کتاب بهینه‌سازی AR با درک صحنه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی AR با درک صحنه

موضوع کلی: توسعه واقعیت افزوده

موضوع میانی: فهم معنایی محیط (Semantic Scene Understanding)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. درک مفاهیم پایه واقعیت افزوده
• 2. مبانی پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 3. معرفی سنسورهای مورد استفاده در AR
• 4. پردازش تصاویر RGB و تبدیل فرمت‌ها
• 5. کاربرد فیلترها در پردازش تصاویر AR
• 6. تشخیص لبه و ویژگی‌های تصویر
• 7. استخراج ویژگی‌های بصری برای AR
• 8. مفاهیم هندسه محاسباتی در AR
• 9. تبدیلات هندسی دو بعدی و سه بعدی
• 10. ماتریس‌های تبدیل و کاربرد آن‌ها
• 11. تخمین ژست (Pose Estimation)
• 12. روش‌های کالمن فیلتر در AR
• 13. مفاهیم ردیابی (Tracking) در AR
• 14. انواع ردیابی: مبتنی بر نشانگر و بدون نشانگر
• 15. ردیابی مبتنی بر نشانگرهای بصری
• 16. ردیابی مبتنی بر ویژگی‌های محیطی
• 17. مدل‌سازی سه بعدی اشیاء و محیط
• 18. فرمت‌های رایج مدل‌های سه بعدی
• 19. بهینه‌سازی مدل‌های سه بعدی برای AR
• 20. نورپردازی و سایه‌زنی در AR
• 21. مواد و تکسچرها در AR
• 22. موتورهای رندرینگ برای AR
• 23. معرفی کتابخانه‌های ARCore و ARKit
• 24. برنامه‌نویسی با ARCore
• 25. برنامه‌نویسی با ARKit
• 26. طراحی رابط کاربری (UI) برای AR
• 27. تعاملات کاربر در AR
• 28. بهینه‌سازی عملکرد AR برای دستگاه‌های مختلف
• 29. مدیریت منابع در برنامه‌های AR
• 30. کاربرد AR در آموزش و پرورش
• 31. کاربرد AR در صنعت و تولید
• 32. کاربرد AR در پزشکی و سلامت
• 33. کاربرد AR در معماری و طراحی داخلی
• 34. کاربرد AR در سرگرمی و بازی
• 35. توسعه اپلیکیشن‌های AR برای iOS
• 36. توسعه اپلیکیشن‌های AR برای Android
• 37. آشنایی با Unity و Unreal Engine برای AR
• 38. ادغام مدل‌های سه بعدی در Unity
• 39. ادغام مدل‌های سه بعدی در Unreal Engine
• 40. تکنیک‌های رندرینگ پیشرفته در AR
• 41. واقعیت افزوده ابری (Cloud AR)
• 42. امنیت و حریم خصوصی در AR
• 43. چالش‌ها و آینده واقعیت افزوده
• 44. مفاهیم یادگیری ماشین در AR
• 45. تشخیص اشیاء با استفاده از شبکه‌های عصبی