کتاب آموزش کاربردی تشخیص حالات چهره با استفاده از کتابخانه PyTorch 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 آموزش کاربردی تشخیص حالات چهره با استفاده از کتابخانه PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بینایی ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی بینایی ماشین و پردازش تصویر دیجیتال
  • 2. آشنایی با مفاهیم اصلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 3. معرفی کتابخانه PyTorch و ساختار داده‌ای تنسورها
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش تصویر
  • 5. پیش‌پردازش تصاویر چهره و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. کار با مجموعه داده‌های استاندارد تشخیص حالات چهره
  • 7. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 8. نقش لایه‌های کانولوشن در استخراج ویژگی‌های چهره
  • 9. کارکرد لایه‌های پولینگ در کاهش ابعاد تصویر
  • 10. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 11. روش‌های بهینه‌سازی و توابع هزینه در آموزش مدل
  • 12. مقابله با بیش‌برازش در مدل‌های پردازش تصویر
  • 13. طراحی ساختار شبکه برای طبقه‌بندی حالات چهره
  • 14. آموزش مدل تشخیص حالات چهره با PyTorch
  • 15. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 16. پیاده‌سازی تشخیص چهره در تصاویر ثابت
  • 17. استفاده از کتابخانه OpenCV برای شناسایی نقاط کلیدی چهره
  • 18. استخراج ناحیه صورت از تصاویر ورودی
  • 19. پیش‌پردازش تصاویر برای افزایش دقت مدل
  • 20. تنظیم دقیق پارامترهای یادگیری برای بهبود عملکرد
  • 21. به‌کارگیری تکنیک انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 22. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص حالات
  • 23. تحلیل ویژگی‌های چهره مرتبط با احساسات پایه
  • 24. پیاده‌سازی سیستم تشخیص لحظه‌ای حالات چهره
  • 25. فیلتر کردن نویز و بهبود کیفیت تصاویر ورودی
  • 26. مدیریت حافظه در پردازش دسته‌ای تصاویر
  • 27. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 28. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سیستم‌های با منابع محدود
  • 29. بررسی چالش‌های روشنایی و زوایای مختلف چهره
  • 30. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 31. کاربرد تشخیص حالات چهره در تعامل انسان و رایانه
  • 32. اخلاق در پردازش داده‌های بیومتریک و حریم خصوصی
  • 33. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
  • 34. پروژه نهایی: طراحی سامانه تشخیص خودکار حالات چهره
تگ‌ها: PyTorch بینایی ماشین پایتورچ پردازش تصویر تحلیل چهره تشخیص حالات چهره شبکه عصبی کانولوشنی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.