| نام محصول به انگلیسی | Udemy – Deep Learning: Advanced Computer Vision (GANs, SSD, +More!) |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | یادگیری عمیق: بینایی ماشین پیشرفته |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه می‌گردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
یادگیری عمیق: بینایی ماشین پیشرفته
به دوره آموزشی “یادگیری عمیق: بینایی ماشین پیشرفته” در Udemy خوش آمدید. این دوره جامع به شما کمک می‌کند تا در زمینه بینایی ماشین پیشرفت کنید و مهارت‌های لازم برای کار با مدل‌های پیچیده مانند GANs (شبکه‌های مولد تخاصمی) و SSD (Single Shot Detector) را کسب نمایید. این مقاله به بررسی جزئیات این دوره، مزایا، پیش‌نیازها و سرفصل‌های آن می‌پردازد.
هدف دوره
هدف اصلی این دوره، آموزش مفاهیم پیشرفته بینایی ماشین و ارائه ابزارهای عملی برای توسعه پروژه‌های واقعی است. شما در این دوره با روش‌های نوین در زمینه‌های زیر آشنا خواهید شد:
- تولید تصاویر با استفاده از GANs
- تشخیص اشیا با استفاده از SSD و سایر الگوریتم‌ها
- تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
- کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
مخاطبان دوره
این دوره برای افراد زیر مناسب است:
- دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر و مهندسی برق
- متخصصان یادگیری ماشین که قصد دارند مهارت‌های خود را در بینایی ماشین ارتقا دهند
- توسعه‌دهندگانی که علاقه‌مند به ساخت برنامه‌های کاربردی با استفاده از بینایی ماشین هستند
پیش‌نیازها
برای شرکت در این دوره، داشتن دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:
- مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
- آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
- دانش ابتدایی در مورد کتابخانه‌های TensorFlow یا PyTorch
- درک مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
سرفصل‌های دوره
این دوره شامل چندین بخش اصلی است که هر کدام به بررسی یک موضوع خاص می‌پردازند. در زیر به معرفی برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها اشاره می‌شود:
- مقدمه‌ای بر بینایی ماشین پیشرفته: در این بخش، مفاهیم کلیدی و کاربردهای بینایی ماشین پیشرفته معرفی می‌شوند.
- شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs): شما در این بخش با معماری‌های مختلف GANs آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از آن‌ها تصاویر جدید تولید کنید. مباحثی مانند DCGAN (Deep Convolutional GAN) و Conditional GAN نیز مورد بررسی قرار می‌گیرند.
مثال عملی: ساخت یک GAN برای تولید تصاویر چهره‌های مصنوعی.
- تشخیص اشیا با استفاده از SSD: در این بخش، الگوریتم SSD به عنوان یکی از روش‌های سریع و دقیق برای تشخیص اشیا در تصاویر معرفی می‌شود. شما یاد می‌گیرید که چگونه یک مدل SSD را آموزش دهید و از آن برای تشخیص اشیا در تصاویر و ویدیوها استفاده کنید.
مثال عملی: آموزش یک مدل SSD برای تشخیص اتومبیل‌ها در تصاویر ترافیکی.
- تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation): در این بخش، روش‌های تقسیم‌بندی تصاویر به نواحی معنایی مختلف بررسی می‌شوند. شما با مدل‌هایی مانند U-Net و FCN (Fully Convolutional Network) آشنا می‌شوید.
مثال عملی: استفاده از U-Net برای تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی (مانند تصاویر MRI).
- انتقال سبک (Style Transfer): در این بخش، شما یاد می‌گیرید که چگونه سبک یک تصویر را به تصویر دیگر منتقل کنید. این تکنیک با استفاده از شبکه‌های عصبی قابل انجام است و کاربردهای جالبی در زمینه هنر و طراحی دارد.
مثال عملی: انتقال سبک یک نقاشی کلاسیک به یک عکس مدرن.
- یادگیری تقویتی در بینایی ماشین: این بخش به بررسی کاربردهای یادگیری تقویتی در زمینه‌های مختلف بینایی ماشین می‌پردازد.
- پروژه‌های عملی: در طول دوره، شما چندین پروژه عملی انجام خواهید داد که به شما کمک می‌کنند مفاهیم آموخته شده را در عمل به کار ببرید.
مزایای شرکت در دوره
شرکت در این دوره مزایای بسیاری دارد، از جمله:
- یادگیری مفاهیم پیشرفته: شما با جدیدترین تکنیک‌ها و الگوریتم‌های بینایی ماشین آشنا می‌شوید.
- مهارت‌های عملی: با انجام پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های کاربردی را کسب می‌کنید.
- ارتقای شغلی: این دوره می‌تواند به شما کمک کند تا در زمینه کاری خود پیشرفت کنید و فرصت‌های شغلی بهتری را به دست آورید.
- دسترسی به منابع آموزشی: شما به مجموعه‌ای از منابع آموزشی با کیفیت دسترسی خواهید داشت که به شما در یادگیری بهتر کمک می‌کنند.
- پشتیبانی مدرس: در صورت بروز هرگونه سوال یا مشکل، می‌توانید از پشتیبانی مدرس دوره بهره‌مند شوید.
GANs: شبکه‌های مولد تخاصمی
GANs یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین تکنیک‌های یادگیری عمیق در سال‌های اخیر است. این شبکه‌ها از دو بخش اصلی تشکیل شده‌اند: یک مولد (Generator) که تلاش می‌کند تصاویر جدید تولید کند، و یک متمایزکننده (Discriminator) که سعی می‌کند تصاویر تولید شده توسط مولد را از تصاویر واقعی تشخیص دهد. این دو بخش با هم در یک بازی تخاصمی شرکت می‌کنند تا مولد بتواند تصاویر واقعی‌تری تولید کند.
کاربردهای GANs:
- تولید تصاویر با کیفیت بالا
- بهبود کیفیت تصاویر موجود
- تولید تصاویر سه‌بعدی
- تبدیل متن به تصویر
- و بسیاری کاربردهای دیگر
SSD: تشخیص اشیا به صورت تک‌شاتی
SSD یک الگوریتم تشخیص اشیا است که با استفاده از یک شبکه عصبی، اشیا را در تصاویر و ویدیوها تشخیص می‌دهد. یکی از ویژگی‌های برجسته SSD، سرعت بالای آن است که آن را برای کاربردهایی مانند تشخیص اشیا در زمان واقعی (Real-time Object Detection) مناسب می‌سازد.
مراحل اصلی کار SSD:
- استفاده از چندین لایه کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌ها
- پیش‌بینی جعبه‌های محدودکننده (Bounding Boxes) و احتمال وجود اشیا در هر جعبه
- اعمال تکنیک‌های suppression non-maximum برای حذف جعبه‌های تکراری
سخن پایانی
دوره “یادگیری عمیق: بینایی ماشین پیشرفته” یک فرصت عالی برای یادگیری مفاهیم پیشرفته بینایی ماشین و کسب مهارت‌های عملی در این زمینه است. با شرکت در این دوره، می‌توانید به یک متخصص بینایی ماشین تبدیل شوید و در پروژه‌های جذاب و پرکاربرد شرکت کنید. امیدواریم از این دوره لذت ببرید و به اهداف خود دست یابید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.