MAPress
کتاب تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد

کتاب تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد

تگ‌ها: Artificial Intelligence Computer Vision Deep Learning Image Processing Industrial Computer Vision Lightweight Models Model Implementation Optimized Models Shrimp Disease Detection Smart Agriculture Smart Aquaculture YOLOv8n بینایی ماشین بینایی ماشین صنعتی پردازش تصویر پیاده‌سازی مدل تشخیص بیماری میگو دامپروری هوشمند کشاورزی هوشمند مدل‌های بهینه مدل‌های سبک هوش مصنوعی یادگیری عمیق
تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد آیا به دنبال راهی برای کاهش چشمگیر خسارات ناشی ...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد

موضوع کلی: یادگیری عمیق و بینایی ماشین

موضوع میانی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های سبک بینایی ماشین برای کاربردهای صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی یادگیری عمیق**
  • 2. اهمیت هوش مصنوعی و بینایی ماشین در صنعت آبزی‌پروری
  • 3. معرفی دوره، اهداف و نقشه راه یادگیری
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 5. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 6. مبانی یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین کلاسیک
  • 7. تابع فعال‌سازی (Activation Function) و نقش آن
  • 8. بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. تابع زیان (Loss Function) و اهمیت آن در آموزش مدل
  • 10. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 11. تکنیک‌های تنظیم مدل (Regularization): L1, L2, Dropout
  • 12. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه: پایتون، Anaconda و VS Code
  • 13. آشنایی با کتابخانه‌های ضروری: NumPy, Pandas, Matplotlib
  • 14. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق: PyTorch و TensorFlow
  • 15. پردازش تصویر دیجیتال: پیکسل‌ها، کانال‌ها و فضاهای رنگی
  • 16. مبانی بینایی ماشین و کتابخانه OpenCV
  • 17. فیلترها و عملیات کانولوشن (Convolution) در پردازش تصویر
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): معماری و اجزا
  • 19. لایه‌های کلیدی در CNN: لایه کانولوشن، لایه ادغام (Pooling) و لایه تماماً متصل (Fully Connected)
  • 20. تشخیص اشیاء و معماری YOLO**
  • 21. وظیفه تشخیص اشیاء (Object Detection) چیست؟
  • 22. مروری بر تاریخچه و روش‌های کلاسیک تشخیص اشیاء
  • 23. چالش‌های تشخیص اشیاء: مقیاس، زاویه دید و تعداد اشیاء
  • 24. معرفی خانواده مدل‌های R-CNN: از R-CNN تا Faster R-CNN
  • 25. فلسفه YOLO: تشخیص اشیاء به عنوان یک مسئله رگرسیون
  • 26. معماری YOLOv1 و نوآوری‌های آن
  • 27. تکامل YOLO: از YOLOv2 تا YOLOv7
  • 28. معرفی خانواده YOLOv8 و نسخه‌های مختلف آن (n, s, m, l, x)
  • 29. چرا YOLOv8n برای کاربردهای سبک مناسب است؟
  • 30. معماری کلی YOLOv8: Backbone, Neck, Head
  • 31. تحلیل عمیق Backbone در YOLOv8 و نقش آن در استخراج ویژگی
  • 32. بلوک ساختاری C2f: تکامل بلوک C3 در نسخه‌های قبلی
  • 33. مفهوم Neck و تجمیع ویژگی‌ها از مقیاس‌های مختلف
  • 34. معماری Neck در YOLOv8: ترکیب PAN و FPN
  • 35. عملکرد Head در YOLOv8: پیش‌بینی جعبه‌های مرزی و کلاس‌ها
  • 36. مفهوم Anchor-Free در YOLOv8
  • 37. تابع زیان (Loss Function) در YOLOv8: Classification and Regression Loss
  • 38. متریک‌های ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء: IoU, Precision, Recall
  • 39. مفهوم میانگین میانگین دقت (mAP) و نحوه محاسبه آن
  • 40. مجموعه داده و آماده‌سازی برای تشخیص بیماری میگو**
  • 41. اهمیت تشخیص زودهنگام بیماری در مزارع پرورش میگو
  • 42. آشنایی با انواع بیماری‌های شایع میگو و علائم بصری آنها
  • 43. چالش‌های جمع‌آوری داده در محیط‌های زیرآبی و صنعتی
  • 44. روش‌های گردآوری و ساخت مجموعه داده اختصاصی (Custom Dataset)
  • 45. اصول برچسب‌زنی (Annotation) تصاویر برای تشخیص اشیاء
  • 46. معرفی ابزارهای برچسب‌زنی: LabelImg, CVAT, Roboflow
  • 47. فرمت‌های استاندارد برچسب‌زنی: YOLO, COCO, Pascal VOC
  • 48. ساختار فایل و پوشه‌بندی مجموعه داده برای آموزش YOLOv8
  • 49. پیش‌پردازش تصاویر: تغییر اندازه، نرمال‌سازی و بهبود کیفیت
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) و اهمیت آن
  • 51. افزایش داده آفلاین در مقابل آنلاین
  • 52. معرفی کتابخانه Albumentations برای افزایش داده پیشرفته
  • 53. تحلیل و اکتشاف داده‌های تصویری (EDA for Images)
  • 54. پیاده‌سازی و آموزش مدل پایه YOLOv8n**
  • 55. نصب و راه‌اندازی فریمورک Ultralytics YOLOv8
  • 56. آشنایی با رابط خط فرمان (CLI) در YOLOv8
  • 57. پیکربندی فایل YAML برای تعریف مجموعه داده سفارشی
  • 58. انتخاب مدل پایه (Pre-trained Model) و مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. شروع فرآیند آموزش مدل پایه YOLOv8n بر روی داده‌های میگو
  • 60. نظارت بر فرآیند آموزش: تحلیل خروجی‌ها و متریک‌ها
  • 61. استفاده از ابزارهایی مانند TensorBoard برای رصد آموزش
  • 62. اجرای اعتبارسنجی (Validation) بر روی مدل در حال آموزش
  • 63. استنتاج (Inference) با استفاده از مدل آموزش‌دیده روی تصاویر و ویدئوها
  • 64. ارزیابی عملکرد نهایی مدل پایه با متریک mAP
  • 65. تحلیل نتایج مدل پایه: بررسی نقاط قوت و ضعف
  • 66. تجسم‌سازی پیش‌بینی‌های مدل: جعبه‌های مرزی و امتیازات اطمینان
  • 67. بهینه‌سازی و توسعه مدل سبک (Lightweight Model)**
  • 68. چرا به مدل‌های سبک (Lightweight) نیاز داریم؟ کاربردها و مزایا
  • 69. متریک‌های سنجش کارایی و سبکی مدل: GFLOPs، تعداد پارامترها و سرعت استنتاج (FPS)
  • 70. مفهوم Backbone و نقش آن در تعادل بین دقت و سرعت
  • 71. معرفی معماری‌های سبک: MobileNet, ShuffleNet, GhostNet
  • 72. معماری GhostNet و مکانیزم Ghost Module برای کاهش محاسبات
  • 73. ادغام GhostNet به عنوان Backbone جدید در ساختار YOLOv8
  • 74. مفهوم مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در بینایی ماشین
  • 75. معرفی انواع مکانیزم توجه: SE, CBAM, Coordinate Attention (CA)
  • 76. چگونگی افزودن ماژول توجه به معماری مدل برای تمرکز بر ویژگی‌های مهم
  • 77. اصلاح ساختار Neck برای تجمیع ویژگی کارآمدتر
  • 78. معرفی BiFPN و مقایسه آن با PANet
  • 79. پیاده‌سازی معماری بهینه‌شده: ترکیب Backbone سبک و مکانیزم توجه
  • 80. آموزش مدل بهینه‌شده از ابتدا (Training from Scratch)
  • 81. تنظیم دقیق فرامترها (Hyperparameter Tuning) برای مدل جدید
  • 82. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌شده با مدل پایه YOLOv8n
  • 83. تحلیل تأثیر هر بهینه‌سازی بر دقت و سرعت مدل
  • 84. استقرار، کاربرد نهایی و مراحل بعدی**
  • 85. دانش تقطیر (Knowledge Distillation) برای فشرده‌سازی مدل
  • 86. هرس کردن مدل (Model Pruning) برای حذف وزن‌های غیرضروری
  • 87. کوانتیزاسیون (Quantization): کاهش حجم مدل با دقت عددی پایین‌تر
  • 88. تبدیل مدل آموزش‌دیده به فرمت ONNX برای استقرار چندسکویی
  • 89. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع با استفاده از NVIDIA TensorRT
  • 90. استقرار مدل بر روی CPU و GPU: ملاحظات و مقایسه سرعت
  • 91. ملاحظات پیاده‌سازی روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices) مانند Jetson Nano
  • 92. ساخت یک رابط کاربری ساده با Streamlit یا Gradio برای نمایش عملکرد مدل
  • 93. یکپارچه‌سازی مدل با یک سیستم نظارت ویدئویی ساده با OpenCV
  • 94. تحلیل خطاها و موارد شکست مدل (Error Analysis)
  • 95. چالش‌های دنیای واقعی: تغییرات نوری، تاری تصویر و انسداد
  • 96. جمع‌بندی نهایی دستاوردهای دوره و مقایسه مدل‌ها
  • 97. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات استفاده از سیستم‌های نظارتی خودکار
  • 98. مسیرهای مطالعاتی آینده در حوزه بینایی ماشین سبک و کارآمد
  • 99. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز و ادامه مسیر پژوهش
تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی

تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد

آیا به دنبال راهی برای کاهش چشمگیر خسارات ناشی از بیماری‌های میگو در صنعت آبزی‌پروری هستید؟ آیا می‌خواهید با به‌کارگیری هوش مصنوعی، راندمان و سودآوری کسب و کار خود را به طرز چشمگیری افزایش دهید؟ دوره جامع "تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه" دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

با الهام از تحقیقات پیشگامانه در زمینه استفاده از مدل‌های سبک بینایی ماشین برای تشخیص بیماری‌های میگو، مانند مقاله علمی "Lightweight Shrimp Disease Detection Research Based on YOLOv8n"، این دوره به شما دانش و مهارت‌های لازم را برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند تشخیص بیماری، با استفاده از قدرتمندترین و به‌روزترین الگوریتم‌های یادگیری عمیق و بینایی ماشین، ارائه می‌دهد. دیگر نیازی نیست نگران پیچیدگی‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته باشید، ما شما را قدم به قدم در این مسیر همراهی خواهیم کرد.

درباره دوره

در این دوره جامع، شما با اصول یادگیری عمیق و بینایی ماشین آشنا شده و به‌طور تخصصی بر روی توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد، به‌ویژه الگوریتم YOLOv8n، تمرکز خواهید کرد. ما شما را در تمام مراحل، از جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها تا آموزش، ارزیابی و استقرار مدل، راهنمایی می‌کنیم. این دوره نه تنها تئوری‌های پشت الگوریتم‌ها را پوشش می‌دهد، بلکه بر روی جنبه‌های عملی و کاربردی تمرکز دارد، به طوری که پس از اتمام دوره، قادر خواهید بود سیستم تشخیص بیماری میگو را از صفر تا صد پیاده‌سازی کنید. این دوره با الهام از تحقیقاتی که نشان می‌دهند مدل‌های سبک YOLOv8n می‌توانند با حفظ دقت، حجم محاسباتی و پارامترها را به طور چشمگیری کاهش دهند، به شما کمک می‌کند تا یک راهکار مقرون به صرفه و موثر برای تشخیص بیماری در صنعت پرورش میگو پیاده‌سازی کنید.

موضوعات کلیدی

  • مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • آشنایی با بینایی ماشین و کاربردهای آن
  • معماری‌های اصلی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • الگوریتم‌های تشخیص اشیا (Object Detection)
  • YOLOv8: معماری، مزایا و معایب
  • بهینه‌سازی و سبک‌سازی مدل‌های YOLOv8n
  • جمع‌آوری، آماده‌سازی و برچسب‌زنی داده‌ها برای تشخیص بیماری میگو
  • آموزش، ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
  • پیاده‌سازی و استقرار مدل در محیط‌های واقعی
  • ارزیابی عملکرد مدل و معیارهای ارزیابی

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد مناسب است، از جمله:

  • مهندسین کشاورزی و آبزی‌پروران
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی، برق و کشاورزی
  • محققان و پژوهشگران حوزه یادگیری عمیق و بینایی ماشین
  • کارآفرینان و صاحبان کسب و کار در صنعت آبزی‌پروری
  • علاقه‌مندان به یادگیری و به‌کارگیری هوش مصنوعی در صنعت کشاورزی

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره مزایای متعددی برای شما خواهد داشت، از جمله:

  • کسب دانش و مهارت‌های تخصصی در زمینه یادگیری عمیق و بینایی ماشین
  • توانایی پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند تشخیص بیماری میگو با استفاده از YOLOv8n بهینه
  • کاهش خسارات ناشی از بیماری‌ها و افزایش سودآوری کسب و کار
  • بهبود راندمان و بهره‌وری در صنعت آبزی‌پروری
  • افزایش فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و کشاورزی هوشمند
  • یادگیری تکنیک‌های به‌روز بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای صنعتی

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که به طور کامل موضوعات زیر را پوشش می‌دهد:

  • بخش اول: مبانی یادگیری عمیق و بینایی ماشین (20 سرفصل)
    • آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
    • شبکه‌های عصبی: ساختار، عملکرد و آموزش
    • توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها
    • مفاهیم بینایی ماشین و پردازش تصویر
    • فیلترها، تشخیص لبه و استخراج ویژگی
    • … (15 سرفصل دیگر)
  • بخش دوم: الگوریتم‌های تشخیص اشیا و YOLOv8 (30 سرفصل)
    • معرفی الگوریتم‌های تشخیص اشیا (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
    • اصول کارکرد YOLO (You Only Look Once)
    • معماری YOLOv8: لایه‌ها، بلوک‌ها و توابع loss
    • آموزش و ارزیابی مدل YOLOv8
    • بررسی نسخه‌های مختلف YOLOv8 (n, s, m, l, x)
    • … (25 سرفصل دیگر)
  • بخش سوم: بهینه‌سازی و سبک‌سازی YOLOv8n (25 سرفصل)
    • تکنیک‌های کاهش حجم مدل (Pruning, Quantization, Distillation)
    • معرفی روش‌های بهینه‌سازی معماری شبکه
    • پیاده‌سازی لایه‌های سبک وزن (MobileNet, ShuffleNet)
    • بهبود سرعت استنتاج با استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
    • بهینه‌سازی حافظه و مصرف انرژی
    • … (20 سرفصل دیگر)
  • بخش چهارم: پروژه عملی: تشخیص بیماری میگو با YOLOv8n (25 سرفصل)
    • جمع‌آوری و برچسب‌زنی داده‌های بیماری میگو
    • پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها
    • آموزش مدل YOLOv8n بر روی داده‌های اختصاصی
    • ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
    • استقرار مدل در محیط واقعی
    • … (20 سرفصل دیگر)
ثبت‌نام در دوره

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.