این دوره جامع طراحی شده است تا شما را از مفاهیم اولیه تا پیشرفته بینایی ماشین و یادگیری عمیق هدایت کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مبانی OpenCV و پردازش تصویر: با اصول بارگذاری، نمایش، دستکاری و ذخیره تصاویر آشنا شوید. فیلترهای مختلف (مانند فیلترهای گوسی، میانه، لبه‌یاب)، تبدیل‌های هندسی (مانند تغییر اندازه، چرخش، برش) و عملیات مورفولوژیکی (فرسایش، انبساط، باز شدن، بسته شدن) را برای بهبود و آماده‌سازی تصاویر به کار برید.
• استخراج ویژگی و تشخیص الگو: تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تشخیص لبه، کانتور، گوشه و استخراج ویژگی‌های کلیدی تصویر (مانند SIFT, SURF, ORB) را فرا بگیرید تا اشیاء و الگوها را در تصاویر و ویدئوها شناسایی و ردیابی کنید.
• مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای بینایی ماشین: با ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) آشنا شوید. درک کنید که چگونه لایه‌های کانولوشن، پولینگ و فول-کانکتد در تشخیص الگوهای پیچیده بصری عمل می‌کنند و چگونه این شبکه‌ها انقلابی در بینایی ماشین ایجاد کرده‌اند.
• کاربرد عملی شبکه‌های عصبی: یاد بگیرید چگونه مدل‌های CNN را برای وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)، تشخیص اشیاء (Object Detection) و تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) آموزش دهید و بهینه‌سازی کنید. این شامل تنظیم ابرپارامترها و استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و Keras است.
• تشخیص و ردیابی اشیاء در زمان واقعی: با الگوریتم‌های مدرن و پیشرفته تشخیص شیء مانند YOLO (You Only Look Once) و SSD (Single Shot MultiBox Detector) آشنا شوید و آن‌ها را برای شناسایی و مکان‌یابی دقیق اشیاء در زمان واقعی پیاده‌سازی کنید. همچنین به مباحث ردیابی اشیاء در جریان‌های ویدئویی پرداخته خواهد شد.
• پروژه‌های عملی و کاربردی: با انجام پروژه‌های عملی و مبتنی بر داده‌های واقعی، مهارت‌های خود را تقویت کرده و یک سبد کار حرفه‌ای برای نمایش توانایی‌هایتان ایجاد کنید. این پروژه‌ها از تشخیص چهره و ردیابی حرکت تا طبقه‌بندی تصاویر پزشکی را شامل می‌شوند.
• کار با مجموعه داده‌های بزرگ: نحوه بارگذاری، پیش‌پردازش، افزایش داده (Data Augmentation) و آماده‌سازی مجموعه داده‌های تصویری بزرگ را برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق فرا بگیرید. همچنین با فرمت‌های رایج مجموعه داده‌ها و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.
• بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها: با روش‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای عملکرد بهتر و کاهش منابع مصرفی، و نحوه استقرار آن‌ها در کاربردهای واقعی و پلتفرم‌های مختلف (مانند وب، موبایل یا سیستم‌های嵌入 شده) آشنا شوید.

گذراندن این دوره تخصصی، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد و شما را در مسیر شغلی خود متمایز می‌سازد:

• تسلط بر مهارت‌های پرتقاضا: با کسب دانش و تجربه عملی در پایتون، OpenCV و یادگیری عمیق، به یکی از پرتقاضاترین و پویاترین حوزه‌های فناوری اطلاعات وارد می‌شوید که در صنایع مختلفی نظیر خودرو، رباتیک، پزشکی، امنیت و سرگرمی کاربرد دارد.
• فرصت‌های شغلی گسترده: این دوره شما را برای مشاغلی مانند مهندس بینایی ماشین، مهندس یادگیری ماشین، محقق هوش مصنوعی، توسعه‌دهنده سیستم‌های هوشمند، و دانشمند داده آماده می‌سازد که از موقعیت‌های شغلی با آینده‌ای روشن و دستمزد رقابتی محسوب می‌شوند.
• توانایی حل مسائل واقعی: کسب توانایی برای توسعه راه‌حل‌های نوآورانه و مؤثر برای چالش‌های واقعی در حوزه‌هایی مانند تشخیص بیماری‌های پزشکی از تصاویر، کنترل کیفیت صنعتی، سیستم‌های نظارتی هوشمند و خودروهای خودران.
• ایجاد سبد مهارت‌های فنی قوی: با تسلط بر ابزارها و فریم‌ورک‌های کلیدی و همچنین درک عمیق از نظریه و عمل، یک پایه قوی برای ادامه یادگیری و پیشرفت در حوزه‌های مرتبط با هوش مصنوعی خواهید ساخت.
• افزایش پتانسیل کسب درآمد: متخصصان در این زمینه به دلیل مهارت‌های تخصصی و کمیاب خود، از پتانسیل بالایی برای کسب درآمد برخوردارند و تقاضا برای آن‌ها همواره در حال افزایش است.
• آمادگی برای پروژه‌های پیچیده: با درک عمیق مفاهیم و ابزارهای پیشرفته، برای رویارویی با چالش‌ها و پیاده‌سازی پروژه‌های پیچیده بینایی ماشین، چه در محیط آکادمیک و چه در صنعت، آماده خواهید شد.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره جامع و تضمین یک تجربه یادگیری مؤثر، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مبانی پایتون: تسلط بر مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون شامل متغیرها، انواع داده، ساختارهای کنترلی (مانند حلقه‌ها و شرط‌ها)، توابع، کار با کلاس‌ها و اشیاء (مقدماتی) و ساختارهای داده‌ای مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها و تاپل‌ها. این دانش به شما کمک می‌کند تا کدهای نمونه و تمرینات را به راحتی دنبال کنید.
• دانش مقدماتی ریاضیات: آشنایی اولیه با مفاهیم جبر خطی (مانند ماتریس‌ها، بردارها و عملیات روی آن‌ها) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (مفاهیم مشتق، گرادیان) بسیار مفید خواهد بود، زیرا این مفاهیم پایه‌های نظری یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند. هرچند تمامی مفاهیم ضروری در طول دوره مرور و توضیح داده خواهند شد.
• درک کلی از یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین مانند داده‌های آموزشی، آزمایشی، اعتبارسنجی، رگرسیون، طبقه‌بندی، پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل، در فهم عمیق‌تر مباحث یادگیری عمیق کمک می‌کند و سرعت یادگیری شما را افزایش می‌دهد.
• اشتیاق به یادگیری و حل مسئله: مهم‌تر از همه، داشتن انگیزه قوی و علاقه به حوزه بینایی ماشین و یادگیری عمیق و همچنین ذهنیت حل مسئله، کلید موفقیت شما در این مسیر خواهد بود. آمادگی برای صرف زمان و تمرین عملی برای تسلط بر مهارت‌ها ضروری است.

این دوره به صورت ماژولار و گام به گام طراحی شده است تا یادگیری را بهینه‌سازی کند و شما را در مسیر تسلط بر بینایی ماشین و یادگیری عمیق پیش ببرد:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و اصول OpenCV
  • معرفی بینایی ماشین و کاربردهای آن
  • نصب و راه‌اندازی محیط کار پایتون و OpenCV
  • بارگذاری، نمایش و ذخیره تصاویر و ویدئوها
  • کار با پیکسل‌ها و کانال‌های رنگی (BGR, HSV, Grayscale)
  • عملیات پایه بر روی تصاویر: برش، تغییر اندازه، چرخش، آینه‌ای کردن
  • ترسیم اشکال هندسی (خط، دایره، مستطیل) و متن بر روی تصاویر
• ماژول ۲: پردازش پیشرفته تصویر و فیلترها
  • عملیات مورفولوژیکی: فرسایش، انبساط، باز شدن، بسته شدن، گرادیان مورفولوژیکی
  • فیلترهای هموارسازی و کاهش نویز: فیلتر گوسی، میانه، Bilateral
  • تشخیص لبه: الگوریتم‌های Canny, Sobel, Laplacian
  • آستانه‌گذاری (Thresholding): انواع آستانه‌گذاری و آستانه‌گذاری تطبیقی
  • تشخیص و ترسیم کانتورها، محاسبه ویژگی‌های کانتور
  • هیستوگرام تصاویر و کاربردهای آن: همسان‌سازی هیستوگرام
• ماژول ۳: استخراج ویژگی، تطبیق و ردیابی اشیاء
  • مبانی استخراج نقاط کلیدی و توصیف‌گرهای ویژگی
  • معرفی الگوریتم‌های SIFT, SURF, ORB, FAST, BRIEF (مفاهیم و تفاوت‌ها)
  • تطبیق ویژگی‌ها و کشف اشیاء (Feature Matching)
  • تشخیص و ردیابی چهره با استفاده از Haar Cascades و الگوریتم‌های ساده‌تر
  • مقدمه‌ای بر ردیابی اشیاء متحرک (Object Tracking) و الگوریتم‌های پایه آن
• ماژول ۴: ورود به دنیای یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • مرور مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی: نورون‌ها، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی
  • معرفی عمیق شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): لایه‌های کانولوشن، پولینگ، فول-کانکتد
  • معماری‌های معروف CNN: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception
  • مفاهیم آموزش، اعتبارسنجی و تست مدل‌های یادگیری عمیق
  • معرفی و کار با فریم‌ورک‌های TensorFlow و Keras برای ساخت و آموزش مدل‌ها
• ماژول ۵: طبقه‌بندی و تشخیص اشیاء با یادگیری عمیق
  • طبقه‌بندی تصویر با CNNs از ابتدا
  • مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • مفاهیم تشخیص شیء (Object Detection): Box Bounding, Non-Maximum Suppression (NMS)
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های YOLO و SSD برای تشخیص شیء در زمان واقعی
  • نکات بهینه‌سازی و افزایش دقت مدل‌های تشخیص شیء
• ماژول ۶: تقسیم‌بندی تصویر و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق
  • مقدمه‌ای بر تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) و نمونه‌ای (Instance Segmentation)
  • معرفی معماری‌های U-Net و Mask R-CNN برای تقسیم‌بندی
  • کاربردهای تقسیم‌بندی در پزشکی (مانند تشخیص تومور) و تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • مفاهیم پایه بازسازی تصاویر و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • مقدمه‌ای بر استایل ترنسفر (Neural Style Transfer)
• ماژول ۷: پروژه‌های عملی و کاربردی نهایی
  • پروژه جامع تشخیص چهره و شناسایی اشخاص در تصاویر و ویدئوها
  • پروژه شمارش و ردیابی اشیاء در جریان‌های ویدئویی (مانند شمارش خودروها در ترافیک)
  • پروژه تشخیص نقص در محصولات صنعتی با استفاده از بینایی ماشین
  • پروژه طبقه‌بندی تصاویر پزشکی یا کشاورزی (مانند تشخیص بیماری گیاهی)
  • راهنمایی برای انجام پروژه‌های شخصی و توسعه ایده‌های خلاقانه