کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی سامانه‌های بینایی ماشین با PyTorch و OpenCV در سال ۲۰۲۵ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی سامانه‌های بینایی ماشین با PyTorch و OpenCV در سال ۲۰۲۵

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مبانی بینایی ماشین و کاربردهای آن در صنعت
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های تخصصی
• 3. کار با تصاویر در OpenCV و ساختار داده‌های عددی در NumPy
• 4. پیش‌پردازش تصاویر و اصلاح کیفیت و روشنایی
• 5. فیلترهای خطی و غیرخطی برای کاهش نویز در تصاویر
• 6. تشخیص لبه‌ها و استخراج ویژگی‌های هندسی تصاویر
• 7. قطعه‌بندی تصویر و جداسازی اشیاء از پس‌زمینه
• 8. شناسایی و ردیابی اشکال هندسی در تصاویر دیجیتال
• 9. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 10. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق در کتابخانه PyTorch
• 11. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه برای طبقه‌بندی تصاویر ساده
• 12. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و لایه‌های آن
• 13. آموزش مدل‌های CNN برای تشخیص ارقام دست‌نویس
• 14. استفاده از توابع فعال‌ساز و بهینه‌سازها در یادگیری عمیق
• 15. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در آموزش مدل‌ها
• 16. انتقال یادگیری و استفاده از معماری‌های پیش‌ساخته
• 17. آشنایی با چارچوب Keras برای توسعه سریع مدل‌ها
• 18. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از الگوریتم YOLO
• 19. آشنایی با معماری‌های تشخیص اشیاء در لحظه
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص چهره با کتابخانه OpenCV
• 21. مدیریت و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های تصویری حجیم
• 22. استفاده از تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
• 23. تجزیه و تحلیل ویدئو و استخراج ویژگی‌های حرکتی
• 24. ردیابی اشیاء متحرک در جریان‌های ویدئویی زنده
• 25. آشنایی با بخش‌بندی معنایی و نمونه‌ای در تصاویر
• 26. تطبیق ویژگی‌ها و چسباندن تصاویر برای ساخت پانوراما
• 27. کاربرد بینایی ماشین در کنترل کیفیت محصولات صنعتی
• 28. به‌کارگیری بینایی ماشین در سامانه‌های پایش ترافیک
• 29. شناسایی متون در تصاویر با استفاده از OCR
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص پلاک خودرو
• 31. آشنایی با مدل‌های مولد تصویر و مفاهیم پایه آن‌ها
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای اجرا در لبه (Edge AI)
• 33. استفاده از مدل‌های سبک‌وزن برای پردازش در لحظه
• 34. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در سامانه‌های ابری
• 35. تست و ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین در محیط عملیاتی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش تصاویر
• 37. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه هوشمند بازرسی بصری
• 38. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های بینایی ماشین در صنعت
• 39. به‌روزرسانی دانش و منابع برای توسعه مستمر در حوزه بینایی ماشین