🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: آموزش جامع تشخیص ترک بتن با YOLOv11: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق

موضوع میانی: تشخیص و قطعه‌بندی اشیاء

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 2. تصویربرداری دیجیتال و مفاهیم پایه
• 3. پردازش تصویر: فیلترینگ و کاهش نویز
• 4. معرفی یادگیری عمیق
• 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 6. انواع لایه‌ها در شبکه‌های عصبی
• 7. فعال‌سازی (Activation Functions) و بهینه‌سازی (Optimizers)
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) چیست؟
• 9. لایه‌های کانولوشن و Pooling
• 10. آموزش و پس‌انتشار (Backpropagation)
• 11. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 12. مشکلات و چالش‌های تشخیص اشیاء
• 13. جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes) و تقریب آنها
• 14. متریک IoU (Intersection over Union)
• 15. سرکوب غیرحداکثری (Non-Maximum Suppression - NMS)
• 16. معرفی قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
• 17. معرفی قطعه‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
• 18. تفاوت‌های بین تشخیص، قطعه‌بندی معنایی و نمونه
• 19. کاربردهای تشخیص و قطعه‌بندی در عمل
• 20. مروری بر مدل‌های پیشگام در تشخیص اشیاء
• 21. ظهور YOLO: "You Only Look Once"
• 22. اصول عملکرد YOLOv1
• 23. نوآوری‌های YOLOv2 (Batch Normalization, Anchor Boxes)
• 24. YOLOv3: تشخیص چندمقیاسی (Multi-scale Detection) و FPN
• 25. معرفی YOLOv4: Bags of Freebies and Specials
• 26. YOLOv5: بهینه‌سازی برای PyTorch و توسعه‌پذیری
• 27. مروری بر YOLOv6 و YOLOv7: پیشرفت‌های سرعتی
• 28. YOLOv8: گام‌های جدید در کارایی و دقت
• 29. YOLOv9 و YOLOv10: آخرین نوآوری‌ها در مدل‌های YOLO
• 30. چرا YOLOv11 برای تشخیص ترک بتن؟
• 31. معماری کلی YOLOv11
• 32. بخش BackBone در YOLOv11: استخراج ویژگی‌ها
• 33. بلوک‌های اصلی تشکیل‌دهنده BackBone
• 34. بخش Neck در YOLOv11: ترکیب ویژگی‌ها (PANet/BiFPN)
• 35. بهبودهای Neck برای اطلاعات مکانی دقیق
• 36. بخش Head در YOLOv11: پیش‌بینی‌های نهایی
• 37. Head برای تشخیص (Bounding Box Prediction)
• 38. Head برای قطعه‌بندی (Segmentation Mask Prediction)
• 39. توابع زیان (Loss Functions) در YOLOv11
• 40. Classification Loss و Objectness Loss
• 41. Regression Loss (Bounding Box Localization)
• 42. Segmentation Loss (Mask Prediction Loss)
• 43. مکانیسم‌های Anchor-Free در YOLOv11 (در صورت وجود)
• 44. بهینه‌سازی برای پردازش Real-time در YOLOv11
• 45. بررسی کارایی محاسباتی YOLOv11
• 46. اهمیت داده‌ها در یادگیری عمیق
• 47. جمع‌آوری تصاویر ترک بتن
• 48. انتخاب تجهیزات تصویربرداری مناسب
• 49. ابزارهای برچسب‌گذاری (Annotation Tools): معرفی
• 50. آموزش کار با LabelImg برای Bounding Boxes
• 51. آموزش کار با CVAT برای Segmentation Masks
• 52. آموزش کار با Label Studio: رویکرد پروژه‌ای
• 53. استانداردهای برچسب‌گذاری برای ترک‌ها
• 54. آماده‌سازی داده‌ها: پیش‌پردازش اولیه
• 55. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 56. Data Augmentation هندسی (چرخش، مقیاس، برش)
• 57. Data Augmentation فوتومتریک (روشنایی، کنتراست)
• 58. تقسیم‌بندی مجموعه داده (Train, Validation, Test)
• 59. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های ترک
• 60. انتخاب سخت‌افزار مناسب (GPU vs CPU)
• 61. سیستم‌عامل‌های توصیه‌شده (Linux/Ubuntu)
• 62. نصب درایورهای NVIDIA و CUDA Toolkit
• 63. مدیریت محیط‌های Python با Conda یا venv
• 64. نصب PyTorch و torchvision
• 65. نصب OpenCV-Python و سایر کتابخانه‌های ضروری
• 66. دانلود کد منبع YOLOv11 (از GitHub یا مخزن مربوطه)
• 67. ساختار پوشه‌های پروژه YOLOv11
• 68. نصب پیش‌نیازهای اختصاصی YOLOv11
• 69. بررسی صحت نصب و اجرای محیط
• 70. فازهای آموزش مدل یادگیری عمیق
• 71. آماده‌سازی فایل پیکربندی (Configuration File)
• 72. تعریف مدل YOLOv11 برای مجموعه داده ترک
• 73. تنظیم مسیرهای داده و هایپرپارامترها
• 74. شروع فرآیند آموزش: فرمان‌های اجرایی
• 75. هایپرپارامترهای کلیدی: Learning Rate, Batch Size, Epochs
• 76. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer): SGD, AdamW
• 77. زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
• 78. نظارت بر فرآیند آموزش با TensorBoard
• 79. استفاده از Weights & Biases برای پیگیری پیشرفت
• 80. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 81. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting (Dropout, Weight Decay)
• 82. توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 83. ذخیره‌سازی چک‌پوینت‌ها و بهترین مدل
• 84. تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 85. اصول ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 86. متریک‌های ارزیابی Precision, Recall, F1-Score
• 87. محاسبه mAP (Mean Average Precision) برای تشخیص
• 88. متریک‌های ارزیابی Segmentation: mIoU, Dice Coefficient
• 89. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 90. تحلیل بصری نتایج: مشاهده پیش‌بینی‌ها
• 91. شناسایی خطاهای مدل: False Positives و False Negatives
• 92. بنچمارکینگ مدل YOLOv11
• 93. گزارش‌دهی و تفسیر نتایج ارزیابی
• 94. مقایسه با سایر مدل‌ها (EfficientDet, Mask R-CNN)
• 95. آماده‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
• 96. تبدیل مدل به فرمت‌های ONNX یا TorchScript
• 97. بهینه‌سازی مدل برای دیوایس‌های Edge (Quantization, Pruning)
• 98. پیاده‌سازی تشخیص ترک در محیط Real-time (ویدئو، استریم)
• 99. ساخت یک برنامه وب ساده برای تشخیص ترک
• 100. ملاحظات امنیتی و پایداری در استقرار سیستم