تصاویر جدید
  • 39. بهینه‌سازی عملکرد ViT: کاهش حافظه و افزایش سرعت
  • 40. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل ViT
  • 41. هرس (Pruning) مدل ViT
  • 42. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) برای آموزش ViT
  • 43. استفاده از GPU برای آموزش سریع‌تر ViT
  • 44. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌های ViT
  • 45. مشکلات مربوط به داده‌های آموزشی محدود
  • 46. مشکلات مربوط به منابع محاسباتی
  • 47. مسائل مربوط به قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 48. آینده مدل‌های ترانسفورمر در پردازش تصویر
  • 49. تحقیقات جدید در زمینه ViT و معماری‌های مرتبط
  • 50. کاربردهای نوظهور ViT در حوزه‌های مختلف
  • 51. منابع و ابزارهای مفید برای یادگیری بیشتر در مورد ViT
  • 52. کتابخانه‌های پایتورچ و تنسورفلو برای ViT
  • 53. مجموعه‌های داده (Datasets) برای آموزش و ارزیابی ViT
  • 54. مقالات علمی مرتبط با ViT و ترانسفورمرها
  • 55. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در آموزش ViT
  • 56. بررسی خطاها و راه‌حل‌های آن‌ها
  • 57. بهینه‌سازی پارامترها برای دستیابی به عملکرد بهتر
  • 58. نکات تکمیلی برای پیاده‌سازی ViT در پروژه‌های عملی

📚 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.