کتاب ساخت دیتاست تصاویر کالا برای آموزش مدل با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دیتاست تصاویر کالا برای آموزش مدل

موضوع کلی: هوش مصنوعی در لجستیک و انبارداری

موضوع میانی: شناسایی خودکار کالا در انبار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دیتاست‌ها در یادگیری ماشین
• 2. اهمیت دیتاست در شناسایی کالا با هوش مصنوعی
• 3. بررسی چالش‌های جمع‌آوری دیتاست تصویر در محیط انبار
• 4. تعریف نیازهای دیتاست برای شناسایی کالا
• 5. انواع داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل (تصویر، متادیتا)
• 6. معیارهای کیفیت دیتاست تصویر
• 7. تعیین فرمت‌های مناسب تصویر (JPEG, PNG, TIFF)
• 8. انتخاب رزولوشن مناسب برای تصاویر کالا
• 9. تکنیک‌های تصویربرداری از کالا در انبار
• 10. نورپردازی مناسب برای تصویربرداری با کیفیت
• 11. انتخاب زاویه‌های تصویربرداری بهینه
• 12. استفاده از تجهیزات تصویربرداری (دوربین، لنز)
• 13. برنامه‌ریزی برای جمع‌آوری تصاویر متنوع
• 14. جمع‌آوری تصاویر کالاهای مختلف
• 15. جمع‌آوری تصاویر کالاهای مشابه با زوایای متفاوت
• 16. جمع‌آوری تصاویر کالاهای آسیب‌دیده و ناقص
• 17. جمع‌آوری تصاویر کالاهای با بسته‌بندی متفاوت
• 18. جمع‌آوری تصاویر در شرایط نوری مختلف
• 19. جمع‌آوری تصاویر با پس‌زمینه‌های متفاوت
• 20. معرفی ابزارهای جمع‌آوری و مدیریت داده
• 21. روش‌های نام‌گذاری و سازماندهی تصاویر
• 22. ایجاد ساختار پوشه‌بندی منطقی برای دیتاست
• 23. متادیتا و اهمیت آن در دیتاست تصویر
• 24. روش‌های افزودن متادیتا به تصاویر (نام کالا، کد کالا، ابعاد و غیره)
• 25. استانداردهای متادیتا برای دیتاست‌های تصویر
• 26. بررسی و اصلاح کیفیت تصاویر جمع‌آوری‌شده
• 27. حذف تصاویر تکراری و بی‌کیفیت
• 28. اصلاح تصاویر با نور و رنگ نامناسب
• 29. برچسب‌گذاری تصاویر (annotation)
• 30. معرفی ابزارهای برچسب‌گذاری تصویر (LabelImg, VGG Image Annotator)
• 31. انواع روش‌های برچسب‌گذاری (Bounding Box, Polygon, Segmentation)
• 32. برچسب‌گذاری دقیق و یکنواخت تصاویر
• 33. کنترل کیفیت برچسب‌گذاری
• 34. تقسیم دیتاست به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 35. نسبت مناسب برای تقسیم دیتاست
• 36. روش‌های افزایش حجم دیتاست (Data Augmentation)
• 37. چرخش، برش، تغییر مقیاس و تغییر رنگ تصاویر
• 38. افزودن نویز به تصاویر
• 39. تکنیک‌های Data Augmentation پیشرفته
• 40. بررسی و اعتبارسنجی دیتاست نهایی
• 41. ابزارهای بررسی کیفیت دیتاست
• 42. مستندسازی دیتاست (Data Documentation)
• 43. فرمت‌های رایج برای مستندسازی دیتاست
• 44. بهینه‌سازی دیتاست برای کاهش حجم و افزایش سرعت آموزش
• 45. ذخیره‌سازی دیتاست در فرمت‌های مناسب (TFRecord, HDF5)
• 46. آماده‌سازی دیتاست برای استفاده در مدل‌های یادگیری عمیق
• 47. معرفی فرمت‌های داده مورد نیاز برای فریم‌ورک‌های مختلف (TensorFlow, PyTorch)
• 48. آشنایی با مفاهیم Data Pipeline
• 49. نکات مهم در طراحی و ساخت دیتاست تصاویر کالا