اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش CNN برای تشخیص اشیاء

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش CNN برای تشخیص اشیاء

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق
  • 2. ساختار لایه‌های کانولوشنی و عملکرد آن‌ها
  • 3. تابع فعال‌سازی و نقش آن در شبکه
  • 4. پولینگ و کاهش ابعاد فضایی
  • 5. لایه‌های Fully Connected و خروجی
  • 6. معماری‌های بنیادی: LeNet تا AlexNet
  • 7. Batch Normalization و Dropout
  • 8. مبانی بهینه‌سازی: SGD و Adam
  • 9. Cross-Entropy و تابع هزینه در طبقه‌بندی
  • 10. Data Augmentation و افزایش داده
  • 11. Transfer Learning و مدل‌های از پیش‌آموخته‌شده
  • 12. ویژگی‌کشی با Pre-trained Networks
  • 13. معماری VGG و الگوی لایه‌های عمیق
  • 14. معماری ResNet و بقایای گرادیان
  • 15. معماری Inception و بلوک‌های چندنمایه
  • 16. معماری MobileNet و کارایی پردازشی
  • 17. معماری EfficientNet و مقیاس‌پذیری
  • 18. تفاوت طبقه‌بندی و تشخیص اشیاء
  • 19. پنجره‌شبانه و Region Proposal
  • 20. R-CNN و شکل‌گری تشخیص اشیاء
  • 21. Fast R-CNN و بهبود عملکرد
  • 22. Faster R-CNN و شبکه پیشنهاد ناحیه
  • 23. SSD و تشخیص یک‌پاسخ
  • 24. YOLOv1 تا YOLOv8 و معماری‌ها
  • 25. Anchor Boxes و ابعاد پیش‌فرض
  • 26. Non-Maximum Suppression و حذف تکرار
  • 27. IoU و محاسبهٔ تداخل جعبه
  • 28. mAP و معیارهای ارزیابی تشخیص
  • 29. داده‌برچسب‌گذاری و Format‌های Annotation
  • 30. دسته‌بندی COCO و Pascal VOC
  • 31. مدیریت عدم‌تعادل داده
  • 32. Funções de perda در تشخیص (Localization + Classification)
  • 33. آموزش با Datasets سفارشی
  • 34. تنظیم یادگیری و LR Scheduling
  • 35. Regularization در مدل‌های بزرگ
  • 36. تحلیل خطا و Visualizing Mistakes
  • 37. تفسیر تصمیم‌گیری شبکه با Grad-CAM
  • 38. اعتبارسنجی و Test Set Design
  • 39. بهینه‌سازی مدل: Quantization و Pruning
  • 40. تصحیح داده‌ها و Data Cleaning
  • 41. Real-Time Detection و بهینه‌سازی سرعت
  • 42. انتشار مدل: ONNX و TensorRT
  • 43. 部署 و API برای برنامه‌های کاربردی
  • 44. تشخیص اشیاء در ویدیو و Tracking
  • 45. کار با دوربین‌های زنده و Stream Processing
  • 46. اعمال عملی: تشخیص خودرو، چهره و محصول
  • 47. معماری‌های مدرن: DETR و Vision Transformers
  • 48. پروژهٔ کامل تشخیص اشیاء از صفر
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: CNN COCO dataset mAP object-detection Python PyTorch TensorFlow transfer-learning YOLO بینایی-کامپیوتر پردازش-تصویر تشخیص-اشیاء عمومی-بینایی-ماشین یادگیری-عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.