اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تشخیص متن (OCR) و تحلیل تصاویر با استفاده از TensorFlow و PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تشخیص متن (OCR) و تحلیل تصاویر با استفاده از TensorFlow و PyTorch

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در بینایی ماشین
• 2. آشنایی با اکوسیستم‌های نرم‌افزاری TensorFlow و PyTorch
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پردازش تصویر
• 4. مفاهیم پایه در پیش‌پردازش تصاویر دیجیتال
• 5. کار با کتابخانه OpenCV برای عملیات پایه روی تصاویر
• 6. اصول فیلترسازی و بهبود کیفیت تصاویر ورودی
• 7. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 8. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. استخراج ویژگی‌های تصویری با استفاده از لایه‌های کانولوشن
• 10. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی برای بینایی ماشین
• 11. مدیریت و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های تصویری
• 12. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود مدل
• 13. مبانی تشخیص اشیاء در تصاویر (Object Detection)
• 14. الگوریتم‌های مکان‌یابی اشیاء در تصاویر
• 15. آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء با TensorFlow Object Detection API
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از PyTorch
• 17. مفاهیم پایه بازشناسی نویسه‌های نوری (OCR)
• 18. روش‌های سنتی در مقابل روش‌های یادگیری عمیق برای OCR
• 19. پیش‌پردازش متون برای بهبود دقت تشخیص
• 20. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در تحلیل متون
• 21. معماری‌های پیشرفته در تشخیص متن (CRNN)
• 22. کار با لایه CTC در مدل‌های تشخیص متن
• 23. پیاده‌سازی یک سامانه OCR سفارشی با TensorFlow
• 24. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Transfer Learning) در OCR
• 25. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های تشخیص متن
• 26. چالش‌های تشخیص متون فارسی و زبان‌های راست‌چین
• 27. راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌های OCR برای متون دست‌نویس
• 28. آشنایی با تحلیل گفتار و مبانی ASR
• 29. تبدیل سیگنال‌های صوتی به ویژگی‌های قابل تحلیل
• 30. آموزش مدل‌های پایه بازشناسی گفتار (Speech-to-Text)
• 31. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در تحلیل چندرسانه‌ای
• 32. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های محدود
• 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایز کردن مدل‌ها
• 34. استقرار مدل‌های هوشمند در سامانه‌های کاربردی
• 35. امنیت و حریم خصوصی در طراحی سامانه‌های هوشمند
• 36. پایش و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 37. اخلاق در توسعه سامانه‌های هوشمند و پیشگیری از سوگیری الگوریتم‌ها
• 38. مطالعه موردی طراحی سامانه پلاک‌خوان هوشمند
• 39. مطالعه موردی طراحی سامانه تحلیل اسناد اداری
• 40. پروژه نهایی پیاده‌سازی یک سامانه جامع تحلیل تصویر و متن