کتاب تحلیل ویدیو با پیش‌بینی ساختاریافته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 تحلیل ویدیو با پیش‌بینی ساختاریافته

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ویدیو و چالش‌های آن
  • 2. پیش‌بینی ساختاریافته: تعریف و کاربردها در ویدیو
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی تحلیل ویدیو
  • 4. معرفی یادگیری عمیق برای تحلیل ویدیو
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در ویدیو
  • 6. شبکه‌های حافظه طولانی‌مدت (LSTM) برای تحلیل دنباله‌های ویدیویی
  • 7. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU) و بهینه‌سازی عملکرد
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی سه بعدی (3D CNN) برای استخراج ویژگی ویدیو
  • 9. ترکیب CNN و RNN برای تحلیل ویدیو
  • 10. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در تحلیل ویدیو
  • 11. پیش‌بینی اکشن در ویدیو با استفاده از مدل‌های ساختاریافته
  • 12. تشخیص شیء در ویدیو و ردیابی آن‌ها در طول زمان
  • 13. تخمین حالت (Pose Estimation) در ویدیو و کاربردها
  • 14. تولید کپشن (Caption Generation) برای ویدیو
  • 15. خلاصه‌سازی ویدیو با استفاده از پیش‌بینی ساختاریافته
  • 16. تشخیص رویداد (Event Detection) در ویدیو
  • 17. تحلیل ویدیو برای تشخیص فعالیت‌های غیرعادی
  • 18. پیش‌بینی آینده ویدیو (Video Prediction)
  • 19. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در تحلیل ویدیو
  • 20. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای تحلیل ویدیو
  • 21. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models) در ویدیو
  • 22. پیش‌بینی ساختاریافته با استفاده از مدل‌های ترانسفورمر
  • 23. مدل‌های مبتنی بر خودرمزگذار (Autoencoders) برای کاهش ابعاد ویدیو
  • 24. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تحلیل ویدیو
  • 25. داده‌نامه‌گذاری (Data Annotation) و آماده‌سازی داده برای تحلیل ویدیو
  • 26. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل ویدیو
  • 27. مجموعه داده‌های استاندارد برای تحلیل ویدیو
  • 28. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل ویدیو (TensorFlow, PyTorch)
  • 29. تحلیل ویدیو در محیط‌های ابری
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل ویدیو برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 31. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های تحلیل ویدیو
  • 32. چالش‌ها و آینده تحلیل ویدیو با پیش‌بینی ساختاریافته
  • 33. تحلیل احساسات در ویدیو
  • 34. تشخیص چهره و تحلیل حالات چهره در ویدیو
  • 35. تحلیل ویدیو برای کاربردهای نظارتی
  • 36. تحلیل ویدیو برای کاربردهای پزشکی
  • 37. تحلیل ویدیو برای کاربردهای خودران
  • 38. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در تحلیل ویدیو
  • 39. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) در تحلیل ویدیو
  • 40. تشخیص تقلب در ویدیو
  • 41. تحلیل ویدیو برای تشخیص اخبار جعلی
  • 42. تحلیل ویدیو برای تحلیل ترافیک
  • 43. تحلیل ویدیو برای تحلیل رفتار مشتری
تگ‌ها: 3D CNN action recognition AI attention mechanism computer vision deep learning event detection LSTM object detection RNN structured prediction video analysis video captioning video prediction video understanding

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.