اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی بینایی ماشین با زبان برنامه‌نویسی #C و مدل‌های پیشرفته ResNet50v2

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی بینایی ماشین با زبان برنامه‌نویسی #C و مدل‌های پیشرفته ResNet50v2

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق (MLOps and Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه بینایی ماشین در صنعت
• 2. معرفی اکوسیستم دات‌نت برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق
• 3. نصب و پیکربندی ابزارهای توسعه سی‌شارپ برای هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با ساختار کتابخانه‌های یادگیری ماشین در دات‌نت
• 5. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی کانولوشن در پردازش تصویر
• 6. بررسی ساختار و معماری مدل‌های خانواده ResNet
• 7. تحلیل ویژگی‌های فنی مدل ResNet50v2 در تشخیص اشیاء
• 8. آماده‌سازی محیط توسعه و مدیریت بسته‌های NuGet
• 9. آموزش کار با مجموعه‌داده‌های استاندارد تصاویر
• 10. روش‌های پیش‌پردازش و نرمال‌سازی تصاویر در سی‌شارپ
• 11. تبدیل تصاویر به تنسورهای قابل فهم برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط دات‌نت
• 13. درک لایه‌های مختلف مدل ResNet50v2 و کارکرد آن‌ها
• 14. روش‌های استنتاج یا Inference در مدل‌های یادگیری عمیق
• 15. بهینه‌سازی حافظه در زمان اجرای مدل‌های سنگین
• 16. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای فراخوانی مدل
• 17. تکنیک‌های افزایش دقت در تشخیص تصاویر با ResNet
• 18. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیند پردازش تصویر
• 19. آشنایی با مفاهیم MLOps و چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در پروژه‌های سی‌شارپ
• 21. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 22. به‌کارگیری مدل در وب‌سرویس‌های سازمانی با ASP.NET Core
• 23. طراحی واسط کاربری برای نمایش نتایج تشخیص تصویر
• 24. تکنیک‌های افزایش سرعت پردازش تصویر بر روی پردازنده مرکزی
• 25. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در دات‌نت
• 26. امنیت داده‌ها و حفاظت از مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. تست و اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
• 28. اصول مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 29. روش‌های به‌روزرسانی مدل بدون توقف سرویس‌دهی
• 30. استقرار مدل در محیط‌های سرور و کانتینرها
• 31. مانیتورینگ شاخص‌های دقت و کارایی مدل در محیط واقعی
• 32. مقیاس‌پذیری سیستم‌های بینایی ماشین در مقیاس صنعتی
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در سازمان‌ها
• 35. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم تشخیص خودکار اشیاء در سی‌شارپ