کتاب تحلیل و بصری‌سازی عملکرد لایه‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با TensorFlow با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و بصری‌سازی عملکرد لایه‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی بینایی ماشین و ضرورت تحلیل شبکه‌های عصبی
• 2. آشنایی با ساختار لایه‌های کانولوشنی و نقش فیلترها
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز در تنسورفلو
• 4. بارگذاری و پیش‌پردازش تصاویر برای مدل‌های بینایی ماشین
• 5. مفاهیم پایه کانولوشن و استخراج ویژگی‌های تصویری
• 6. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی برای پردازش تصویر
• 7. روش‌های بصری‌سازی فیلترهای لایه‌های اولیه
• 8. تحلیل ویژگی‌های بصری در لایه‌های میانی شبکه
• 9. درک مفهوم سلسله‌مراتب ویژگی‌ها در یادگیری عمیق
• 10. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشنی در TensorFlow و Keras
• 11. روش‌های استخراج خروجی‌های میانی مدل
• 12. بصری‌سازی فعال‌سازی‌های (Activations) لایه‌های مختلف
• 13. تحلیل توزیع وزن‌های فیلترها در لایه‌های کانولوشنی
• 14. کاربرد نگاشت‌های ویژگی (Feature Maps) در تفسیر مدل
• 15. روش‌های بهینه‌سازی برای نمایش بهینه فیلترها
• 16. تکنیک‌های معکوس‌سازی کانولوشن برای بازسازی تصاویر
• 17. بصری‌سازی میدان دید (Receptive Field) فیلترها
• 18. تحلیل نقش بایاس‌ها در عملکرد لایه‌های عصبی
• 19. شناسایی الگوهای هندسی و بافت‌ها توسط فیلترها
• 20. بررسی تأثیر توابع فعال‌ساز بر ویژگی‌های استخراج شده
• 21. استفاده از روش‌های گرادیان برای بصری‌سازی نقاط تمرکز مدل
• 22. تکنیک Saliency Maps برای شناسایی بخش‌های مهم تصویر
• 23. بصری‌سازی کلاس‌های یادگیری شده با روش Activation Maximization
• 24. تحلیل خطاهای مدل از طریق بررسی بصری فیلترها
• 25. مقایسه عملکرد فیلترها در مدل‌های مختلف مانند ResNet و VGG
• 26. بهبود معماری شبکه بر اساس تحلیل بصری لایه‌ها
• 27. روش‌های کاهش نویز در بصری‌سازی ویژگی‌ها
• 28. کاربرد بصری‌سازی در تشخیص سوگیری‌های مدل
• 29. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین در کاربردهای صنعتی
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل مدل
• 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و شفافیت الگوریتم‌ها
• 32. پروژه عملی تحلیل یک مدل CNN از ابتدا تا انتها