اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و کتابخانه کراس (Keras) در محیط گوگل کولب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و کتابخانه کراس (Keras) در محیط گوگل کولب

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش بینایی ماشین در دنیای امروز
• 2. معرفی محیط گوگل کولب و تنظیمات اولیه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با کتابخانه کراس و معماری شبکه های عصبی
• 4. ساختار داده‌های تصویری و نحوه نمایش دیجیتال تصاویر
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی پیکسل‌های تصویر
• 6. مفاهیم پایه شبکه های عصبی کانولوشنی و لایه های کانولوشن
• 7. نقش لایه های ادغام یا پولینگ در کاهش ابعاد تصویر
• 8. توابع فعال‌ساز در شبکه های عصبی و کاربرد آن‌ها
• 9. ساخت اولین مدل طبقه‌بندی تصویر با استفاده از کراس
• 10. آماده‌سازی مجموعه داده‌ها برای آموزش مدل
• 11. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 12. بررسی مفهوم بیش‌برازش و روش‌های مقابله با آن
• 13. استفاده از لایه های دراپ‌اوت برای افزایش پایداری مدل
• 14. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازها در آموزش شبکه های عصبی
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی نظیر آدام
• 16. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای دقت و ماتریس اغتشاش
• 17. مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
• 18. معرفی معماری‌های معروف شبکه های عصبی نظیر وی‌جی‌جی
• 19. استفاده از مدل رزنت برای طبقه‌بندی تصاویر پیچیده
• 20. تنظیم دقیق پارامترهای مدل برای افزایش کارایی
• 21. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
• 22. تجسم ویژگی‌های استخراج شده توسط لایه های کانولوشن
• 23. بررسی خطاهای مدل و تحلیل نتایج در محیط کولب
• 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای دستیابی به بهترین عملکرد
• 25. پیاده‌سازی یک پروژه عملی طبقه‌بندی تصاویر پزشکی منطبق با پروتکل‌های بهداشتی
• 26. کاربرد بینایی ماشین در اتوماسیون صنعتی و کنترل کیفیت
• 27. چالش‌های پیاده‌سازی مدل های هوش مصنوعی در محیط‌های واقعی
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 29. نکات کلیدی در مستندسازی و نگهداری پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. مسیر پیش رو در توسعه مدل های پیشرفته بینایی ماشین