سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل ترنسفورمر بینایی (ViT) و مجموعه داده سفارشی

کتاب طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل ترنسفورمر بینایی (ViT) و مجموعه داده سفارشی

انتخاب پلن

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 طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از مدل ترنسفورمر بینایی (ViT) و مجموعه داده سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و طبقه‌بندی تصاویر
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 3. معماری‌های کلاسیک شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 4. مجموعه داده‌های استاندارد برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها و افزایش کیفیت تصاویر
  • 6. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 7. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 9. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 10. مفهوم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 11. معرفی معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 12. ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers - ViT)
  • 13. ساختار اصلی مدل ترنسفورمر بینایی
  • 14. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ViT
  • 15. توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 16. لایه‌های نرمال‌سازی (Layer Normalization)
  • 17. لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Networks)
  • 18. تعبیه‌های موقعیتی (Positional Embeddings)
  • 19. تقسیم تصویر به پچ (Patching Images)
  • 20. تک‌لایه طبقه‌بندی (Classification Head)
  • 21. توابع هزینه (Loss Functions) برای طبقه‌بندی
  • 22. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, SGD with Momentum)
  • 23. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 24. روش‌های ارزیابی مدل (Accuracy, Precision, Recall)
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 27. آموزش مدل ViT بر روی مجموعه داده سفارشی
  • 28. آماده‌سازی داده‌های سفارشی برای طبقه‌بندی
  • 29. برچسب‌گذاری صحیح داده‌ها
  • 30. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 31. استفاده از ابزارهای مدیریت داده
  • 32. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های لازم (PyTorch/TensorFlow)
  • 33. پیاده‌سازی مدل ViT با PyTorch
  • 34. بارگذاری مدل از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 35. تنظیم مدل برای مجموعه داده سفارشی
  • 36. فراخوانی مدل ViT با معماری استاندارد
  • 37. استفاده از مدل‌های ViT از پیش آموزش‌دیده بر روی ImageNet
  • 38. تنظیم لایه‌های طبقه‌بندی نهایی
  • 39. تنظیم تابع هزینه و بهینه‌ساز
  • 40. فرایند آموزش (Training Loop)
  • 41. نظارت بر فرایند آموزش
  • 42. ذخیره مدل در طول آموزش (Checkpointing)
  • 43. تنظیم نرخ یادگیری پویا (Learning Rate Scheduling)
  • 44. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 45. کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting)
  • 46. استفاده از Dropout و Weight Decay
  • 47. افزایش داده (Data Augmentation) در ViT
  • 48. تکنیک‌های متداول افزایش داده
  • 49. تکنیک‌های پیشرفته افزایش داده (Mixup, CutMix)
  • 50. ارزیابی مدل بر روی مجموعه تست
  • 51. تحلیل نتایج طبقه‌بندی
  • 52. شناسایی کلاس‌هایی که مدل در آنها ضعیف عمل می‌کند
  • 53. بهبود عملکرد مدل با تنظیمات بیشتر
  • 54. تنظیم اندازه پچ (Patch Size)
  • 55. تغییر تعداد سرها در Multi-Head Attention
  • 56. تنظیم اندازه لایه‌های Feed-Forward
  • 57. تنظیم نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 58. تنظیمات مربوط به Weight Decay
  • 59. استفاده از مدل‌های ViT با اندازه‌های مختلف (Tiny, Small, Base, Large)
  • 60. تنظیمات مربوط به Fine-tuning
  • 61. آموزش کامل (End-to-End Training) در مقابل Fine-tuning
  • 62. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با ViT
  • 63. استفاده از مدل‌های ViT آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های بزرگ
  • 64. تطبیق مدل ViT با وظایف خاص طبقه‌بندی
  • 65. کاربرد ViT در طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 66. کاربرد ViT در تشخیص اشیاء
  • 67. کاربرد ViT در طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای
  • 68. کاربرد ViT در تحلیل تصاویر صنعتی
  • 69. مقایسه ViT با معماری‌های CNN کلاسیک
  • 70. مزایای ViT نسبت به CNN
  • 71. معایب ViT نسبت به CNN
  • 72. محدودیت‌های مجموعه داده‌های کوچک برای ViT
  • 73. راهکارهای مقابله با محدودیت داده
  • 74. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های ViT
  • 75. تجسم اهمیت پچ‌ها (Patch Importance Visualization)
  • 76. ابزارهای تحلیل تفسیرپذیری
  • 77. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 78. حریم خصوصی در پردازش تصاویر
  • 79. سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 80. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 81. معرفی انواع مدل‌های ترنسفورمر در بینایی کامپیوتر
  • 82. Swin Transformer
  • 83. PVT (Pyramid Vision Transformer)
  • 84. DeiT (Data-efficient Image Transformer)
  • 85. کاربرد ViT در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 86. شباهت‌ها و تفاوت‌های ViT در NLP و بینایی کامپیوتر
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته در آموزش ViT
  • 88. استفاده از Knowledge Distillation
  • 89. استفاده از Self-distillation
  • 90. معرفی چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
  • 91. مدیریت پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 92. مستندسازی کد و مدل
  • 93. بهینه‌سازی استقرار مدل (Deployment)
  • 94. ملاحظات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 95. آیندهٔ پژوهش در مدل‌های ترنسفورمر بینایی
  • 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 97. پروژه‌های عملی با ViT
  • 98. کاربردهای پیشرفته در طبقه‌بندی تصاویر
  • 99. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های ViT
  • 100. منابع تکمیلی برای مطالعه عمیق‌تر

📚 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.