ViT and SWin Transformers in CV

  • Mohamed Essam
  • محترف
  • 22-06-2024
  • 1014

تتناول هذه الدورة موضوعات متقدمة في مجال الرؤية الحاسوبية، مركزة بشكل خاص على قيود الشبكات العصبية التكرارية (CNNs) والتقنيات الناشئة للتغلب على هذه القيود. ستغطي الدورة الهندسة المعمارية لـ Vision Transformer (ViT) و Swin Transformer ، بالإضافة إلى تقنيات التعلم ذاتي الإشراف والتطورات الأخرى الحديثة في بحوث الرؤية الحاسوبية.

مستخرجات التعلم

  • فهم قيود الشبكات العصبية التكرارية (CNNs) وكيفية التغلب عليها باستخدام محولات الرؤية.
  • بناء نماذج Vision Transformer (ViT) وSwin Transformer من الصفر.
  • تطبيق تقنيات التعلم الذاتي الإشراف لتحسين أداء نماذج الرؤية الحاسوبية.
  • تطوير نماذج رؤية حاسوبية متقدمة باستخدام أدوات مثل Python وTensorFlow وPyTorch.
  • فهم واستخدام تقنيات Layer Norm، Residual، Feed Forward، Cyclic Shift، Patch Merging، وRelative Position في Swin Transformer.

الأسئلة الشائعة

عند إتمامك لكورس "ViT and SWin Transformers in CV" على منصة الكامب، ستكتسب فهماً عميقاً لمفاهيم وتطبيقات Vision Transformers وSwin Transformers. ستتعلم كيفية تجاوز قيود الشبكات العصبية التكرارية (CNNs) باستخدام هذه التقنيات الناشئة في مجال الرؤية الحاسوبية.

هذا الكورس مناسب للأفراد الذين يرغبون في فهم التقنيات المتقدمة في الرؤية الحاسوبية. سواء كنت باحثًا أو مهندسًا في مجال الذكاء الاصطناعي، ستجد محتوى هذا الكورس مناسباً لتطوير مهاراتك ومعرفتك.

الكورس يركز على التطبيقات العملية والتطورات الحديثة في مجال الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك Vision Transformer (ViT) وSwin Transformer. يغطي الكورس تفاصيل الهندسة المعمارية والتقنيات ذاتي الإشراف، مما يجعله مميزاً لمن يرغب في فهم التقنيات المتقدمة بشكل شامل.

لا يتطلب الكورس أي متطلبات مسبقة محددة. على الرغم من أن المعرفة الأساسية بالشبكات العصبية والرؤية الحاسوبية مفيدة، توفر منصة الكامب دورات تمهيدية لتسهيل البدء في هذا المجال المتقدم.

تشمل المواضيع:
  • قيود الشبكات العصبية التكرارية / CNN Limitations
  • محولات الرؤية / Vision Transformers
  • كتابة كود ViT من الصفر / ViT Code From Scratch
  • التعلم الذاتي الإشراف في ViT / Self Supervision in ViT
  • قيود ViT / ViT Limitations
  • محول SWIN / Swin Transformer
  • التطبيع الطبقي، البقايا، التغذية الأمامية / Layer Norm, Residual, Feed Forward
  • التحول الدوري والقناع / Cyclic Shift and Mask
  • دمج الرقع / Patch Merging
  • الموضع النسبي، انتباه النافذة / Relative Position, Window Attention

الكورس يوفر مشاريع تطبيقية ودروس تفاعلية تمكنك من تطبيق مفاهيم Vision Transformers وSwin Transformers في مواقف حقيقية. ستعمل على حالات دراسية واقعية، مما يعزز من فهمك العملي للمحتوى.

نعم، بعد إتمام كورس "ViT and SWin Transformers in CV" بنجاح، ستحصل على شهادة معتمدة من منصة الكامب، مما يعزز من قيمة سيرتك الذاتية ويساعدك في التقدم في مجال الرؤية الحاسوبية.

ستتعلم استخدام العديد من الأدوات واللغات البرمجية الأساسية في الرؤية الحاسوبية مثل Python، وأطر العمل مثل TensorFlow وPyTorch لتطوير نماذج Vision Transformers وSwin Transformers.

المحتوي

VIT
CNN Limitations

درس

Vision Transformers

درس

ViT Code From Scratch

درس

Self Supervision in ViT

درس

ViT Limitations

درس

Quiz 1

تمرين

SWIN
Swin Transformer

درس

Layer Norm , Residual , Feed Forward

درس

Cyclic Shift and Mask

درس

Patch Merging

درس

Relative Position , Window Attention

درس

Quiz 2

تمرين

مشروع

Outro

درس

ابدا رحلتك

اشترك
تتضمن هذه الدورة
  • درس 11
  • المدة 0 ساعة
  • المستوى محترف
  • تاريخ التحديث 22-06-2024
  • شهادة نعم
Mohamed Essam
Mohamed Essam

المهارات

فقط ب 33 دولار/شهريا تدفع سنويا أحصل على مسار تعليمي و مستشار تدريبي و مدرب شخصي.