اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی خودنظارتی در ترنسفورمرهای بینایی: کشف ویژگی‌های نوظهور

🎓 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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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