لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی برای بینایی ماشین و درک چندوجهی
- آخرین آپدیت
دانلود Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
با این دوره پیشرفته که برای بررسی جدیدترین مدلهای قدرتبخش هوش بصری و چندوجهی طراحی شده است، به مرزهای دانش هوش مصنوعی قدم بگذارید. از ابزارهای ریاضی بنیادی تا معماریهای پیشرفته، شما مهارتهای لازم برای درک و ساخت سیستمهایی را کسب خواهید کرد که تصاویر، متن و موارد دیگر را تحلیل میکنند—دقیقاً مشابه مدلهای پیشرو هوش مصنوعی امروز.
شما با کشف این موضوع که چگونه ماشینهای بردار پشتیبان غیرخطی (NSVMs) و تبدیلهای فوریه زیربنای پردازش سیگنال و تشخیص الگو در دادههای بصری را تشکیل میدهند، مسیر خود را آغاز میکنید. سپس پایهای قوی در استدلال احتمالی و مدلسازی زمانی با RNNها ایجاد خواهید کرد که سیستمهای هوش مصنوعی را قادر میسازد توالیها و زمینه (Context) را درک کنند. پس از آن، خواهید آموخت که چگونه معماریهای ترنسفورمر (Transformer)، وظایف زبانی و بینایی را متحول کردهاند. در نهایت، به یادگیری چندوجهی با CLIP خواهید پرداخت که تصاویر و متن را به هم متصل میکند و مدلهای دیفیوژن (Diffusion) را که تصاویر با کیفیت بالا را از طریق پالایش تکرار شونده تولید میکنند، بررسی میکنید.
این دوره برای یادگیرندگانی ایدهآل است که میخواهند فراتر از یادگیری عمیق سنتی رفته و مدلهایی را که آینده هوش مصنوعی را شکل میدهند، کشف کنند. با ترکیبی از تئوری، کدنویسی و کاربردهای واقعی، شما برای مقابله با چالشهای پیشرو در بینایی ماشین و هوش مصنوعی چندوجهی تجهیز خواهید شد.
این دوره میتواند به عنوان بخشی از مدارک کارشناسی ارشد علوم داده یا علوم کامپیوتر دانشگاه CU Boulder در پلتفرم Coursera برای کسب اعتبار تحصیلی گذرانده شود. این مدارک تحصیلات تکمیلی کاملاً معتبر، دورههای هدفمند، جلسات کوتاه ۸ هفتهای و شهریه پرداختبهاندازه-استفاده را ارائه میدهند. پذیرش بر اساس عملکرد در سه دوره مقدماتی است، نه تاریخچه تحصیلی. مدارک CU در Coursera برای فارغالتحصیلان جدید یا متخصصان شاغل ایدهآل است. اطلاعات بیشتر:
کارشناسی ارشد علوم داده: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder
کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder
سرفصل ها و درس ها
SVM و فوریه
SMV and Fourier
آشنایی با مدرس
Meet Your Instructor
SVM خطی
Linear SVM
بصریسازی خطی
Visualize Linear
تابع پایه شعاعی (RBF)
Radial Basis Function (RBF)
کرنل RBF
RBF Kernel
بصریسازی RBF SVM
Visualize a RBF SVM
تبدیل فوریه گسسته (DFT) یک بعدی
1D DFT
معکوس DFT یک بعدی
1D Inverse DFT
توابع پایه یک بعدی
1D Basic Functions
فرکانس و زمان
Frequency and Time
تبدیل فوریه گسسته (DFT) دو بعدی
2D DFT
معکوس DFT دو بعدی
2D Inverse DFT
توابع پایه دو بعدی
2D Basic Functions
فرکانس و مکان
Frequency and Spatial
احتمالات و RNN
Probability and RNN
احتمالات در مدلهای زبانی
Probability in Language Models
احتمالات شرطی
Conditional Probabilities
قانون زنجیرهای احتمالات
The Chain Rule of Probabilities
نمایش نظرات