دوره آموزش جامع طبقهبندی تصاویر با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و کتابخانه کراس (Keras) در محیط گوگل کولب همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 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
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.