کتاب آموزش کاربردی تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از الگوریتم YOLOv9 با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 اشیاء در تصاویر با استفاده از الگوریتم YOLOv9

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در بینایی ماشین
  • 2. آشنایی با ساختار و معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 3. بررسی تکامل الگوریتم‌های تشخیص اشیاء از YOLOv1 تا YOLOv9
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 5. معرفی ساختار داده‌ها و فرمت‌های استاندارد برچسب‌گذاری تصاویر
  • 6. آماده‌سازی مجموعه داده‌های تصویری برای آموزش مدل
  • 7. استفاده از ابزارهای استاندارد برای حاشیه‌نویسی و لیبل‌گذاری اشیاء
  • 8. بررسی ساختار معماری YOLOv9 و نوآوری‌های آن
  • 9. مفهوم شبکه‌های عصبی با قابلیت برنامه‌ریزی لایه‌ای در YOLOv9
  • 10. نحوه بارگذاری وزن‌های پیش‌آموزش‌دیده در مدل
  • 11. تنظیم پارامترهای هایپر (Hyperparameters) برای بهینه‌سازی آموزش
  • 12. آموزش مدل بر روی مجموعه‌ داده‌های سفارشی و بومی
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
  • 14. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی در تشخیص اشیاء
  • 15. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در فرآیند آموزش مدل
  • 16. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 17. بهینه‌سازی سرعت استنتاج در مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 18. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در تصاویر ثابت و ویدئوهای آفلاین
  • 19. استفاده از رابط برنامه‌نویسی برای اتصال مدل به دوربین‌های زنده
  • 20. مبانی پردازش تصویر پیش از ورود به شبکه عصبی
  • 21. فیلتر کردن نویز و بهبود کیفیت تصاویر ورودی
  • 22. تکنیک‌های کاهش ابعاد تصویر بدون افت دقت تشخیص
  • 23. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در محیط‌های صنعتی و نظارتی مجاز
  • 24. آشنایی با روش‌های استقرار مدل در سخت‌افزارهای پردازشی
  • 25. مبانی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری بومی
  • 26. بررسی چالش‌های تشخیص اشیاء در شرایط نوری مختلف
  • 27. تکنیک‌های افزایش سرعت پردازش در پردازنده‌های گرافیکی
  • 28. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج حاصل از تشخیص اشیاء
  • 29. اخلاق حرفه‌ای و کاربردهای مسئولانه هوش مصنوعی در جامعه
  • 30. بررسی نقش بینایی ماشین در اتوماسیون هوشمند کشاورزی
  • 31. کاربرد تشخیص اشیاء در پایش و مدیریت ترافیک شهری
  • 32. نقش بینایی ماشین در ارتقای ایمنی و سلامت محیط کار
  • 33. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه تشخیص اشیاء کاربردی
تگ‌ها: الگوریتم YOLOv9 بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیاء تشخیص تصویر با هوش مصنوعی شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.