کتاب کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق YOLOv8 در تحلیل تصاویر دهان و دندان با پایتون 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 کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق YOLOv8 در تحلیل تصاویر دهان و دندان با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بینایی ماشین (Computer Vision)

موضوع میانی: پردازش تصویر و تحلیل خودکار داده‌های پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه بینایی ماشین در علوم پزشکی
  • 2. معرفی پایتون و کتابخانه‌های پایه برای پردازش تصویر
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 4. مفاهیم پایه در تصاویر دیجیتال و فرمت‌های پزشکی
  • 5. اصول پیش‌پردازش تصاویر دندان‌پزشکی و اصلاح نویز
  • 6. درک ساختار شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 7. آشنایی با معماری مدل‌های خانواده YOLO
  • 8. بررسی نسخه‌های مختلف YOLO تا YOLOv8
  • 9. آماده‌سازی و استانداردسازی مجموعه‌داده‌های تصاویر دهان و دندان
  • 10. اصول برچسب‌گذاری تصاویر پزشکی با ابزارهای استاندارد
  • 11. مدیریت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی مدل
  • 12. مفاهیم تابع هزینه و بهینه‌سازی در شناسایی اشیاء
  • 13. آموزش مدل YOLOv8 برای تشخیص نواحی دندان
  • 14. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت تشخیص
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 16. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 17. شناسایی چالش‌های خاص در تصاویر رادیوگرافی دندان
  • 18. روش‌های کاهش خطاهای تشخیص در محیط‌های بالینی
  • 19. پیاده‌سازی استنتاج مدل بر روی تصاویر جدید
  • 20. استفاده از کتابخانه OpenCV در ترکیب با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 21. تجسم خروجی‌های مدل و رسم کادرهای محدودکننده
  • 22. آشنایی با فرمت‌های خروجی مدل و استخراج داده‌های آماری
  • 23. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌های پزشکی
  • 24. اصول مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی در سلامت
  • 25. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سیستم‌های محلی
  • 26. معرفی ابزارهای استقرار مدل در محیط‌های درمانی
  • 27. بررسی کاربردهای بالینی تشخیص خودکار در دندان‌پزشکی
  • 28. شناسایی محدودیت‌های مدل‌های بینایی ماشین در تشخیص بیماری
  • 29. تلفیق نتایج هوش مصنوعی با تشخیص پزشک متخصص
  • 30. آینده‌نگری در توسعه سامانه‌های هوشمند سلامت در ایران
تگ‌ها: الگوریتم YOLOv8 برنامه‌نویسی پایتون بینایی ماشین پردازش تصویر با پایتون تحلیل تصاویر پزشکی تشخیص دندان با YOLOv8 دندانپزشکی دیجیتال هوش مصنوعی در پزشکی هوش مصنوعی در دندانپزشکی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.