دوره تشخیص اشیا با TensorFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص اشیا با TensorFlow

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Vision Setting

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تشخیص اشیا با TensorFlow
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر
• 3. آشنایی با کتابخانه TensorFlow
• 4. نصب و پیکربندی TensorFlow
• 5. مفاهیم اولیه تانسورها و عملیات
• 6. ساخت و آموزش مدل‌های ساده TensorFlow
• 7. مجموعه‌ داده‌ها برای تشخیص اشیا
• 8. فرمت‌های رایج تصاویر و ویدئوها
• 9. پیش‌پردازش تصاویر برای تشخیص اشیا
• 10. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 11. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 12. معماری‌های CNN رایج در تشخیص اشیا
• 13. لایه‌های CNN: کانولوشن، تجمیع، و فعال‌سازی
• 14. تابع ضرر و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 15. آموزش مدل CNN برای تشخیص اشیا
• 16. ارزیابی عملکرد مدل تشخیص اشیا
• 17. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، و Recall
• 18. آشنایی با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 19. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تشخیص اشیا
• 20. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 21. معرفی مدل‌های تشخیص اشیا: R-CNN
• 22. معرفی مدل‌های تشخیص اشیا: Fast R-CNN
• 23. معرفی مدل‌های تشخیص اشیا: Faster R-CNN
• 24. معرفی مدل‌های تشخیص اشیا: SSD
• 25. معرفی مدل‌های تشخیص اشیا: YOLO
• 26. مقایسه مدل‌های مختلف تشخیص اشیا
• 27. انتخاب مدل مناسب بر اساس کاربرد
• 28. پیاده‌سازی YOLO با TensorFlow
• 29. پیاده‌سازی SSD با TensorFlow
• 30. بهینه‌سازی سرعت و دقت مدل تشخیص اشیا
• 31. استفاده از GPU برای آموزش و استنتاج
• 32. ذخیره و بارگذاری مدل‌های TensorFlow
• 33. استقرار مدل تشخیص اشیا بر روی دستگاه‌های مختلف
• 34. تشخیص اشیا در تصاویر زنده (Real-time)
• 35. تشخیص اشیا در ویدئوها
• 36. تشخیص اشیا در محیط‌های محدود
• 37. تشخیص اشیا با نور کم
• 38. تشخیص اشیا در تصاویر با کیفیت پایین
• 39. بهبود دقت تشخیص اشیا در تصاویر شلوغ
• 40. استفاده از تکنیک‌های پس‌پردازش برای بهبود نتایج
• 41. آشنایی با ابزار TensorFlow Object Detection API
• 42. استفاده از TensorFlow Object Detection API
• 43. آموزش مدل‌های سفارشی با TensorFlow Object Detection API
• 44. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد
• 45. بررسی و تحلیل خطاها در تشخیص اشیا