اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مکان‌یابی اشیاء در تصاویر با استفاده از تنسرفلو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مکان‌یابی اشیاء در تصاویر با استفاده از تنسرفلو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. ساختار شبکه‌های عصبی
• 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 8. پس‌انتشار خطا
• 9. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. لایه‌های کانولوشنی
• 11. لایه‌های پولینگ (Pooling)
• 12. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected)
• 13. معرفی تنسرفلو (TensorFlow)
• 14. نصب و راه‌اندازی تنسرفلو
• 15. مبانی تنسرفلو: تنسورها و عملیات
• 16. برنامه‌نویسی تنسورفلو: گراف‌ها و سشن‌ها
• 17. مدل‌سازی در تنسرفلو
• 18. آموزش مدل در تنسرفلو
• 19. ارزیابی مدل در تنسرفلو
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 21. نمایش تصاویر در کامپیوتر
• 22. عملیات پایه‌ای روی تصاویر
• 23. فیلترهای تصویر
• 24. کشف لبه‌ها در تصاویر
• 25. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 26. کاربرد بینایی ماشین
• 27. مفاهیم کلیدی بینایی ماشین
• 28. مکان‌یابی اشیاء (Object Localization)
• 29. تفاوت مکان‌یابی و تشخیص اشیاء
• 30. چالش‌های مکان‌یابی اشیاء
• 31. روش‌های سنتی مکان‌یابی اشیاء
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بینایی ماشین
• 34. معماری‌های معروف CNN برای بینایی ماشین
• 35. کاربرد CNN در دسته‌بندی تصاویر
• 36. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
• 37. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر
• 38. مکان‌یابی اشیاء با استفاده از CNN
• 39. آموزش مدل مکان‌یابی اشیاء
• 40. مجموعه داده‌ها برای مکان‌یابی اشیاء
• 41. پیش‌پردازش تصاویر برای آموزش
• 42. برچسب‌گذاری داده‌ها برای مکان‌یابی اشیاء
• 43. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 44. تعریف مدل مکان‌یابی اشیاء در تنسرفلو
• 45. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشنی در تنسرفلو
• 46. پیاده‌سازی لایه‌های پولینگ در تنسرفلو
• 47. پیاده‌سازی لایه‌های کاملاً متصل در تنسرفلو
• 48. تابع هزینه (Loss Function) برای مکان‌یابی اشیاء
• 49. تابع دقت (Accuracy) برای مکان‌یابی اشیاء
• 50. بهینه‌سازها در تنسرفلو (Adam, SGD)
• 51. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
• 52. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 53. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 54. ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنسرفلو
• 55. پیش‌بینی مکان اشیاء در تصاویر جدید
• 56. رسم کادر مرزی (Bounding Box)
• 57. فرمول محاسبه کادر مرزی
• 58. متریک‌های ارزیابی مکان‌یابی اشیاء
• 59. محاسبه IoU (Intersection over Union)
• 60. آستانه IoU برای موفقیت
• 61. مدل‌های پیشرفته مکان‌یابی اشیاء
• 62. معماری SSD (Single Shot MultiBox Detector)
• 63. معماری YOLO (You Only Look Once)
• 64. مقایسه SSD و YOLO
• 65. مکان‌یابی اشیاء در زمان واقعی (Real-time)
• 66. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در رباتیک
• 67. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در خودروهای خودران
• 68. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در پزشکی
• 69. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در نظارت امنیتی
• 70. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در تحلیل ویدئو
• 71. کشف اشیاء کوچک در تصاویر
• 72. کشف اشیاء با نسبت ابعادی متفاوت
• 73. مدیریت داده‌های حجیم برای آموزش
• 74. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 75. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 76. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 77. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 78. حریم خصوصی و داده‌ها
• 79. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 80. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 81. آیندهٔ مکان‌یابی اشیاء
• 82. تحولات اخیر در بینایی ماشین
• 83. چالش‌های پیش رو در مکان‌یابی اشیاء
• 84. پروژه‌های عملی مکان‌یابی اشیاء
• 85. ساخت یک برنامه کاربردی ساده
• 86. نمایش نتایج مکان‌یابی
• 87. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 88. کار با تنسرفلو لایت (TensorFlow Lite)
• 89. استقرار مدل روی دستگاه‌های موبایل
• 90. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 91. کاربرد GANs در تولید داده
• 92. کاربرد GANs در بهبود تصاویر
• 93. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 94. کاربرد NLP در درک تصویر
• 95. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 96. کاربرد گراف‌های دانش در بینایی ماشین
• 97. مبانی بصری‌سازی داده‌ها
• 98. نمایش نتایج مکان‌یابی اشیاء
• 99. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 100. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر