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

  • محاسبه احتمالات مشترک Calculating Joint Probabilities

  • مدل‌های تصویری مبتنی بر پیکسل Pixel-Base Image Models

  • مدل تصویری خودرگرسیونی Autoregressive Image Model

  • مکانیزم‌های توجه در مدل‌های ترنسفورمر Attention Mechanisms in Transformer Models

  • مقایسه دسته‌ای (Batch) و بازگشتی Batch vs Recurrent

  • مقایسه MLP و RNN MLP vs RNN

  • مدل چند-به-یک Many to One

  • مدل یک-به-چند One to Many

  • مدل یک-به-یک One to One

  • مدل توالی-به-توالی Sequence to Sequence

  • شبکه RNN عمیق Deep RNN

  • شبکه RNN خودرگرسیونی Autoregressive RNN

ترنسفورمر و ViT Transformer and ViT

  • مقایسه دسته‌ای، بازگشتی و توجه Batch vs Recurrent vs Attention

  • ترکیب توجه و MLP Attention + MLP

  • خود-توجهی ضرب داخلی Dot-Product Self-Attention

  • خود-توجهی QKV QKV Self-Attention

  • رمزگذار (Encoder) ترنسفورمر Transformer Encoder

  • مقایسه خود-توجهی و توجه متقاطع Self vs Cross Attention

  • رمزگذار و رمزگشا برای ترنسفورمر Encoder and Decoder for Transformer

  • لایه خروجی رمزگشا Decoder Output Layer

  • تبدیل تصویر به توکن Image to Tokens

  • نرمال‌سازی برای ViT Normalization for ViT

  • خود-توجهی برای ViT Self-Attention for ViT

  • توجه چند-سره (Multi-Head Attention) Multi-Head Attention

  • پیش‌خور MLP MLP Forward Feed

  • لایه خروجی ViT ViT Output Layer

  • گرادیان خطا برای ViT Loss Gradient for ViT

CLIP و دیفیوژن CLIP and Diffusion

  • دسته‌ای از جفت‌ها Batch of Pairs

  • رمزگذار تصویر (دسته‌ای) Image Encoder (Batch)

  • رمزگذار متن (دسته‌ای) Text Encoder (Batch)

  • امبدینگ مشترک Joint Embedding

  • پیش‌آموزش مقابله‌ای Contrastive Pre-Training

  • طبقه‌بندی‌کننده تصویر Zero-Shot Zero-Shot Image Classifier

  • پیش‌بینی تصویر Zero-Shot Zero-Shot Image Prediction

  • مقدمه‌ای بر دیفیوژن Diffusion Introduction

  • پیش‌بینی نویز Noise Prediction

  • شرط‌گذاری زمانی و آموزش موازی Time Conditioning and Parallel Training

  • دیفیوژن معکوس Reverse Diffusion

نمایش نظرات

آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای بینایی ماشین و درک چندوجهی
جزییات دوره
12h 40m
55
(آخرین آپدیت)
3,561
4.2 از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده