در دنیای پیشرفته هوش مصنوعی و بینایی ماشین، توسعه و بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستیابی به بالاترین کارایی و سرعت، امری حیاتی است. دوره جامع “تنسورRT، تشخیص و سگمنتیشن” با هدف ارتقاء مهارت‌های شما در این زمینه، به صورت تخصصی بر روی پلتفرم تنسورRT (TensorRT) تمرکز دارد. این دوره، که بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، ابزاری قدرتمند برای تسریع اجرای مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه در وظایف پیچیده تشخیص اشیاء (Object Detection) و سگمنتیشن (Segmentation) است.

با بهره‌گیری از این دوره، شما قادر خواهید بود مدل‌های خود را برای اجرا بر روی سخت‌افزارهای NVIDIA بهینه‌سازی کرده و از حداکثر توان پردازشی آن‌ها بهره‌مند شوید. این امر به طور مستقیم منجر به کاهش زمان پاسخ‌دهی و افزایش throughput در کاربردهای عملی خواهد شد.

تنسورRT یک محیط زمان اجرای (runtime) با کارایی بالا از NVIDIA است که مدل‌های یادگیری عمیق را برای استقرار در محیط‌های تولیدی بهینه‌سازی و تسریع می‌کند. این پلتفرم با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند:

• کوانتیزاسیون (Quantization): تبدیل پارامترهای مدل از دقت بالا (FP32) به دقت پایین‌تر (FP16 یا INT8) برای کاهش حجم و افزایش سرعت محاسبات.
• لایه‌گذاری (Layer Fusion): ترکیب چندین عملیات کوچک در یک عملیات بزرگتر برای کاهش سربار محاسباتی.
• بهینه‌سازی کرنل (Kernel Optimization): استفاده از کرنل‌های بهینه‌شده برای معماری‌های مختلف GPU.
• تخصیص حافظه پویا (Dynamic Tensor Memory): مدیریت بهینه حافظه GPU برای کاهش مصرف و افزایش سرعت.

به شما این امکان را می‌دهد تا مدل‌های خود را با سرعت و کارایی بی‌نظیری اجرا کنید. این دوره به شما نشان می‌دهد چگونه از این قابلیت‌ها به طور مؤثر در پروژه‌های خود استفاده کنید.

این دوره جامع، شما را گام به گام با دنیای تنسورRT و کاربرد آن در تشخیص و سگمنتیشن آشنا می‌کند. سرفصل‌های اصلی این دوره عبارتند از:

مبانی تنسورRT و بهینه‌سازی مدل

• آشنایی با معماری و اجزای تنسورRT.
• فرایند ساخت و بهینه‌سازی موتور تنسورRT (TensorRT Engine).
• تکنیک‌های کوانتیزاسیون (FP16, INT8) و تاثیر آن بر دقت و سرعت.
• کار با مدل‌های مختلف (مانند ONNX, UFF, Caffe) و تبدیل آن‌ها به فرمت تنسورRT.
• تکنیک‌های کاهش تاخیر (Latency Reduction) و افزایش توان عملیاتی (Throughput Improvement).

تشخیص اشیاء (Object Detection) با تنسورRT

• مرور مدل‌های پرکاربرد تشخیص اشیاء (مانند YOLO, SSD, Faster R-CNN).
• نحوه بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء با تنسورRT.
• پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص اشیاء بلادرنگ (Real-time Object Detection) با استفاده از تنسورRT.
• مثال‌های عملی: تشخیص خودرو در تصاویر، شناسایی چهره، ردیابی اشیاء.

سگمنتیشن (Segmentation) با تنسورRT

• مبانی سگمنتیشن تصویر (Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Panoptic Segmentation).
• مرور مدل‌های محبوب سگمنتیشن (مانند U-Net, DeepLab, Mask R-CNN).
• بهینه‌سازی مدل‌های سگمنتیشن برای اجرا با تنسورRT.
• کاربردها: سگمنتیشن پزشکی (تومور، ارگان‌ها)، سگمنتیشن در خودروهای خودران (مسیر، عابر پیاده).
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی سگمنتیشن با استفاده از تنسورRT.

کاربردهای پیشرفته و نکات عملی

• ساخت پایپ‌لاین‌های پردازش تصویر با تنسورRT.
• ادغام تنسورRT با فریم‌ورک‌های دیگر (مانند OpenCV, DeepStream).
• نکات اشکال‌زدایی (Debugging) و پروفایلینگ (Profiling) مدل‌های تنسورRT.
• استقرار مدل‌های بهینه‌شده در دستگاه‌های لبه (Edge Devices) با استفاده از تنسورRT.

این دوره برای افراد زیر بسیار مفید و کاربردی است:

• مهندسان و پژوهشگران هوش مصنوعی و یادگیری عمیق.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار علاقه‌مند به بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین.
• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی و مهندسی برق.
• متخصصانی که نیاز به اجرای سریع و کارآمد مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های خود دارند.
• افرادی که با چالش‌های مرتبط با سرعت و منابع محاسباتی در مدل‌های تشخیص و سگمنتیشن روبرو هستند.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.
• تجربه کار با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا PyTorch.
• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python.
• دانش پایه از مفاهیم بینایی ماشین (Image Processing).
• دسترسی به سخت‌افزار NVIDIA GPU (برای اجرای عملی کدها، هرچند بسیاری از مفاهیم به صورت تئوری و با نمایش کد قابل فراگیری هستند).

با تهیه این دوره، شما از مزایای منحصر به فردی برخوردار خواهید شد:

• دسترسی جامع و آفلاین: تمامی محتوای آموزشی به صورت کامل بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و شما می‌توانید در هر زمان و مکانی به آن دسترسی داشته باشید، بدون نیاز به اینترنت.
• یادگیری عملی و کاربردی: دوره با مثال‌های کدنویسی فراوان و پروژه‌های واقعی، یادگیری را از حالت تئوری خارج کرده و به سمت کاربرد عملی سوق می‌دهد.
• بهینه‌سازی عملکرد: کسب مهارت در استفاده از تنسورRT به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های خود را به طور قابل توجهی سریع‌تر اجرا کرده و کارایی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش دهید.
• کسب تخصص در حوزه پرتقاضا: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق، یکی از مهارت‌های کلیدی و پرتقاضا در بازار کار هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
• پوشش عمیق مباحث: دوره به صورت تخصصی به دو حوزه مهم تشخیص و سگمنتیشن پرداخته و ابزارهای لازم برای تسریع آن‌ها را آموزش می‌دهد.

با تهیه این مجموعه آموزشی ارزشمند، گامی بلند در جهت حرفه‌ای شدن در زمینه بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق بردارید و توانایی‌های خود را در پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی در سطح حرفه‌ای ارتقا دهید. این دوره، کلید موفقیت شما در پروژه‌های پیچیده تشخیص و سگمنتیشن خواهد بود.