کتاب صوتی تشخیص چهره با یادگیری متریک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص چهره با یادگیری متریک

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تشخیص چهره
• 2. مفاهیم پایه‌ای پردازش تصویر
• 3. فضای ویژگی و استخراج ویژگی
• 4. یادگیری ماشین نظارت‌شده و بدون نظارت
• 5. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 6. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
• 7. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصویر
• 8. معماری‌های CNN رایج در تشخیص چهره
• 9. یادگیری متریک: مفهوم و اهمیت
• 10. فاصله‌های متریک: اقلیدسی، منهتن، کسینوسی
• 11. تابع ضرر Contrastive Loss
• 12. تابع ضرر Triplet Loss
• 13. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از Contrastive Loss
• 14. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از Triplet Loss
• 15. انتخاب نمونه‌های سه‌تایی مناسب
• 16. بهینه‌سازی یادگیری متریک
• 17. تنظیم هایپرمترها در یادگیری متریک
• 18. مجموعه‌داده‌های استاندارد تشخیص چهره: LFW، CelebA
• 19. پیش‌پردازش تصاویر چهره
• 20. تراز کردن چهره (Face Alignment)
• 21. نرمال‌سازی تصاویر چهره
• 22. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) در تشخیص چهره
• 23. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تشخیص چهره
• 24. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌یافته
• 25. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌یافته
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص چهره
• 27. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، Recall، F1-score
• 28. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 29. ROC Curve و AUC
• 30. تشخیص چهره در شرایط نوری مختلف
• 31. تشخیص چهره با وجود انسداد
• 32. تشخیص چهره در زوایای مختلف
• 33. تشخیص چهره با عینک یا ماسک
• 34. تشخیص چهره در تصاویر با کیفیت پایین
• 35. تشخیص چهره در ویدئو
• 36. تشخیص چهره چندگانه (Multi-face Detection)
• 37. تشخیص چهره در زمان واقعی (Real-time Face Detection)
• 38. شناسایی چهره (Face Identification)
• 39. تطبیق چهره (Face Verification)
• 40. تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی لبه‌ای (Edge AI)
• 41. بهبود امنیت با تشخیص چهره
• 42. کاربردهای تشخیص چهره در صنایع مختلف
• 43. چالش‌ها و محدودیت‌های تشخیص چهره
• 44. مسائل اخلاقی در تشخیص چهره
• 45. حریم خصوصی و تشخیص چهره
• 46. سوگیری در الگوریتم‌های تشخیص چهره
• 47. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص چهره
• 48. آینده تشخیص چهره
• 49. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در تشخیص چهره
• 50. یادگیری فعال (Active Learning) در تشخیص چهره
• 51. تشخیص چهره با استفاده از داده‌های چندوجهی (Multimodal Face Recognition)
• 52. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
• 53. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر در تشخیص چهره
• 54. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 55. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 56. روش‌های خوشه‌بندی برای تشخیص چهره
• 57. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 58. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 59. یادگیری عمیق گرافیکی (Graph Deep Learning) برای تشخیص چهره
• 60. تشخیص چهره سه بعدی
• 61. بازسازی چهره سه بعدی
• 62. یادگیری متریک با استفاده از داده‌های غیر یکسان (Imbalanced Data)
• 63. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 64. روش‌های مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 65. تشخیص چهره در تصاویر مادون قرمز
• 66. تشخیص چهره با استفاده از حسگرهای عمق
• 67. بهبود دقت تشخیص چهره با استفاده از ensemble learning
• 68. مفاهیم پیشرفته یادگیری متریک
• 69. بررسی مقالات جدید در حوزه تشخیص چهره