کتاب طبقه‌بندی و بخش‌بندی داده‌های تصویری با رویکرد یادگیری ماشین

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: دوره طبقه‌بندی و بخش‌بندی داده‌های تصویری با رویکرد یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و تحلیل داده‌های بصری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 5. کاربرد پردازش تصویر در دنیای امروز
  • 6. مبانی ریاضی پردازش تصویر
  • 7. آنالیز هیستوگرام تصاویر
  • 8. تصحیح و بهبود کیفیت تصاویر
  • 9. فیلترهای مکانی و فرکانسی
  • 10. تبدیل فوریه در پردازش تصویر
  • 11. شناسایی لبه‌ها در تصاویر
  • 12. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 15. ساختار شبکه‌های CNN
  • 16. آموزش شبکه‌های CNN
  • 17. معماری‌های معروف CNN
  • 18. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 19. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر
  • 20. مجموعه داده‌های تصویری برای یادگیری ماشین
  • 21. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 22. استانداردسازی تصاویر
  • 23. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 24. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 25. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 26. دقت (Accuracy)
  • 27. صحت (Precision)
  • 28. بازیابی (Recall)
  • 29. امتیاز F1
  • 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی
  • 32. شاخص Jaccard
  • 33. شاخص Dice
  • 34. معرفی ابزارهای یادگیری ماشین
  • 35. کتابخانه‌های پایتون: TensorFlow و Keras
  • 36. کتابخانه‌های پایتون: PyTorch
  • 37. کار با داده‌های تصویری با OpenCV
  • 38. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر
  • 39. روش‌های سنتی طبقه‌بندی تصاویر
  • 40. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از ویژگی‌های کلاسیک
  • 41. استخراج ویژگی‌های SIFT و SURF
  • 42. استخراج ویژگی‌های HOG
  • 43. طبقه‌بندی تصاویر با ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 44. طبقه‌بندی تصاویر با درخت‌های تصمیم
  • 45. طبقه‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی
  • 46. پیاده‌سازی مدل طبقه‌بندی با Keras
  • 47. آموزش مدل طبقه‌بندی بر روی مجموعه داده
  • 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 49. پیش‌بینی بر روی تصاویر جدید
  • 50. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی تصاویر
  • 51. انواع بخش‌بندی تصاویر: معنایی و نمونه‌ای
  • 52. بخش‌بندی مبتنی بر آستانه (Thresholding)
  • 53. بخش‌بندی مبتنی بر رشد ناحیه (Region Growing)
  • 54. بخش‌بندی مبتنی بر لبه
  • 55. بخش‌بندی با الگوریتم K-Means
  • 56. بخش‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 57. معماری‌های معروف برای بخش‌بندی
  • 58. U-Net برای بخش‌بندی معنایی
  • 59. Mask R-CNN برای بخش‌بندی نمونه‌ای
  • 60. پیاده‌سازی مدل بخش‌بندی معنایی با Keras
  • 61. آموزش مدل بخش‌بندی معنایی
  • 62. ارزیابی مدل بخش‌بندی معنایی
  • 63. پیاده‌سازی مدل بخش‌بندی نمونه‌ای
  • 64. آموزش مدل بخش‌بندی نمونه‌ای
  • 65. ارزیابی مدل بخش‌بندی نمونه‌ای
  • 66. کاربرد طبقه‌بندی و بخش‌بندی در صنایع مختلف
  • 67. پزشکی و تشخیص بیماری‌ها
  • 68. خودروهای خودران و تشخیص موانع
  • 69. کشاورزی و تحلیل محصولات
  • 70. نظارت و امنیت
  • 71. تحلیل داده‌های ماهواره‌ای
  • 72. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین تصویری
  • 73. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 74. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 76. کاربرد GANs در تولید تصاویر
  • 77. مدل‌های تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 78. معماری‌های YOLO و SSD
  • 79. مدل‌های تشخیص نقاط کلیدی (Keypoint Detection)
  • 80. ملاحظات اخلاقی در پردازش تصویر
  • 81. حریم خصوصی و امنیت داده‌های تصویری
  • 82. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین تصویری
  • 83. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 84. آینده یادگیری ماشین تصویری
  • 85. یادگیری عمیق با رویکرد اسلامی
  • 86. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر آموزه‌های دینی
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت جامعه با رعایت شئونات اسلامی
  • 88. تحلیل داده‌های تصویری با رویکرد بومی‌سازی شده
  • 89. فناوری‌های نوین در هوش مصنوعی تصویری
  • 90. پروژه‌های عملی در طبقه‌بندی و بخش‌بندی تصاویر
  • 91. ارائه و نمایش نتایج مدل‌ها
  • 92. جمع‌بندی و گام‌های آتی در هوش مصنوعی تصویری

📚 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.