فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت اپلیکیشن تشخیص اشیاء با فلاتر و تنسورفلو لایت (TensorFlow Lite) برای اندروید و iOS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن تشخیص اشیاء با فلاتر و تنسورفلو لایت (TensorFlow Lite) برای اندروید و iOS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با فلاتر و محیط توسعه آن
• 3. نصب و راه‌اندازی فلاتر برای اندروید و iOS
• 4. مبانی برنامه‌نویسی دارت (Dart)
• 5. ساختار پروژه‌های فلاتر
• 6. آشنایی با ویجت‌ها در فلاتر
• 7. مدیریت وضعیت در فلاتر
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 10. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین: داده، ویژگی، مدل
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 12. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، نرمال‌سازی، مهندسی ویژگی
• 13. مقدمه‌ای بر تنسورفلو لایت (TensorFlow Lite)
• 14. کاربرد تنسورفلو لایت در دستگاه‌های موبایل
• 15. مزایای تنسورفلو لایت برای یادگیری ماشین روی دستگاه
• 16. مبانی پردازش تصویر
• 17. کاربرد پردازش تصویر در بینایی ماشین
• 18. مفاهیم کلیدی در بینایی ماشین: تشخیص اشیاء، طبقه‌بندی، قطعه‌بندی
• 19. آشنایی با مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 21. ساختار لایه‌های کانولوشنال
• 22. لایه‌های Pooling و کاربردهای آن
• 23. لایه‌های Fully Connected
• 24. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 25. تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازها (Optimizers)
• 26. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 27. انواع الگوریتم‌های تشخیص اشیاء
• 28. مدل‌های تشخیص اشیاء مبتنی بر دو مرحله‌ای (Two-stage detectors)
• 29. مدل‌های تشخیص اشیاء مبتنی بر تک مرحله‌ای (One-stage detectors)
• 30. معرفی مدل‌های SSD (Single Shot MultiBox Detector)
• 31. معرفی مدل‌های YOLO (You Only Look Once)
• 32. معرفی مدل‌های MobileNet
• 33. معرفی مدل‌های EfficientDet
• 34. انتخاب مدل مناسب برای تشخیص اشیاء روی موبایل
• 35. آماده‌سازی دیتاست برای تشخیص اشیاء
• 36. فرمت‌های رایج دیتاست: COCO، Pascal VOC
• 37. برچسب‌گذاری تصاویر (Image Annotation)
• 38. ابزارهای برچسب‌گذاری تصاویر: LabelImg، CVAT
• 39. تبدیل دیتاست به فرمت قابل استفاده برای تنسورفلو لایت
• 40. آموزش مدل تشخیص اشیاء با تنسورفلو
• 41. مراحل آموزش یک مدل تشخیص اشیاء
• 42. تنظیم پارامترهای آموزش
• 43. ارزیابی عملکرد مدل: دقت، فراخوانی، میانگین دقت متوسط (mAP)
• 44. بهینه‌سازی مدل برای تنسورفلو لایت
• 45. تبدیل مدل تنسورفلو به فرمت تنسورفلو لایت (.tflite)
• 46. استفاده از TensorFlow Lite Converter
• 47. ملاحظات مربوط به کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 48. تنظیمات کوانتیزاسیون: Post-training quantization، Quantization-aware training
• 49. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در اپلیکیشن فلاتر
• 50. مراحل اضافه کردن تنسورفلو لایت به پروژه فلاتر
• 51. استفاده از پکیج `tflite_flutter`
• 52. بارگذاری مدل .tflite در اپلیکیشن
• 53. پردازش ورودی دوربین برای تشخیص اشیاء
• 54. اجرای مدل تشخیص اشیاء روی ورودی تصویر
• 55. دریافت نتایج تشخیص اشیاء از مدل
• 56. نمایش جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes) و برچسب‌ها روی تصویر
• 57. مدیریت و نمایش نتایج تشخیص
• 58. نمایش اطمینان (Confidence Score) تشخیص‌ها
• 59. تنظیمات پیشرفته برای تشخیص اشیاء
• 60. فیلتر کردن نتایج بر اساس آستانه اطمینان
• 61. مدیریت چندین شیء تشخیص داده شده
• 62. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن
• 63. کاهش زمان پردازش
• 64. مدیریت حافظه در اپلیکیشن
• 65. استفاده از پردازش ناهمزمان (Asynchronous Processing)
• 66. طراحی رابط کاربری (UI) برای اپلیکیشن تشخیص اشیاء
• 67. طراحی صفحات و ویجت‌های لازم
• 68. مدیریت ناوبری بین صفحات
• 69. نمایش بازخورد به کاربر
• 70. ملاحظات مربوط به مجوزها (Permissions)
• 71. دسترسی به دوربین
• 72. ذخیره‌سازی و مدیریت فایل‌ها
• 73. اصلاحات و بهبودهای احتمالی در مدل
• 74. بازآموزی مدل با داده‌های جدید
• 75. تنظیمات پارامترهای مدل در زمان اجرا
• 76. تکنیک‌های پیشرفته در بینایی ماشین
• 77. قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
• 78. قطعه‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
• 79. تشخیص چهره و تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب شرعی)
• 80. کاربردهای عملی تشخیص اشیاء در صنعت
• 81. کاربرد در کشاورزی هوشمند (با رعایت چارچوب شرعی)
• 82. کاربرد در صنعت و تولید (با رعایت چارچوب شرعی)
• 83. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون (با رعایت چارچوب شرعی)
• 84. کاربرد در پزشکی و سلامت (با رعایت چارچوب شرعی)
• 85. ملاحظات اخلاقی و قانونی در هوش مصنوعی
• 86. حریم خصوصی داده‌ها
• 87. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 88. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 89. آیندهٔ یادگیری ماشین و بینایی ماشین
• 90. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی
• 91. چالش‌های پیش رو در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 92. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره
• 93. منابع برای مطالعه بیشتر
• 94. پروژه‌های تکمیلی و تمرینات عملی
• 95. آشنایی با ابزارهای توسعهٔ پیشرفته‌تر
• 96. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
• 97. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ربات‌ها (با رعایت چارچوب شرعی)
• 98. ملاحظات امنیتی در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری هوش مصنوعی