بازبینی و تقویت نوآوری یک مدل یادگیری عمیق چندوجهی

---

شرح پروژه

یک مدل یادگیری عمیق چندوجهی (Multimodal) در PyTorch پیاده‌سازی کرده‌ام که دو نوع ورودی را ترکیب می‌کند: تصویر سه‌بُعدی MRI (نوع T1-weighted، با شبکهٔ کانولوشنی سه‌بُعدی) و ویژگی‌های عددی جدولی (با یک شبکهٔ چندلایه). خروجی مدل یک اسکور (score) است. کد کامل و اجراپذیر است و ایدهٔ نوآورانهٔ خودم را در بخش ترکیب و آموزش مُدالیته‌ها (Multimodal Fusion) پیاده کرده‌ام.

به دنبال ساختن نوآوری از صفر نیستم؛ نوآوری وجود دارد و به یک متخصص واقعی یادگیری عمیق نیاز دارم که آن را بازبینی، تثبیت، و از نظر فنی مستحکم‌تر و قوی‌تر کند.

تخصص موردنیاز:

PyTorch (در سطح پیشرفته و عملی)
شبکه‌های عصبی کانولوشنی سه‌بُعدی و پردازش تصاویر MRI
ترکیب چندوجهی (Multimodal Fusion) و ترجیحاً آشنایی با تکنیک‌های متعادل‌سازی یادگیری مُدالیته‌ها

فرصت ویژه

این کار خروجی قابل‌انتشاری دارد و شانس بالایی برای پذیرش در مجلات معتبر (Q1) دارد. پیش‌تر با همین دیتاست، مقالهٔ Q1 نوشته و چاپ شده است؛ بنابراین ظرفیت این کار مشخص و اثبات‌شده است. در صورت تأیید و تمایل فرد، امکان قرار گرفتن نامش به‌عنوان یکی از نویسندگان خروجی وجود دارد.

آنچه برایم مهم است:

درستی فنی و استحکام روش برایم مهم‌تر از سرعت است. به دنبال تأیید کورکورانه نیستم؛ نگاه نقادانه و تقویت واقعی نوآوری موجود را می‌خواهم.

نحوهٔ همکاری:

پس از انتخاب و هماهنگی اولیه، جزئیات کامل معماری، کد، و نتایج اولیه در اختیار فرد قرار می‌گیرد. روند کار به این صورت خواهد بود:

نخست، فرد بازبینی و پیشنهادهای فنی خود را به‌صورت مکتوب در یک سند (فایل Word) تدوین می‌کند تا رویکرد و تغییرات پیشنهادی پیش از پیاده‌سازی مشخص و قابل‌بررسی باشد. سپس نسخهٔ اصلاح‌شدهٔ کد را تحویل می‌دهد. در ادامه، من مدل را اجرا کرده و نتایج و خروجی‌ها را به‌صورت گزارش در اختیار فرد قرار می‌دهم تا در چرخه‌ای رفت‌وبرگشتی، روش به‌تدریج تثبیت و تقویت شود.

مهارت ها و تخصص های مورد نیاز

---

---