, ,

کتاب معرفی و کاربرد ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers) با رویکرد عملی در پایتون

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 معرفی و کاربرد ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers) با رویکرد عملی در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

🎓 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. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار پرسپترون تک لایه
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 6. بهینه‌سازی گرادیان نزولی
  • 7. انواع بهینه‌سازها (SGD, Adam, RMSprop)
  • 8. شبکه‌های عصبی چند لایه (MLP)
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 12. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 15. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 16. معماری ترنسفورمر: مکانیزم توجه
  • 17. مکانیزم توجه خودی (Self-Attention)
  • 18. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرهای بینایی (ViT)
  • 20. ساختار اصلی ترنسفورمرهای بینایی
  • 21. تقسیم تصویر به پچ (Patches)
  • 22. جاسازی پچ‌ها (Patch Embeddings)
  • 23. کدگذاری موقعیت (Positional Encoding)
  • 24. لایه ترنسفورمر در ViT
  • 25. مکانیزم توجه در ViT
  • 26. دسته‌بندی تصاویر با ViT
  • 27. تشخیص اشیاء با ViT
  • 28. تقسیم‌بندی معنایی با ViT
  • 29. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده ViT
  • 30. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 31. تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل‌های ViT
  • 32. آماده‌سازی مجموعه داده برای ViT
  • 33. پیش‌پردازش تصاویر برای ViT
  • 34. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 35. پیاده‌سازی ViT با PyTorch
  • 36. پیاده‌سازی ViT با TensorFlow/Keras
  • 37. آموزش مدل ViT از ابتدا
  • 38. تنظیم دقیق مدل ViT برای وظایف جدید
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل ViT
  • 40. معیارهای ارزیابی در بینایی ماشین
  • 41. مصرف حافظه و زمان آموزش ViT
  • 42. بهینه‌سازی سرعت آموزش ViT
  • 43. کاهش پیچیدگی محاسباتی ViT
  • 44. مدل‌های ترکیبی CNN-Transformer
  • 45. کاربرد ViT در تحلیل پزشکی
  • 46. ViT برای تشخیص بیماری‌ها
  • 47. ViT در سیستم‌های نظارتی
  • 48. ViT در رباتیک و بینایی ماشین
  • 49. ViT برای تولید تصویر (Generative Models)
  • 50. چالش‌ها و محدودیت‌های ViT
  • 51. آینده ترنسفورمرهای بینایی
  • 52. مفاهیم پیشرفته در ViT
  • 53. تقویت یادگیری (Reinforcement Learning)
  • 54. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 55. یادگیری انتقالی برای داده‌های نامتوازن
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. روش‌های توضیح‌پذیری در ViT
  • 58. حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 59. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 60. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 61. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 62. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 63. هوش مصنوعی در آموزش
  • 64. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 65. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 66. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
  • 67. پردازش سیگنال‌های صوتی
  • 68. پردازش سیگنال‌های زمانی
  • 69. کاربرد ViT در پردازش سیگنال
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 71. ترکیب اطلاعات تصویری و متنی
  • 72. مدل‌های چندوجهی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 73. کاربرد ViT در خلاصه‌سازی تصویر
  • 74. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 75. پرسش و پاسخ تصویری (Visual Question Answering)
  • 76. جستجوی تصویر بر اساس متن
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 78. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با ViT
  • 79. ملاحظات امنیتی در ViT
  • 80. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 81. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 82. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 83. استفاده از GPU برای آموزش ViT
  • 84. مفاهیم پایه پایتون برای یادگیری ماشین
  • 85. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 86. کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 87. کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی
  • 88. آشنایی با PyTorch
  • 89. آشنایی با TensorFlow
  • 90. اصول برنامه‌نویسی تمیز
  • 91. مدیریت پروژه در یادگیری ماشین
  • 92. مستندسازی کد و مدل‌ها
  • 93. مرور مقالات کلیدی در زمینه ViT
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته Fine-Tuning
  • 95. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر ViT
  • 96. کاربرد ViT در واقعیت افزوده
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در لبه (Edge AI)
  • 98. پیاده‌سازی ViT بر روی دستگاه‌های لبه
  • 99. ملاحظات سخت‌افزاری برای ViT
  • 100. آینده پژوهش در ترنسفورمرهای بینایی

📚 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 معرفی و کاربرد ترنسفورمرهای بینایی (Vision Transformers) با رویکرد عملی در پایتون”

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

پیمایش به بالا