کتاب صوتی آموزش جامع طبقه‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طبقه‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه بینایی ماشین در علوم رایانه
• 2. معرفی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش تصویر
• 3. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش داده‌ها در پایتون
• 4. آشنایی با ساختار و ویژگی‌های مجموعه داده CIFAR-10
• 5. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی تصاویر در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون چندلایه
• 7. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی و لایه‌های تشکیل‌دهنده
• 8. نقش لایه‌های کانولوشن در استخراج ویژگی‌های تصویری
• 9. عملکرد لایه‌های پولینگ در کاهش ابعاد و حفظ ویژگی‌ها
• 10. آشنایی با توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی عمیق
• 11. مدیریت بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. پیاده‌سازی ساختار شبکه عصبی با استفاده از کتابخانه کراس
• 13. آماده‌سازی داده‌های CIFAR-10 برای ورود به مدل
• 14. تعریف تابع هزینه و بهینه‌سازها در آموزش شبکه
• 15. فرآیند آموزش مدل و مانیتورینگ نرخ خطا
• 16. ارزیابی دقت مدل در طبقه‌بندی تصاویر
• 17. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 18. تکنیک‌های افزایش داده برای تعمیم‌پذیری بهتر مدل
• 19. استفاده از Dropout برای جلوگیری از حفظ‌کردن داده‌ها
• 20. معرفی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
• 21. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی در نتایج طبقه‌بندی
• 22. تجسم ویژگی‌های استخراج شده در لایه‌های مختلف شبکه
• 23. استفاده از GPU برای افزایش سرعت آموزش مدل
• 24. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 25. نکات کلیدی در مستندسازی و نگهداری پروژه‌های یادگیری عمیق
• 26. کاربردهای بینایی ماشین در صنایع و خدمات بومی
• 27. اخلاق حرفه‌ای در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 28. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک طبقه‌بند تصویر سفارشی
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های بینایی ماشین
• 30. مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق و بینایی ماشین