کتاب خطوط لوله اعلانی برای بینایی ماشین: از ایده تا پیادهسازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره خطوط لوله اعلانی برای بینایی ماشین: از ایده تا پیادهسازی
موضوع کلی: بینایی ماشین
موضوع میانی: پردازش تصویر و ویدئو
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر خطوط لوله اعلانی در بینایی ماشین
- 2. چرا خطوط لوله اعلانی؟ مزایا و معایب
- 3. مفاهیم کلیدی: دادهها، تبدیلها، و مدلها
- 4. معرفی فریمورکهای محبوب خطوط لوله اعلانی
- 5. TensorFlow Data Validation (TFDV): بررسی و اعتبارسنجی دادهها
- 6. Apache Beam: پردازش دادههای توزیعشده
- 7. Kubeflow Pipelines: ساخت و مدیریت خطوط لوله ML
- 8. MLflow: ردیابی آزمایشها و مدیریت مدلها
- 9. معماری یک خط لوله اعلانی بینایی ماشین
- 10. جمعآوری و آمادهسازی دادهها برای بینایی ماشین
- 11. برچسبگذاری دادهها: چالشها و راهکارها
- 12. پیشپردازش تصویر: تغییر اندازه، نرمالسازی، و افزایش داده
- 13. استخراج ویژگیها: روشهای سنتی و یادگیری عمیق
- 14. معرفی شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 15. معماریهای محبوب CNN برای بینایی ماشین (ResNet، Inception، EfficientNet)
- 16. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در بینایی ماشین
- 17. Fine-tuning مدلهای پیشآموزشدیده
- 18. ساخت خط لوله تشخیص اشیاء با خطوط لوله اعلانی
- 19. ساخت خط لوله طبقهبندی تصویر با خطوط لوله اعلانی
- 20. ساخت خط لوله تقسیمبندی معنایی تصویر با خطوط لوله اعلانی
- 21. استفاده از خطوط لوله اعلانی برای پردازش ویدئو
- 22. تشخیص رویداد در ویدئو با خطوط لوله اعلانی
- 23. ردیابی اشیاء در ویدئو با خطوط لوله اعلانی
- 24. بهینهسازی عملکرد خطوط لوله اعلانی
- 25. مقیاسپذیری خطوط لوله اعلانی با استفاده از پردازش توزیعشده
- 26. استقرار (Deployment) خطوط لوله اعلانی
- 27. مانیتورینگ و نگهداری خطوط لوله اعلانی
- 28. مدیریت نسخهها و بازتولیدپذیری خطوط لوله
- 29. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله اعلانی
- 30. بهبود کیفیت دادهها در طول خط لوله
- 31. استفاده از خطوط لوله اعلانی برای یادگیری فعال (Active Learning)
- 32. اتوماسیون MLOps با خطوط لوله اعلانی
- 33. ادغام خطوط لوله اعلانی با سیستمهای CI/CD
- 34. بهترین شیوهها برای طراحی خطوط لوله اعلانی
- 35. مطالعه موردی: پیادهسازی یک خط لوله اعلانی برای تشخیص نقص در تولید
- 36. مطالعه موردی: پیادهسازی یک خط لوله اعلانی برای تحلیل تصاویر پزشکی
- 37. حل مشکلات رایج در خطوط لوله اعلانی
- 38. آینده خطوط لوله اعلانی در بینایی ماشین
- 39. کار با دادههای نامتوازن در خطوط لوله اعلانی
- 40. استفاده از خطوط لوله اعلانی برای یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
تگها:
apache beam
CNN
computer vision
data processing
data validation
declarative pipelines
deep learning
feature extraction
image processing
kubeflow
machine learning
mlflow
mlops
tensorflow
video processing
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.