MAPress
کتاب D-CAT: دستیابی به استنتاج تک‌حالته با انتقال تقابل ناهمگون (Decoupled Cross-Attention Transfer for Unimodal Inference)

کتاب D-CAT: دستیابی به استنتاج تک‌حالته با انتقال تقابل ناهمگون (Decoupled Cross-Attention Transfer for Unimodal Inference)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب D-CAT: دستیابی به استنتاج تک‌حالته با انتقال تقابل ناهمگون (Decoupled Cross-Attention Transfer for Unimodal Inference)

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری انتقالی چندحالته (Multi-modal Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با یادگیری عمیق
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری انتقالی
  • 4. چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری انتقالی
  • 5. تعریف یادگیری چندحالته
  • 6. اهمیت یادگیری چندحالته در AI مدرن
  • 7. مقدمه‌ای بر استنتاج تک‌حالته
  • 8. نقش یادگیری چندحالته در بهبود استنتاج تک‌حالته
  • 9. مروری بر دوره D-CAT: اهداف و رویکرد
  • 10. پیش‌نیازها و ابزارهای مورد نیاز دوره
  • 11. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای داده‌های تصویری
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 13. مقدمه‌ای بر مکانیسم توجه
  • 14. توجه خودی (Self-Attention) و اهمیت آن
  • 15. توجه متقاطع (Cross-Attention): مبانی و عملکرد
  • 16. معماری ترنسفورمر: مقدمه
  • 17. ترنسفورمرهای انکودر و دیکودر
  • 18. بلوک توجه در ترنسفورمرها
  • 19. لایه‌های نرمال‌سازی و اتصال باقیمانده
  • 20. توکن‌سازی و جاسازی موقعیتی
  • 21. Transformer در بینایی کامپیوتر (Vision Transformers)
  • 22. Transformer در پردازش زبان طبیعی (NLP Transformers)
  • 23. مدل‌های پایه بزرگ (Foundation Models)
  • 24. تکامل مدل‌های ترنسفورمر
  • 25. نکات پیاده‌سازی ترنسفورمرها
  • 26. تعریف دقیق یادگیری انتقالی
  • 27. انواع یادگیری انتقالی: Domain Adaptation, Feature Extraction, Fine-tuning
  • 28. مفاهیم دامنه مبدأ و دامنه مقصد
  • 29. چالش‌های عدم تطابق دامنه
  • 30. استراتژی‌های Pre-training
  • 31. مزایای Pre-training با داده‌های بزرگ
  • 32. Fine-tuning: استراتژی‌ها و بهترین شیوه‌ها
  • 33. انتخاب لایه‌های قابل Fine-tuning
  • 34. یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر
  • 35. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
  • 36. معیارهای ارزیابی در یادگیری انتقالی
  • 37. مسائل اخلاقی در یادگیری انتقالی
  • 38. تکنیک‌های کاهش سوگیری در انتقال
  • 39. یادگیری انتقالی مبتنی بر نمونه
  • 40. یادگیری انتقالی مبتنی بر ویژگی
  • 41. نمایش داده‌های چندحالته: جاسازی‌ها
  • 42. انواع حالت‌ها: تصویر، متن، صوت، ویدئو
  • 43. چالش همگام‌سازی و هم‌ترازی حالت‌ها
  • 44. استراتژی‌های تلفیق (Fusion) داده‌های چندحالته
  • 45. تلفیق اولیه (Early Fusion)
  • 46. تلفیق میانی (Intermediate Fusion)
  • 47. تلفیق متأخر (Late Fusion)
  • 48. تلفیق مبتنی بر توجه در یادگیری چندحالته
  • 49. مدل‌های همگام‌سازی حالت‌ها (Modality Alignment)
  • 50. یادگیری تقابلی (Contrastive Learning) برای حالت‌های مختلف
  • 51. معرفی دیتاست‌های چندحالته رایج
  • 52. کاربردهای یادگیری چندحالته
  • 53. استخراج ویژگی‌های معنی‌دار از حالت‌های مختلف
  • 54. یادگیری حالت‌های مشترک
  • 55. مدل‌سازی ارتباطات بین حالت‌ها
  • 56. یادگیری انتقالی چندحالته: تعریف و اهداف
  • 57. مزایای Pre-training چندحالته
  • 58. استراتژی‌های Pre-training چندحالته عمومی
  • 59. مدل‌های ترنسفورمر چندحالته
  • 60. مفهوم استنتاج تک‌حالته در بستر چندحالته
  • 61. چگونگی کمک دانش چندحالته به وظایف تک‌حالته
  • 62. تنظیم وظیفه (Task Formulation) برای Pre-training چندحالته
  • 63. اهداف آموزشی (Training Objectives) در Pre-training چندحالته
  • 64. کاربرد CLIP در یادگیری انتقالی چندحالته
  • 65. کاربرد ALIGN و FLAVA
  • 66. مدل‌سازی روابط بین‌حالتی
  • 67. یادگیری فضای جاسازی مشترک
  • 68. انتخاب حالت‌های مناسب برای Pre-training
  • 69. مسائل مقیاس‌پذیری در Pre-training چندحالته
  • 70. انتقال دانش از حالت‌های کم‌تراکم به پر‌تراکم
  • 71. معرفی معماری D-CAT
  • 72. انگیزه جداسازی (Decoupling) در توجه متقاطع
  • 73. مفهوم توجه متقاطع جداشده (Decoupled Cross-Attention)
  • 74. ساختار کلی مدل D-CAT
  • 75. مولفه انکودر چندحالته در D-CAT
  • 76. مولفه دیکودر تک‌حالته در D-CAT
  • 77. نحوه انتقال دانش از طریق توجه متقاطع جداشده
  • 78. طراحی وظیفه Pre-training برای D-CAT
  • 79. هدف آموزشی برای Pre-training در D-CAT
  • 80. مکانیسم‌های کنترل جداسازی
  • 81. Fine-tuning مدل D-CAT برای وظایف تک‌حالته
  • 82. مقایسه D-CAT با روش‌های سنتی Pre-training چندحالته
  • 83. مزایای D-CAT در بهبود تعمیم‌پذیری
  • 84. کاهش پیچیدگی محاسباتی با جداسازی
  • 85. نقش D-CAT در افزایش robustness مدل‌ها
  • 86. جزئیات پیاده‌سازی D-CAT با PyTorch/TensorFlow
  • 87. آماده‌سازی داده برای Pre-training D-CAT
  • 88. انتخاب بهینه‌سازها و نرخ یادگیری
  • 89. تکنیک‌های Regularization در D-CAT
  • 90. ارزیابی عملکرد D-CAT در وظایف تک‌حالته
  • 91. معیارهای ارزیابی خاص برای D-CAT
  • 92. مطالعه موردی: D-CAT برای طبقه‌بندی تصویر
  • 93. مطالعه موردی: D-CAT برای تحلیل متن
  • 94. مقایسه تطبیقی D-CAT با SOTA در وظایف مختلف
  • 95. محدودیت‌ها و چالش‌های D-CAT
  • 96. جهت‌گیری‌های آینده در تحقیقات D-CAT
  • 97. توسعه D-CAT برای حالت‌های جدید
  • 98. ترکیب D-CAT با تکنیک‌های دیگر یادگیری عمیق
  • 99. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های D-CAT
  • 100. جمع‌بندی دوره 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.