کتاب سیر تحول شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در کاربردهای پردازش هوشمند تصویر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سیر تحول شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در کاربردهای پردازش هوشمند تصویر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پردازش تصویر دیجیتال و اصول بازنمایی داده‌های بصری
  • 2. محدودیت‌های شبکه‌های عصبی متراکم در تحلیل تصاویر
  • 3. مفهوم فیلترها و هسته‌های کانولوشنی در استخراج ویژگی
  • 4. نقش تابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 5. ساختار لایه‌های ادغام و کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
  • 6. آشنایی با معماری شبکه عصبی LeNet و کاربردهای اولیه آن
  • 7. نقش تابع هزینه و الگوریتم پس‌انتشار خطا در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 8. چالش‌های آموزش شبکه‌های عمیق و راهکارهای مقابله با محوشدگی گرادیان
  • 9. معماری AlexNet و گذار به یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 10. نقش لایه‌های نرمال‌سازی دسته‌ای در پایداری آموزش مدل‌ها
  • 11. معماری VGG و اهمیت استفاده از فیلترهای کوچک متوالی
  • 12. مفهوم اتصالات میان‌بر و معماری ResNet برای شبکه‌های بسیار عمیق
  • 13. معماری Inception و استفاده از هسته‌های با ابعاد مختلف
  • 14. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌های بینایی ماشین
  • 15. معماری DenseNet و بهبود جریان اطلاعات در لایه‌های شبکه
  • 16. مکانیزم توجه و کاربرد آن در بهبود دقت استخراج ویژگی
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی با اتصالات متراکم و کاربردهای صنعتی
  • 18. معماری‌های سبک‌وزن برای پیاده‌سازی روی سخت‌افزارهای محدود
  • 19. اصول قطعه‌بندی تصویر با استفاده از معماری U-Net
  • 20. تشخیص اشیاء با استفاده از شبکه‌های مبتنی بر پیشنهادات ناحیه‌ای
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی تک‌مرحله‌ای برای تشخیص بلادرنگ اشیاء
  • 22. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی
  • 23. نقش بینایی ماشین در سیستم‌های نظارتی و کنترل هوشمند ترافیک
  • 24. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای کاربردهای کشاورزی دقیق
  • 25. تحلیل مدل‌های بینایی ماشین در کاربردهای کنترل کیفیت صنعتی
  • 26. روش‌های تفسیرپذیری و بصری‌سازی عملکرد لایه‌های کانولوشنی
  • 27. چالش‌های امنیت و دفاع در برابر حملات خصمانه به مدل‌های بینایی ماشین
  • 28. آینده شبکه‌های عصبی کانولوشنی و ظهور مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر در بینایی ماشین
تگ‌ها: CNN Deep Learning بینایی ماشین پردازش تصویر پردازش هوشمند تصویر شبکه‌های عصبی کانولوشنی شبکه‌های عصبی مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.