دوره طبقه‌بندی و بخش‌بندی داده‌های تصویری با رویکرد یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی و بخش‌بندی داده‌های تصویری با رویکرد یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و تحلیل داده‌های بصری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 5. کاربرد پردازش تصویر در دنیای امروز
• 6. مبانی ریاضی پردازش تصویر
• 7. آنالیز هیستوگرام تصاویر
• 8. تصحیح و بهبود کیفیت تصاویر
• 9. فیلترهای مکانی و فرکانسی
• 10. تبدیل فوریه در پردازش تصویر
• 11. شناسایی لبه‌ها در تصاویر
• 12. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 15. ساختار شبکه‌های CNN
• 16. آموزش شبکه‌های CNN
• 17. معماری‌های معروف CNN
• 18. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
• 19. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر
• 20. مجموعه داده‌های تصویری برای یادگیری ماشین
• 21. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
• 22. استانداردسازی تصاویر
• 23. افزایش داده (Data Augmentation)
• 24. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 25. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 26. دقت (Accuracy)
• 27. صحت (Precision)
• 28. بازیابی (Recall)
• 29. امتیاز F1
• 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی
• 32. شاخص Jaccard
• 33. شاخص Dice
• 34. معرفی ابزارهای یادگیری ماشین
• 35. کتابخانه‌های پایتون: TensorFlow و Keras
• 36. کتابخانه‌های پایتون: PyTorch
• 37. کار با داده‌های تصویری با OpenCV
• 38. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر
• 39. روش‌های سنتی طبقه‌بندی تصاویر
• 40. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از ویژگی‌های کلاسیک
• 41. استخراج ویژگی‌های SIFT و SURF
• 42. استخراج ویژگی‌های HOG
• 43. طبقه‌بندی تصاویر با ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 44. طبقه‌بندی تصاویر با درخت‌های تصمیم
• 45. طبقه‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی
• 46. پیاده‌سازی مدل طبقه‌بندی با Keras
• 47. آموزش مدل طبقه‌بندی بر روی مجموعه داده
• 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 49. پیش‌بینی بر روی تصاویر جدید
• 50. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی تصاویر
• 51. انواع بخش‌بندی تصاویر: معنایی و نمونه‌ای
• 52. بخش‌بندی مبتنی بر آستانه (Thresholding)
• 53. بخش‌بندی مبتنی بر رشد ناحیه (Region Growing)
• 54. بخش‌بندی مبتنی بر لبه
• 55. بخش‌بندی با الگوریتم K-Means
• 56. بخش‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 57. معماری‌های معروف برای بخش‌بندی
• 58. U-Net برای بخش‌بندی معنایی
• 59. Mask R-CNN برای بخش‌بندی نمونه‌ای
• 60. پیاده‌سازی مدل بخش‌بندی معنایی با Keras
• 61. آموزش مدل بخش‌بندی معنایی
• 62. ارزیابی مدل بخش‌بندی معنایی
• 63. پیاده‌سازی مدل بخش‌بندی نمونه‌ای
• 64. آموزش مدل بخش‌بندی نمونه‌ای
• 65. ارزیابی مدل بخش‌بندی نمونه‌ای
• 66. کاربرد طبقه‌بندی و بخش‌بندی در صنایع مختلف
• 67. پزشکی و تشخیص بیماری‌ها
• 68. خودروهای خودران و تشخیص موانع
• 69. کشاورزی و تحلیل محصولات
• 70. نظارت و امنیت
• 71. تحلیل داده‌های ماهواره‌ای
• 72. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین تصویری
• 73. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 74. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 76. کاربرد GANs در تولید تصاویر
• 77. مدل‌های تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 78. معماری‌های YOLO و SSD
• 79. مدل‌های تشخیص نقاط کلیدی (Keypoint Detection)
• 80. ملاحظات اخلاقی در پردازش تصویر
• 81. حریم خصوصی و امنیت داده‌های تصویری
• 82. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین تصویری
• 83. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 84. آینده یادگیری ماشین تصویری
• 85. یادگیری عمیق با رویکرد اسلامی
• 86. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر آموزه‌های دینی
• 87. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت جامعه با رعایت شئونات اسلامی
• 88. تحلیل داده‌های تصویری با رویکرد بومی‌سازی شده
• 89. فناوری‌های نوین در هوش مصنوعی تصویری
• 90. پروژه‌های عملی در طبقه‌بندی و بخش‌بندی تصاویر
• 91. ارائه و نمایش نتایج مدل‌ها
• 92. جمع‌بندی و گام‌های آتی در هوش مصنوعی تصویری