فلش‌کارت‌های آموزشی کاربرد عملی شبکه‌های کانولوشنی در طبقه‌بندی و تگ‌گذاری خودکار دارایی‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد عملی شبکه‌های کانولوشنی در طبقه‌بندی و تگ‌گذاری خودکار دارایی‌ها

موضوع کلی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

موضوع میانی: طبقه‌بندی تصاویر دارایی‌ها با شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر پردازش تصویر و دارایی‌های دیجیتال
• 2. شناخت ساختار داده‌های تصویری برای طبقه‌بندی
• 3. اصول شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 4. عملکرد لایه‌های کانولوشنی در استخراج ویژگی‌ها
• 5. لایه‌های Pooling و کاهش بعدگی در CNN
• 6. ساختار لایه‌های Fully Connected در طبقه‌بندی
• 7. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در شبکه‌های کانولوشنی
• 8. پیش‌پردازش تصاویر دارایی‌ها برای ورود به شبکه
• 9. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های تصویری
• 10. افزایش داده (Data Augmentation) برای تنوع مجموعه آموزشی
• 11. معرفی معماری‌های پیش‌فرض CNN مانند LeNet و AlexNet
• 12. معماری VGGNet و اعتبارسنجی آن در طبقه‌بندی دارایی‌ها
• 13. معماری GoogLeNet و Inception و کاربرد آن
• 14. معماری ResNet و حل مشکل گرادیان گمشده
• 15. معماری EfficientNet و بهینه‌سازی منابع
• 16. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در طبقه‌بندی دارایی‌ها
• 17. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تگ‌گذاری
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) لایه‌های آخر مدل انتقالی
• 19. آماده‌سازی مجموعه داده‌های تگ‌گذاری دارایی‌ها
• 20. استخراج ویژگی‌های عمیق برای دارایی‌های چندگانه
• 21. طراحی لایه خروجی برای تگ‌های متعدد (Multi-label Classification)
• 22. مدیریت کلاس‌های نامتعادل در داده‌های دارایی
• 23. معرفی توابع ضرر برای طبقه‌بندی چندگانه
• 24. بهینه‌سازی آدام و یادگیری پارامترهای شبکه
• 25. شناسایی بیش‌باری (Overfitting) و کاهش آن در CNN
• 26. تکنیک‌های Dropout و Regularization در شبکه‌های کانولوشنی
• 27. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای ارزیابی مدل
• 28. معیارهای سنجش عملکرد: دقت، بازیابی و F1-Score
• 29. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطاهای طبقه‌بندی
• 30. پیاده‌سازی CNN با کتابخانه TensorFlow
• 31. پیاده‌سازی CNN با کتابخانه PyTorch
• 32. ساخت مدل سفارشی با APIهای بالا سطح Keras
• 33. توزیع بار پردازش روی GPU برای آموزش سریع
• 34. پیاده‌سازی Data Pipeline و بارگذاری مؤثر تصاویر
• 35. استفاده از ImageDataGenerator برای تولید بچ آنلاین
• 36. آموزش مدل CNN روی مجموعه داده‌های بزرگ دارایی
• 37. مانیتور کردن پیشرفت آموزش با TensorBoard
• 38. ذخیره و بارگذاری نقاط بازرسی (Checkpoint) مدل
• 39. پیش‌بینی تگ‌ها برای تصاویر جدید دارایی
• 40. پشته‌سازی سیستم تگ‌گذاری خودکار در محیط تولید
• 41. بهینه‌سازی سرعت استنتاج (Inference) مدل CNN
• 42. کاهش اندازه مدل با روش‌های کوانتیزاسیون
• 43. معرفی معماری MobileNet برای دستگاه‌های مرزی
• 44. استخراج تگ‌ها با استفاده از قابلیت Feature Map
• 45. تفسیرپذیری تصمیمات CNN با روش Grad-CAM
• 46. تشخیص و رفع تصاویر کیفیت پایین در ورودی
• 47. مدیریت و پاکسازی داده‌های نادرست طبقه‌بندی شده
• 48. یادگیری خودنظارتی برای افزایش حجم داده‌های تگ‌دار
• 49. استفاده از Attention Mechanism در شبکه‌های کانولوشنی
• 50. معرفی معماری Vision Transformer (ViT) برای طبقه‌بندی دارایی‌ها
• 51. مقایسه عملکرد CNN و ViT در تگ‌گذاری دارایی‌ها
• 52. طراحی سیستم پیشنهاد تگ‌های کم‌بازده (Active Learning)
• 53. یکپارچه‌سازی سیستم تگ‌گذاری با پایگاه داده دارایی‌ها
• 54. ایجاد API برای دسترسی به سیستم تگ‌گذاری خودکار
• 55. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی خودکار
• 56. اجرای آموزش مداوم (Continual Learning) در سیستم تگ‌گذاری
• 57. مقابله با داده‌های نویزدار در طبقه‌بندی دارایی‌ها
• 58. استفاده از Semi-Supervised Learning برای تگ‌گذاری گسترده
• 59. پیاده‌سازی سیستم تگ‌گذاری برای دارایی‌های سه‌بعدی
• 60. بهینه‌سازی فرآیند تگ‌گذاری با استفاده از CLI
• 61. مدیریت منابع ابری برای آموزش مدل‌های سنگین
• 62. توزیع مدل‌های آموزش‌دیده روی سرورهای ابری
• 63. امنیت و حریم خصوصی داده‌های دارایی در سیستم تگ‌گذاری
• 64. رفع خطاهای طبقه‌بندی در سناریوهای واقعی
• 65. تست بار و مقیاس‌پذیری سیستم تگ‌گذاری خودکار
• 66. طراحی داشبورد برای نظارت بر عملکرد تگ‌گذاری
• 67. تحلیل خطاهای سیستم و بازخورد برای بهبود مدل
• 68. استفاده از Adversarial Training برای تقویت مدل
• 69. اعمال فشرده‌سازی مدل برای محیط‌های با حافظه محدود
• 70. پیاده‌سازی پروتوتایپ اولیه سیستم تگ‌گذاری
• 71. ارزیابی اقتصادی و عملیاتی پروژه تگ‌گذاری خودکار
• 72. مستندسازی پروژه و آماده‌سازی برای انتشار