, ,

کتاب خودنظارتی در ترنسفورمرهای بینایی: کشف ویژگی‌های نوظهور

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 خودنظارتی در ترنسفورمرهای بینایی: کشف ویژگی‌های نوظهور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در بینایی ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری نظارت‌شده
  • 3. مبانی یادگیری نظارت‌نشده
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. معماری پرسپترون چندلایه
  • 7. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 9. انتشار پس‌رو (Backpropagation)
  • 10. تنظیم‌گرهای (Optimizers) پیشرفته
  • 11. تنظیم‌گری نرخ یادگیری
  • 12. منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 13. روش‌های حذف منظم‌سازی (Dropout)
  • 14. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 15. کاربرد شبکه‌های عصبی در NLP
  • 16. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 17. کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
  • 18. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 19. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 20. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 21. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 22. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصاویر (Segmentation)
  • 23. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 24. معماری ترنسفورمر
  • 25. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 26. توجه خودی (Self-Attention)
  • 27. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 29. مزایای یادگیری خودنظارتی
  • 30. روش‌های یادگیری خودنظارتی برای یادگیری نمایشی (Representation Learning)
  • 31. استفاده از وظایف پیش‌بینی (Pretext Tasks)
  • 32. یادگیری خودنظارتی بدون نیاز به برچسب
  • 33. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers – ViT)
  • 34. معماری ViT
  • 35. تقسیم تصویر به پچ (Patches)
  • 36. انتقال پچ‌ها به توالی
  • 37. استفاده از مکانیزم توجه در ViT
  • 38. مزایای ViT نسبت به CNN
  • 39. کاربرد ViT در طبقه‌بندی تصاویر
  • 40. کاربرد ViT در تشخیص اشیاء
  • 41. کاربرد ViT در قطعه‌بندی تصاویر
  • 42. مقدمه‌ای بر ویژگی‌های نوظهور (Emerging Properties)
  • 43. فهم ویژگی‌های نوظهور در مدل‌های عمیق
  • 44. ظهور ویژگی‌های سلسله‌مراتبی در CNN
  • 45. ظهور ویژگی‌های معنایی در ترنسفورمرها
  • 46. ظهور ویژگی‌های قابل تفسیر در مدل‌ها
  • 47. ارتباط بین یادگیری خودنظارتی و ویژگی‌های نوظهور
  • 48. یادگیری خودنظارتی برای کشف ویژگی‌های جدید
  • 49. ارزیابی ویژگی‌های نوظهور
  • 50. روش‌های کمی‌سازی ویژگی‌های نوظهور
  • 51. تأثیر معماری بر ویژگی‌های نوظهور
  • 52. تأثیر داده بر ویژگی‌های نوظهور
  • 53. یادگیری خودنظارتی با استفاده از تضاد (Contrastive Learning)
  • 54. مبانی یادگیری تضادی
  • 55. فرمولی‌سازی یادگیری تضادی
  • 56. معیارهای ارزیابی در یادگیری تضادی
  • 57. کاربرد یادگیری تضادی در بینایی ماشین
  • 58. یادگیری تضادی برای یادگیری نمایشی
  • 59. یادگیری تضادی و افزایش داده (Data Augmentation)
  • 60. مدل‌های یادگیری تضادی پیشرفته
  • 61. مقدمه‌ای بر SimCLR
  • 62. مقدمه‌ای بر MoCo
  • 63. پیاده‌سازی SimCLR
  • 64. پیاده‌سازی MoCo
  • 65. مقایسه SimCLR و MoCo
  • 66. یادگیری خودنظارتی مبتنی بر پیش‌بینی (Generative SSL)
  • 67. مدل‌های مولد برای یادگیری خودنظارتی
  • 68. استفاده از autoencoders در SSL
  • 69. استفاده از Variational Autoencoders (VAEs) در SSL
  • 70. استفاده از Generative Adversarial Networks (GANs) در SSL
  • 71. یادگیری خودنظارتی با Masked Autoencoding
  • 72. مفهوم Masked Autoencoding
  • 73. پیاده‌سازی Masked Autoencoding در بینایی ماشین
  • 74. کاربرد Masked Autoencoding در ترنسفورمرهای بینایی
  • 75. یادگیری خودنظارتی مبتنی بر پیش‌بینی پیکسل
  • 76. یادگیری خودنظارتی مبتنی بر پیش‌بینی ماسک
  • 77. یادگیری خودنظارتی برای یادگیری رنگ
  • 78. یادگیری خودنظارتی برای یادگیری عمق
  • 79. یادگیری خودنظارتی برای یادگیری نور
  • 80. تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری خودنظارتی
  • 81. تفسیرپذیری ترنسفورمرهای بینایی
  • 82. تفسیرپذیری مکانیزم توجه
  • 83. تجسم وزن‌های توجه
  • 84. تحلیل فعال‌سازی نورون‌ها
  • 85. ارتباط بین تفسیرپذیری و ویژگی‌های نوظهور
  • 86. یادگیری خودنظارتی برای افزایش استحکام (Robustness) مدل
  • 87. افزایش استحکام در برابر نویز
  • 88. افزایش استحکام در برابر تغییرات نوری
  • 89. افزایش استحکام در برابر چرخش و مقیاس
  • 90. کاربرد یادگیری خودنظارتی در حوزه‌های مختلف
  • 91. کاربرد در پزشکی و تصویربرداری پزشکی
  • 92. کاربرد در رباتیک و خودران‌ها
  • 93. کاربرد در امنیت و نظارت
  • 94. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 95. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 96. آینده یادگیری خودنظارتی در بینایی ماشین
  • 97. چالش‌های پیش رو در یادگیری خودنظارتی
  • 98. فرصت‌های تحقیقاتی آتی
  • 99. تأثیر یادگیری خودنظارتی بر پیشرفت هوش مصنوعی
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب خودنظارتی در ترنسفورمرهای بینایی: کشف ویژگی‌های نوظهور”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا