اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویر

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در داده‌های تصویر
• 2. پیش‌پردازش تصاویر: بهبود کیفیت و کاهش نویز
• 3. تبدیل رنگی و فضاهای رنگی مختلف
• 4. تشخیص لبه‌ها و روش‌های مختلف آن
• 5. تشخیص گوشه‌ها و نقاط برجسته در تصاویر
• 6. استخراج ویژگی‌های بافت: روش‌های آماری و مبتنی بر ماتریس
• 7. توصیف‌گرهای SIFT و SURF
• 8. توصیف‌گرهای HOG و کاربرد آن در تشخیص اشیاء
• 9. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر هیستوگرام رنگ
• 10. استفاده از تبدیلات موجک در استخراج ویژگی
• 11. روش‌های کاهش ابعاد ویژگی‌ها: PCA
• 12. روش‌های کاهش ابعاد ویژگی‌ها: LDA
• 13. انتخاب ویژگی‌های مهم با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
• 14. یادگیری ویژگی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 15. لایه‌های کانولوشنال و اعمال فیلترها
• 16. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
• 17. شبکه‌های CNN از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
• 18. Fine-tuning شبکه‌های CNN از پیش آموزش‌دیده
• 19. استخراج ویژگی از لایه‌های میانی CNN
• 20. شبکه‌های VGG و معماری آن‌ها
• 21. شبکه‌های ResNet و حل مشکل محو شدن گرادیان
• 22. شبکه‌های Inception و معماری آن‌ها
• 23. شبکه‌های EfficientNet و بهینه‌سازی کارایی
• 24. شبکه‌های GAN و تولید تصاویر
• 25. استفاده از Autoencoders برای یادگیری ویژگی
• 26. شبکه‌های Siamese و مقایسه تصاویر
• 27. کاربرد مهندسی ویژگی در تشخیص چهره
• 28. کاربرد مهندسی ویژگی در تشخیص اشیاء
• 29. کاربرد مهندسی ویژگی در طبقه‌بندی تصاویر
• 30. کاربرد مهندسی ویژگی در تقسیم‌بندی تصاویر (Segmentation)
• 31. کاربرد مهندسی ویژگی در ردیابی اشیاء در ویدیو
• 32. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 33. استفاده از داده‌های ترکیبی (Synthetic Data)
• 34. ارزیابی عملکرد ویژگی‌های استخراج شده
• 35. متریک‌های ارزیابی در مهندسی ویژگی
• 36. انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای یک کاربرد خاص
• 37. بهینه‌سازی پارامترهای استخراج ویژگی
• 38. مدیریت داده‌های بزرگ در مهندسی ویژگی
• 39. چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی ویژگی
• 40. روش‌های مقابله با تغییرات نور و زاویه دید
• 41. استفاده از مهندسی ویژگی در تصاویر پزشکی
• 42. کاربرد مهندسی ویژگی در تصاویر ماهواره‌ای
• 43. آینده مهندسی ویژگی در داده‌های تصویر
• 44. ابزارهای متن‌باز برای مهندسی ویژگی در پایتون
• 45. معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی برای استخراج ویژگی