کتاب طبقه‌بندی خودکار شات‌های ویدیویی برای ترنسکدینگ ابری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی خودکار شات‌های ویدیویی برای ترنسکدینگ ابری

موضوع کلی: پردازش تصویر و ویدئو

موضوع میانی: هوش مصنوعی در پردازش ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ترنسکدینگ ویدئو در ابر
• 2. معماری سیستم‌های ترنسکدینگ ابری
• 3. آشنایی با شات‌های ویدیویی و ویژگی‌های آن‌ها
• 4. چالش‌های طبقه‌بندی شات‌های ویدیویی
• 5. روش‌های سنتی استخراج ویژگی از ویدئو
• 6. استخراج ویژگی‌های بصری با استفاده از هیستوگرام رنگ
• 7. استخراج ویژگی‌های بافت با استفاده از الگوهای LBP
• 8. استخراج ویژگی‌های شکل با استفاده از HOG
• 9. استفاده از ویژگی‌های حرکت برای طبقه‌بندی شات
• 10. معرفی یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی شات
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای طبقه‌بندی شات
• 13. مدل‌های طبقه‌بندی سنتی: SVM
• 14. مدل‌های طبقه‌بندی سنتی: Random Forest
• 15. مدل‌های طبقه‌بندی سنتی: k-Nearest Neighbors (KNN)
• 16. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 17. معماری‌های CNN برای طبقه‌بندی ویدئو
• 18. استفاده از Transfer Learning در طبقه‌بندی شات
• 19. Fine-tuning یک مدل CNN از پیش آموزش‌دیده
• 20. پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی شات با TensorFlow/Keras
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. متریک‌های ارزیابی: Precision, Recall, F1-score
• 23. متریک‌های ارزیابی: Accuracy, Confusion Matrix
• 24. بهینه‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی
• 25. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 26. استفاده از Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 27. مدیریت داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی شات
• 28. طبقه‌بندی شات‌های ویدیویی با استفاده از LSTM
• 29. ترکیب ویژگی‌های بصری و حرکتی با LSTM
• 30. استفاده از Attention Mechanisms در طبقه‌بندی شات
• 31. معرفی تکنیک‌های Deep Learning جدید در طبقه‌بندی ویدئو
• 32. استفاده از Transformerها برای طبقه‌بندی شات
• 33. طبقه‌بندی شات‌های ویدیویی در مقیاس بزرگ
• 34. چالش‌های مقیاس‌پذیری در طبقه‌بندی شات
• 35. استفاده از پردازش توزیع شده برای طبقه‌بندی شات
• 36. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار در ابر
• 37. استقرار مدل طبقه‌بندی شات در یک پلتفرم ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
• 38. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های طبقه‌بندی شات
• 39. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
• 40. آینده طبقه‌بندی شات‌های ویدیویی و ترنسکدینگ ابری
• 41. مطالعه موردی: طبقه‌بندی شات در یک سرویس استریمینگ ویدئو
• 42. بهبود کارایی ترنسکدینگ با طبقه‌بندی دقیق شات
• 43. بررسی ابزارهای متن‌باز برای طبقه‌بندی شات‌های ویدیویی
• 44. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش ویدئو (OpenCV, FFmpeg)
• 45. پیاده‌سازی یک خط لوله (pipeline) کامل طبقه‌بندی شات