کتاب استقرار خطوط لوله بینایی ماشین در محیط عملیاتی 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 استقرار خطوط لوله بینایی ماشین در محیط عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خطوط لوله بینایی ماشین در تولید
  • 2. چالش‌های مقیاس‌پذیری در بینایی ماشین
  • 3. معماری‌های خط لوله بینایی ماشین
  • 4. مدیریت داده برای آموزش و استنتاج
  • 5. فرمت‌های داده و کدگذاری
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بینایی ماشین
  • 7. انتخاب مدل مناسب برای کاربرد مورد نظر
  • 8. آموزش مدل‌های بینایی ماشین با داده‌های بزرگ
  • 9. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل
  • 10. استقرار مدل‌ها با استفاده از Docker و Containerization
  • 11. استقرار مدل‌ها بر روی Kubernetes
  • 12. مدیریت نسخه‌ها و Rollback مدل‌ها
  • 13. مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان واقعی
  • 14. جمع‌آوری داده‌های بازخورد و بازآموزی مدل
  • 15. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
  • 16. فشرده‌سازی مدل و Quantization
  • 17. استفاده از GPU و TPU برای استنتاج سریع‌تر
  • 18. معماری‌های مبتنی بر سرویس (Microservices) برای خطوط لوله بینایی ماشین
  • 19. API Gateway و مدیریت درخواست‌ها
  • 20. مقیاس‌پذیری افقی و توزیع بار
  • 21. مدیریت خطا و بازیابی
  • 22. امنیت خطوط لوله بینایی ماشین
  • 23. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 24. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار
  • 25. تست خودکار خطوط لوله بینایی ماشین
  • 26. بهینه‌سازی هزینه استقرار
  • 27. انتخاب سرویس‌های ابری مناسب (AWS, Azure, GCP)
  • 28. استفاده از ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه حیات مدل
  • 29. مستندسازی خطوط لوله بینایی ماشین
  • 30. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
  • 31. خطوط لوله پردازش ویدئو در مقیاس بزرگ
  • 32. تشخیص اشیا در تصاویر و ویدئوها
  • 33. Segmentation تصاویر و ویدئوها
  • 34. تشخیص چهره و تحلیل احساسات
  • 35. برآورد عمق و بازسازی سه‌بعدی
  • 36. ردیابی اشیا در ویدئوها
  • 37. تحلیل صحنه و درک محیط
  • 38. استفاده از یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 39. خطوط لوله بینایی ماشین برای رباتیک
  • 40. بینایی ماشین در خودروهای خودران
  • 41. بینایی ماشین در صنعت تولید
  • 42. بینایی ماشین در کشاورزی دقیق
  • 43. بینایی ماشین در مراقبت‌های بهداشتی
  • 44. پیاده‌سازی خطوط لوله بینایی ماشین با استفاده از OpenCV
  • 45. پیاده‌سازی خطوط لوله بینایی ماشین با استفاده از TensorFlow
  • 46. پیاده‌سازی خطوط لوله بینایی ماشین با استفاده از PyTorch
  • 47. استفاده از ابزارهای AutoML برای ساخت خطوط لوله بینایی ماشین
  • 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خطوط لوله بینایی ماشین
  • 49. خطوط لوله بینایی ماشین لبه‌ای (Edge)
  • 50. آینده خطوط لوله بینایی ماشین
تگ‌ها: api computer vision deployment docker edge computing kubernetes machine learning MLOps monitoring opencv production pytorch real-time scaling tensorflow

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.