کتاب صوتی آموزش تک‌نمونه‌ای در ادراک خودروهای خودران: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی One-Shot Learning

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تک‌نمونه‌ای در ادراک خودروهای خودران: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی One-Shot Learning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: بینایی ماشین و ادراک خودران (Computer Vision & Autonomous Perception)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ادراک در خودروهای خودران و چالش کمبود داده
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تک‌نمونه‌ای (One-Shot Learning) و یادگیری بسیار کم (Few-Shot Learning)
• 3. تفاوت یادگیری سنتی با یادگیری مبتنی بر نمونه‌های محدود در محیط‌های پویا
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای استخراج ویژگی‌های غنی (Feature Extraction)
• 5. مفهوم Metric Learning و یادگیری فضای ویژگی
• 6. الگوریتم Siamese Networks برای تشخیص شباهت در سناریوهای رانندگی
• 7. استفاده از Triplet Loss برای بهبود تفکیک کلاس‌های اشیاء در جاده
• 8. الگوریتم Relation Networks و یادگیری توابع مقایسه‌ای
• 9. روش‌های Prototypical Networks برای طبقه‌بندی سریع اشیاء محیطی
• 10. استفاده از Memory-Augmented Neural Networks در سیستم‌های خودران
• 11. تکنیک‌های Meta-Learning برای انطباق سریع با شرایط جوی جدید
• 12. یادگیری در محیط‌های غیرایستا و تغییرات ناگهانی بافت جاده
• 13. ادراک اشیاء با داده‌های بسیار محدود در تشخیص عابر پیاده و موانع
• 14. استخراج ویژگی‌های چندگانه از سنسورهای مختلف (Multi-modal) با رویکرد One-Shot
• 15. ادراک عمیق در شرایط نوری ضعیف و شب با استفاده از نمونه‌های کم
• 16. تکنیک‌های Data Augmentation پیشرفته برای شبیه‌سازی سناریوهای نادر
• 17. استفاده از GANها برای تولید داده‌های مصنوعی جهت تقویت یادگیری تک‌نمونه‌ای
• 18. پیاده‌سازی One-Shot Learning در تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی جدید
• 19. مدل‌سازی مسیر حرکت اشیاء با استفاده از یادگیری سریع
• 20. چالش‌های Real-time Inference در سیستم‌های ادراک خودران
• 21. بهینه‌سازی مدل‌های One-Shot برای سخت‌افزارهای On-board خودرو
• 22. ارزیابی دقت مدل در برابر سناریوهای Edge Case
• 23. استراتژی‌های بازآموزی سریع (Online Adaptation) در حین حرکت خودرو
• 24. امنیت و تاب‌آوری مدل‌های یادگیری کم در برابر حملات تقلب
• 25. مقایسه عملکرد One-Shot Learning با روش‌های Supervised در محیط‌های شهری