لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش بهینهسازی هوش مصنوعی: فاینتیونینگ و افزایش حداکثری دقت
- آخرین آپدیت
دانلود Optimize AI: Fine-Tune & Maximize Accuracy
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره به شما میآموزد چگونه مدلهای قدرتمند بینایی ماشین را فاینتیون (Fine-tune) کرده و آموزش آنها را برای عملکرد در دنیای واقعی بهینه کنید. شما با پیادهسازی یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با مدل پیشآموزشدیده ViT-B/16 شروع خواهید کرد و یاد میگیرید چگونه لایهها را منجمد (Freeze) یا بهصورت انتخابی آزاد کنید تا بازنماییهای بصری کلی را با مجموعهدادههای تخصصی، مانند تصاویر محصولات خردهفروشی، تطبیق دهید. سپس، زمانبندیهای نرخ یادگیری (Learning Rate Schedules)، از جمله کاهش کسینوسی (Cosine Decay) و سیاست تکچرخهای (One-cycle Policy) را تحلیل و مقایسه میکنید تا متوجه شوید هر استراتژی چگونه بر پایداری آموزش، سرعت همگرایی و دقت اعتبارسنجی تأثیر میگذارد. از طریق آزمایشگاههای عملی، ثبت تجربیات و تفسیر منحنیهای آموزش، تصمیمگیریهای آگاهانه در مورد بهروزرسانی لایهها، انتخاب نرخ یادگیری مناسب و ایجاد تعادل بین دقت و بازدهی آموزش را تمرین خواهید کرد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر را بهطور مؤثر فاینتیون کرده و استراتژیهای نرخ یادگیری را بهگونهای انتخاب کنید که زمان آموزش را بدون کاهش عملکرد، کاهش دهند.
سرفصل ها و درس ها
بهینهسازی هوش مصنوعی: فاینتیونینگ و افزایش حداکثری دقت
Optimize AI: Fine-Tune & Maximize Accuracy
مقدمه و خوشآمدگویی
Introduction and Welcome
چرا یادگیری انتقالی سرعت آموزش بینایی ماشین را افزایش میدهد
Why Transfer Learning Accelerates Vision Training
راهنمای عملی: آزاد کردن چهار بلوک نهایی ترنسفورمر در Keras
Walkthrough: Unfreezing the Final Four Transformer Blocks in Keras
چگونه زمانبندی نرخ یادگیری باعث شکلگیری همگرایی میشود
Why Learning-Rate Schedules Shape Convergence
بصریسازی زمانبندیهای LR و منحنیهای آموزش در Keras
Visualizing LR Schedules & Training Curves in Keras
تبریک و مسیر یادگیری مستمر
Congratulations and Continuous Learning Journey
نمایش نظرات