اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی SSD برای تشخیص اشیاء

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی SSD برای تشخیص اشیاء

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه نویسی پایتون برای بینایی کامپیوتر
• 2. نصب و راه اندازی پایتون، کتابخانه های ضروری (OpenCV، NumPy)
• 3. مفاهیم اولیه تصویر: پیکسل، کانال های رنگی، انواع داده تصویر
• 4. خواندن، نمایش و ذخیره تصاویر با OpenCV
• 5. عملیات پایه پردازش تصویر: تغییر اندازه، برش، چرخش
• 6. فیلترهای تصویر: هموارسازی، تیز کردن، تشخیص لبه (Sobel, Canny)
• 7. هیستوگرام تصویر و کاربردهای آن
• 8. تبدیلات فضایی تصویر: affine, perspective
• 9. مفاهیم اولیه بینایی کامپیوتر: تشخیص ویژگی، شناسایی الگو
• 10. مقدمه ای بر تشخیص اشیاء
• 11. مفاهیم شبکه های عصبی
• 12. معرفی شبکه های کانولوشن (CNNs)
• 13. عملکرد کانولوشن
• 14. لایه های Pooling
• 15. معماری های CNN: AlexNet, VGG, ResNet (مروری)
• 16. انتخاب و تنظیم هایپرپارامترهای CNN
• 17. آموزش CNN ها: Forward Propagation, Backpropagation, Gradient Descent
• 18. بهینه سازها: SGD, Adam
• 19. ارزیابی مدل: دقت، فراخوانی، F1-score، mAP
• 20. مقدمه ای بر دیتاست های تشخیص اشیاء (COCO, PASCAL VOC)
• 21. نحوه ساخت دیتاست برای تشخیص اشیاء
• 22. مبانی جعبه های محدود کننده (Bounding Boxes)
• 23. محاسبه Intersection over Union (IoU)
• 24. معرفی SSD (Single Shot MultiBox Detector)
• 25. معماری کلی SSD
• 26. پایه های SSD: Anchor Boxes (Default Boxes)
• 27. انتخاب سایز و نسبت های Anchor Boxes
• 28. محاسبه لیبل ها برای Anchor Boxes
• 29. عملکرد Non-Maximum Suppression (NMS)
• 30. لایه های کانولوشن در SSD
• 31. لایه های پیش بینی در SSD
• 32. عملکرد Multi-Scale Feature Maps در SSD
• 33. عملگرهای loss در SSD: classification loss, localization loss
• 34. پیاده سازی کد SSD با پایتون
• 35. آماده سازی داده ها برای آموزش SSD
• 36. آماده سازی دیتاست COCO برای آموزش
• 37. پیاده سازی بخش Anchor Box generation
• 38. پیاده سازی بخش لیبل گذاری (label assignment)
• 39. پیاده سازی بخش محاسبه loss
• 40. ساختن مدل SSD با Keras/TensorFlow/PyTorch (انتخاب فریمورک)
• 41. آموزش مدل SSD
• 42. ارزیابی عملکرد مدل SSD
• 43. تنظیم هایپرپارامترهای SSD
• 44. بهبود عملکرد SSD: دیتا آگمنتیشن
• 45. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در SSD
• 46. مقایسه عملکرد SSD با سایر الگوریتم های تشخیص اشیاء
• 47. اصلاحات و بهینه سازی های مختلف SSD
• 48. پیاده سازی SSD با استفاده از کتابخانه های آماده (مثلا TensorFlow Object Detection API)
• 49. تشخیص اشیاء روی تصاویر با مدل آموزش دیده
• 50. تشخیص اشیاء روی ویدئوها
• 51. تکنیک های کاهش محاسبات در SSD
• 52. کاربرد SSD در سیستم های Real-Time
• 53. معرفی MobileNets برای SSD
• 54. معرفی Single-Shot Detectors مبتنی بر Backbone های مدرن
• 55. SSD و مشکلات آن: دقت پایین برای اشیاء کوچک
• 56. معرفی Yolo (You Only Look Once)
• 57. مقایسه Yolo و SSD
• 58. مفاهیم advanced بینایی کامپیوتر
• 59. شناسایی اشیاء بر اساس فاصله
• 60. تعیین جهت گیری اشیاء
• 61. تشخیص اشیاء در محیط های کم نور
• 62. تشخیص اشیاء در شرایط آب و هوایی نامساعد
• 63. استفاده از اطلاعات زمانی برای تشخیص اشیاء
• 64. استفاده از مدل های 3D برای تشخیص اشیاء
• 65. طراحی یک pipeline کامل تشخیص اشیاء
• 66. بهینه سازی کد برای سرعت و کارایی
• 67. استفاده از GPU برای آموزش و اجرا
• 68. آشنایی با ابزارهای تست و دیباگینگ کد
• 69. آشنایی با مفهوم quantization
• 70. استفاده از quantization برای سرعت بخشیدن به SSD
• 71. معرفی AutoML برای بینایی کامپیوتر
• 72. استفاده از AutoML برای طراحی مدل SSD
• 73. ارائه و توضیح نتایج: نمایش و تفسیر
• 74. مستندسازی پروژه
• 75. انتخاب و نصب IDE های مناسب (VS Code, PyCharm)
• 76. مدیریت پروژه و کنترل نسخه (Git, GitHub)
• 77. آشنایی با Docker برای استقرار مدل
• 78. استقرار مدل SSD بر روی ابر (AWS, Google Cloud, Azure)
• 79. بهینه سازی مدل برای استقرار در دستگاه های محدود (Edge Computing)
• 80. فناوری های سخت افزاری برای بینایی کامپیوتر
• 81. بررسی سخت افزارهای پردازش تصویر (پردازنده های گرافیکی، TPU)
• 82. معرفی انواع مختلف دیتاست های موجود برای تشخیص اشیاء
• 83. انتخاب دیتاست مناسب برای پروژه
• 84. آشنایی با مسائل مربوط به داده های نامتعادل
• 85. تکنیک های مقابله با داده های نامتعادل
• 86. مبانی یادگیری فعال (Active Learning)
• 87. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود مدل SSD
• 88. تکنیک های پیش پردازش داده ها
• 89. استفاده از تکنیک های augmentation پیشرفته
• 90. بررسی انواع مختلف loss function برای SSD
• 91. طراحی معماری سفارشی SSD
• 92. چالش های تشخیص اشیاء در دنیای واقعی
• 93. حل مشکلات و خطاهای رایج در پیاده سازی SSD
• 94. بهینه سازی حافظه و مصرف منابع
• 95. ارائه پروژه نهایی و خلاصه دوره
• 96. مروری بر مباحث مهم و کلیدی
• 97. منابع و مراجع (کتاب ها، مقالات، وب سایت ها)
• 98. نکات پایانی و جمع بندی دوره
• 99. بررسی پروژه های عملی و نمونه کدهای بیشتر
• 100. آشنایی با فرصت های شغلی در زمینه بینایی کامپیوتر