دوره خوانش خودکار اسناد با استفاده از معماری‌های بینایی کامپیوتر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خوانش خودکار اسناد با استفاده از معماری‌های بینایی کامپیوتر

موضوع کلی: پردازش تصویر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر دیجیتال
• 2. پیش‌پردازش تصاویر: بهبود کیفیت و کاهش نویز
• 3. تبدیلات هندسی در تصاویر
• 4. استخراج ویژگی‌های تصاویر
• 5. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
• 6. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول و مبانی
• 7. یادگیری عمیق: معرفی و کاربردها
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): معماری و کاربردها
• 9. لایه های کانولوشنی و استخرسازی
• 10. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 11. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 12. انتخاب تابع هزینه مناسب
• 13. تنظیم بیشینه (Overfitting) و روش‌های مقابله با آن
• 14. معماری‌های معروف CNN: AlexNet, VGGNet
• 15. معماری‌های معروف CNN: ResNet, Inception
• 16. معماری‌های معروف CNN: DenseNet
• 17. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش تصویر
• 18. Fine-tuning شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده
• 19. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 20. دسته‌بندی تصاویر با استفاده از CNN
• 21. Segmentation معنایی تصاویر
• 22. Segmentation نمونه‌ای تصاویر
• 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهای آن‌ها
• 24. تولید تصاویر با استفاده از GANs
• 25. بهبود کیفیت تصاویر با استفاده از GANs
• 26. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در پردازش تصویر
• 27. مجموعه‌داده‌های بزرگ در پردازش تصویر
• 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های پردازش تصویر
• 29. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و فراخوانی
• 30. مقدمه‌ای بر تشخیص خطوط در اسناد
• 31. تشخیص کلمات در اسناد
• 32. تشخیص حروف در اسناد
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در پردازش دنباله‌ها
• 34. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربرد در پردازش دنباله‌ها
• 35. مدل‌های ترکیبی CNN-RNN برای خوانش اسناد
• 36. تشخیص زبان در اسناد
• 37. تصحیح املایی در متن‌های استخراج‌شده
• 38. مدل‌های زبانی برای بهبود دقت خوانش اسناد
• 39. پردازش تصاویر اسکن‌شده با کیفیت پایین
• 40. روش‌های حذف نویز و اعوجاج در اسناد اسکن‌شده
• 41. تبدیل تصاویر اسکن‌شده به فرمت دیجیتال
• 42. تشخیص جداول در اسناد
• 43. استخراج داده‌ها از جداول
• 44. پردازش فرم‌های اسناد
• 45. استخراج اطلاعات از فرم‌های اسناد
• 46. تشخیص دست‌خط در اسناد
• 47. خوانش دست‌خط با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 48. پردازش تصاویر با نورپردازی نامناسب
• 49. تصحیح کنتراست و روشنایی تصاویر
• 50. تشخیص و حذف واترمارک در اسناد
• 51. استفاده از داده‌های افزوده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
• 52. بهینه‌سازی مدل برای استقرار بر روی دستگاه‌های با منابع محدود
• 53. مقدمه‌ای بر پردازش تصاویر رنگی
• 54. تبدیل فضای رنگی در پردازش تصاویر
• 55. تشخیص رنگ در تصاویر
• 56. پردازش تصاویر چندطیف (Multispectral)
• 57. کاربردهای پردازش تصویر در پزشکی
• 58. کاربردهای پردازش تصویر در کشاورزی
• 59. کاربردهای پردازش تصویر در صنعت
• 60. پردازش تصاویر ماهواره‌ای
• 61. پردازش تصاویر هوایی
• 62. آشنایی با ابزارهای پردازش تصویر: OpenCV, TensorFlow, PyTorch
• 63. پیاده‌سازی یک سیستم خوانش خودکار اسناد ساده
• 64. چالش‌ها و محدودیت‌های خوانش خودکار اسناد
• 65. آینده‌ی پردازش تصویر و هوش مصنوعی