در این دوره جامع و به‌روز، با جدیدترین مفاهیم در بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق آشنا می‌شوید. مدرس دوره شما را گام‌به‌گام از مقدمات تا پروژه‌های عملی هدایت می‌کند و با تمرین‌های کاربردی، تسلط شما را به ابزارهای پیشرفته‌ای چون PyTorch و OpenCV تضمین می‌کند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی علاقه‌مندان به تحلیل تصاویر و ویدئو در سطوح مختلف است.

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون و سینتکس آن
• درک مبانی ریاضیات شامل جبرخطی و آمار پایه
• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه مانند Anaconda یا virtualenv
• مفاهیم مقدماتی شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین

اگر تجربه‌ای در این زمینه‌ها ندارید، پیش از شروع دوره می‌توانید از منابع رایگان آنلاین برای تسلط بر پایتون و جبرخطی استفاده کنید.

• شناخت کامل معماری‌های متداول شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• کار با کتابخانه‌های OpenCV و PIL برای پردازش تصاویر
• طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از PyTorch
• استفاده از تکنیک‌های Data Augmentation برای بهبود عملکرد مدل
• آموزش و ارزیابی مدل‌های پیشرفته نظیر YOLO و Faster R-CNN
• تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت ONNX برای اجرا در پلتفرم‌های مختلف
• استفاده از GPU و تسریع آموزش شبکه‌ها با CUDA

با گذراندن این دوره، می‌توانید در پروژه‌های زیر فعالیت کنید:

• سیستم‌های تشخیص چهره در دوربین‌های امنیتی
• تحلیل ویدئو و ردیابی اشیاء در جریان زنده
• کنترل کیفیت صنعتی با بازرسی تصاویر محصولات
• پروژه‌های تحقیقاتی در دانشگاه‌ها یا مراکز پژوهشی

علاوه بر این، مهارت‌های کسب شده در بازار کار بسیار درآمدزا است و می‌تواند در رزومه شما نقطه قوت بزرگی ایجاد کند.

• بخش اول: مقدمات
  • معرفی بینایی کامپیوتری، تاریخچه و کاربردها
  • نصب پایتون و کتابخانه‌های موردنیاز
• بخش دوم: پردازش تصویر
  • خواندن، نوشتن و نمایش تصویر
  • اعمال فیلترهای مکانی و فضایی
  • بینایی کامپیوتری کلاسیک: تشخیص لبه، گوشه و ویژگی
• بخش سوم: شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • ساختار لایه‌های Convolutional، Pooling و Fully Connected
  • پیاده‌سازی مدل ساده در PyTorch
• بخش چهارم: یادگیری عمیق پیشرفته
  • استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
  • پیاده‌سازی YOLO و Faster R-CNN
• بخش پنجم: پروژه‌های عملی
  • تشخیص چهره در ویدئوهای زنده
  • ردیابی اشیاء با Deep SORT
  • کار با داده‌های بزرگ و بهینه‌سازی مدل
• بخش ششم: استقرار و بهینه‌سازی
  • تبدیل مدل به ONNX و TorchScript
  • بهینه‌سازی inference روی CPU و GPU

در طول دوره با پروژه‌های زیر به صورت عملی کار خواهید کرد:

• ساخت ابزار تشخیص تخلف رانندگی از روی دوربین مدار بسته
• تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی در تصاویر شهری
• طبقه‌بندی انواع میوه یا سبزیجات با دقت بالا
• تشخیص تغییرات غیرعادی در خطوط تولید کارخانه

این پروژه‌ها شامل آماده‌سازی داده، آموزش مدل، ارزیابی عملکرد و بهینه‌سازی نهایی هستند.

• دسترسی به لینک رسمی Udemy از طریق فایل راهنمای دوره
• استفاده از حساب کاربری Udemy یا روش‌های رایگان جهت ثبت‌نام
• دانلود اسکریپت‌ها و فایل‌های تمرینی از داخل محیط دوره
• ایجاد محیط مجازی و نصب پکیج‌های لازم با دستور pip install -r requirements.txt

در صورت بروز مشکل در دانلود یا نصب، راهنمای گام‌به‌گام در بخش پرسش و پاسخ دوره موجود است.

دوره «بینایی کامپیوتری مدرن و یادگیری عمیق با پایتون و PyTorch ۲۰۲۴-۱۲» یک فرصت بی‌نظیر برای کسب مهارت‌های به‌روز و بازارپسند در زمینه بینایی ماشین است. فارغ از سطح فعلی شما، با تمرین پروژه‌های متنوع و ضبط شده این دوره، تبدیل به یک متخصص پویا در حوزه تحلیل تصاویر خواهید شد. اگر به دنبال ارتقاء مهارت و ورود به صنایع پیشرفته هستید، بدون تردید این دوره گام بعدی شماست.