کتاب آموزش کاربردی تشخیص و طبقه‌بندی اشیاء با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) 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 و طبقه‌بندی اشیاء با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی بینایی ماشین و ضرورت پردازش تصویر در دنیای دیجیتال
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 3. معرفی ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های تخصصی بینایی ماشین
  • 5. مبانی پردازش تصویر دیجیتال و کار با پیکسل‌ها و کانال‌های رنگی
  • 6. درک ساختار فیلترها و هسته‌های کانولوشن در پردازش تصویر
  • 7. عملکرد لایه‌های کانولوشنی در استخراج ویژگی‌های بصری
  • 8. مفهوم تابع فعال‌ساز و نقش آن در یادگیری غیرخطی
  • 9. لایه‌های تجمیع و کاهش ابعاد برای بهینه‌سازی مدل
  • 10. معماری کلی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 11. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه‌داده‌های تصویری
  • 12. نرمال‌سازی داده‌ها و افزایش مقیاس تصاویر برای آموزش مدل
  • 13. مفهوم توابع هزینه و بهینه‌سازها در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 14. کار با کتابخانه تنسورفلو و کراس برای پیاده‌سازی مدل‌های CNN
  • 15. طراحی مدل پایه برای تشخیص اشیاء با استفاده از معماری متوالی
  • 16. آموزش مدل طبقه‌بندی‌کننده بر روی مجموعه‌داده‌های استاندارد
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و ماتریس درهم‌ریختگی
  • 18. مفهوم بیش‌برازش و روش‌های مقابله با آن در شبکه‌های عصبی
  • 19. استفاده از تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
  • 20. تجسم و تفسیر ویژگی‌های استخراج شده در لایه‌های مختلف شبکه
  • 21. آشنایی با مفاهیم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 22. به‌کارگیری شبکه‌های عصبی برای تشخیص اشیاء در محیط‌های واقعی
  • 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش سرعت و دقت تشخیص
  • 24. مستندسازی و استقرار مدل طبقه‌بندی‌کننده در پروژه‌های کاربردی
  • 25. چالش‌های پیاده‌سازی بینایی ماشین در سیستم‌های هوشمند بومی
  • 26. اخلاق در توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در کاربردها
  • 27. آینده‌نگری در حوزه بینایی ماشین و کاربردهای صنعتی آن در ایران
تگ‌ها: Deep Learning آموزش CNN بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیاء تنسورفلو شبکه عصبی کانولوشنی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.