دوره آموزش جامع تشخیص اشیاء با مدل Faster R-CNN در محیط C# و ONNX همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تشخیص اشیاء با مدل Faster R-CNN در محیط C# و ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بینایی ماشین (Artificial Intelligence & Computer Vision)

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در کاربردهای بینایی ماشین
• 2. آشنایی با ساختار مدل‌های تشخیص اشیاء و معماری Faster R-CNN
• 3. بررسی نقش ONNX در یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. محیط توسعه سی‌شارپ برای پردازش‌های سنگین محاسباتی
• 5. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های ML.NET و پیش‌نیازهای توسعه
• 6. ساختار فایل‌های مدل و فرمت‌های خروجی در یادگیری عمیق
• 7. مفاهیم پیش‌پردازش تصویر برای ورودی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 8. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در محیط سی‌شارپ
• 9. بارگذاری مدل‌های Faster R-CNN با استفاده از موتور استنتاج ONNX
• 10. استخراج ویژگی‌ها و نقش لایه‌های کانولوشنی در تشخیص اشیاء
• 11. درک فرآیند Region Proposal Network در معماری مدل
• 12. نحوه کارکرد لایه‌های طبقه‌بندی و رگرسیون در تشخیص اشیاء
• 13. تبدیل خروجی‌های خام مدل به مختصات کادر محدودکننده
• 14. فیلتر کردن کادرهای هم‌پوشان با الگوریتم Non-Maximum Suppression
• 15. پیاده‌سازی کلاس‌های مدیریت داده و تبدیل تصاویر به تنسور
• 16. تنظیمات پارامترهای مدل برای افزایش دقت در محیط عملیاتی
• 17. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی برای اجرای استنتاج روی پردازنده مرکزی
• 18. مدیریت خطاهای رایج در بارگذاری مدل‌های ONNX
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های پایش عملکرد مدل در حین اجرا
• 20. استفاده از چندنخی برای افزایش سرعت پردازش تصاویر ویدئویی
• 21. بهینه‌سازی مصرف CPU در اجرای مداوم مدل‌های سنگین
• 22. طراحی معماری سیستم برای پردازش تصاویر دوربین‌های مداربسته
• 23. نحوه ارزیابی دقت مدل با استفاده از مجموعه داده‌های استاندارد
• 24. روش‌های مقیاس‌بندی مدل برای محیط‌های با منابع محدود
• 25. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
• 26. مستندسازی و نگهداری کدهای یادگیری ماشین در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 27. تست و عیب‌یابی مدل‌های تشخیص اشیاء در سناریوهای واقعی
• 28. ارائه نتایج تشخیص به صورت گرافیکی در رابط کاربری سی‌شارپ
• 29. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون توقف سرویس‌های عملیاتی
• 30. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم تشخیص اشیاء بلادرنگ با Faster R-CNN