اکسپرس 24
کتاب ساخت مدل‌های یادگیری تصویر پیشرفته: از صفر تا CLIP

کتاب ساخت مدل‌های یادگیری تصویر پیشرفته: از صفر تا CLIP

تگ‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی بینایی ماشین پردازش تصویر داده کاوی شبکه‌های عصبی مدل CLIP مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری تصویر 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 ساخت مدل‌های یادگیری تصویر پیشرفته: از صفر تا CLIP

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 2. نمایش تصاویر دیجیتال و ویژگی‌های آن‌ها
  • 3. پیش‌پردازش تصاویر: بهبود کیفیت و کاهش نویز
  • 4. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین
  • 5. مروری بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 6. معماری‌های پایه CNN: LeNet، AlexNet و VGG
  • 7. شبکه‌های عصبی عمیق‌تر: GoogleNet (Inception) و ResNet
  • 8. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل
  • 9. انتقال یادگیری در بینایی ماشین
  • 10. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 11. مفهوم Embedding و فضای نهفته
  • 12. معماری مدل‌های CLIP: Contrastive Language-Image Pre-training
  • 13. رمزگذاری تصویر در CLIP
  • 14. رمزگذاری متن در CLIP
  • 15. تابع ضرر Contrastive Learning
  • 16. آموزش مدل‌های CLIP با استفاده از مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 17. مجموعه‌داده‌های رایج برای آموزش مدل‌های بینایی ماشین
  • 18. بررسی عملکرد مدل‌های CLIP
  • 19. کاربردهای مدل‌های CLIP در تشخیص اشیا
  • 20. کاربردهای مدل‌های CLIP در تولید تصویر
  • 21. استفاده از CLIP برای جستجوی تصویر مبتنی بر متن
  • 22. استفاده از CLIP برای طبقه‌بندی تصویر Zero-Shot
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌های CLIP برای منابع محدود
  • 24. فشرده‌سازی مدل‌های CLIP با استفاده از Pruning
  • 25. Quantization مدل‌های CLIP برای کاهش حجم
  • 26. Distillation دانش برای انتقال یادگیری به مدل‌های کوچکتر
  • 27. پیاده‌سازی CLIP با استفاده از TensorFlow
  • 28. پیاده‌سازی CLIP با استفاده از PyTorch
  • 29. استفاده از کتابخانه Transformers برای CLIP
  • 30. استفاده از CUDA برای تسریع آموزش CLIP
  • 31. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ CLIP
  • 32. مفهوم Attention در شبکه‌های عصبی
  • 33. مکانیزم Self-Attention
  • 34. Transformerها در بینایی ماشین
  • 35. Visual Transformer (ViT) و معماری آن
  • 36. مقایسه ViT با CNNها
  • 37. استفاده از ViT برای طبقه‌بندی تصویر
  • 38. استفاده از ViT برای تشخیص اشیا
  • 39. تکنیک‌های بهبود ViT
  • 40. ادغام CLIP و ViT برای عملکرد بهتر
  • 41. آشنایی با مجموعه‌داده‌های ImageNet
  • 42. آشنایی با مجموعه‌داده‌های COCO
  • 43. آشنایی با مجموعه‌داده‌های OpenImages
  • 44. بررسی معیارهای ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین: دقت، Recall، F1-score
  • 45. بررسی معیارهای ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین: mAP، IoU
  • 46. بررسی معیارهای ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین: Precision-Recall Curve
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت در بینایی ماشین
  • 48. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاربردهای آن‌ها
  • 49. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهای آن‌ها
  • 50. تولید تصاویر با استفاده از GANها
  • 51. تشخیص تصاویر جعلی با استفاده از GANها
  • 52. کاربردهای بینایی ماشین در صنعت
  • 53. کاربردهای بینایی ماشین در پزشکی
  • 54. کاربردهای بینایی ماشین در کشاورزی
  • 55. آینده بینایی ماشین و هوش مصنوعی
  • 56. مباحث پیشرفته در پردازش تصویر: Segmentation
  • 57. مباحث پیشرفته در پردازش تصویر: Object Tracking
  • 58. مباحث پیشرفته در پردازش تصویر: Image Enhancement
  • 59. مباحث پیشرفته در پردازش تصویر: Feature Extraction
  • 60. استفاده از پردازش تصویر در رباتیک
  • 61. استفاده از پردازش تصویر در خودروهای خودران
  • 62. مفاهیم مقدماتی در پردازش سیگنال‌های تصویری
  • 63. تبدیل فوریه در پردازش تصویر
  • 64. تبدیل موجک در پردازش تصویر
  • 65. فیلترهای خطی و غیرخطی در پردازش تصویر
  • 66. تشخیص لبه در تصاویر
  • 67. تشخیص گوشه در تصاویر
  • 68. تحلیل هیستوگرام تصاویر
  • 69. اصلاح هیستوگرام تصاویر
  • 70. مفاهیم مقدماتی در آمار و احتمال برای بینایی ماشین
  • 71. استنباط بیزی در بینایی ماشین
  • 72. رگرسیون خطی و منطقی در بینایی ماشین
  • 73. روش‌های خوشه‌بندی در بینایی ماشین
  • 74. کاهش ابعاد در بینایی ماشین
  • 75. انتخاب ویژگی در بینایی ماشین
  • 76. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های بینایی ماشین
  • 77. تنظیم نرخ یادگیری در آموزش مدل‌ها
  • 78. روش‌های regularisation برای جلوگیری از overfitting
  • 79. نظارت بر آموزش مدل‌ها و تشخیص مشکلات
  • 80. عیب‌یابی و رفع مشکلات عملکرد مدل‌ها
  • 81. تفسیرپذیری مدل‌های بینایی ماشین
  • 82. روش‌های visualising فعال‌سازی‌های لایه‌های CNN
  • 83. اهمیت اخلاقی در توسعه و استفاده از بینایی ماشین
  • 84. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در بینایی ماشین
  • 85. بایاس در مدل‌های بینایی ماشین و راه‌های کاهش آن

📚 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.