اکسپرس 24
کتاب ساخت شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش تصاویر

کتاب ساخت شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش تصاویر

تگ‌ها: بینایی ماشین پردازش تصویر شبکه‌های عصبی عمیق شبکه‌های عصبی کانولوشن هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 ساخت شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش تصاویر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای بینایی کامپیوتر
  • 3. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. آشنایی با معماری شبکه‌های عصبی
  • 5. اصول یادگیری عمیق
  • 6. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. تاریخچه و تکامل CNN
  • 8. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 9. مفاهیم کلیدی در CNN: نورون‌ها، لایه‌ها، وزن‌ها
  • 10. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
  • 11. تابع زیان (Loss Function) و اهمیت آن
  • 12. بهینه‌سازها (Optimizers) و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 13. یادگیری با نظارت (Supervised Learning) در CNN
  • 14. داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 15. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 16. نرمال‌سازی و استانداردسازی تصاویر
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 18. معماری‌های پایه CNN: لایه کانولوشن
  • 19. فیلترها (Kernels) و عملیات کانولوشن
  • 20. پدینگ (Padding) و استراید (Stride) در لایه کانولوشن
  • 21. لایه‌های تجمیع (Pooling Layers): Max Pooling و Average Pooling
  • 22. کاربرد لایه‌های تجمیع در کاهش ابعاد
  • 23. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers)
  • 24. تابع Softmax برای طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 25. آموزش یک شبکه عصبی کانولوشنال ساده
  • 26. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow/Keras
  • 27. پیاده‌سازی CNN با PyTorch
  • 28. بسترهای یادگیری عمیق و کتابخانه‌ها
  • 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 30. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 31. تکنیک رگولاریزاسیون (Regularization)
  • 32. Dropout و کاربرد آن
  • 33. Early Stopping و نقش آن
  • 34. معماری AlexNet و اهمیت آن
  • 35. معماری VGG و لایه‌های کانولوشن عمیق‌تر
  • 36. معماری GoogLeNet (Inception) و ماژول‌های Inception
  • 37. معماری ResNet و اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 38. کاربرد ResNet در مسائل پیچیده
  • 39. معماری DenseNet و اتصال متراکم (Dense Connections)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص اشیاء
  • 41. مبانی تشخیص اشیاء
  • 42. روش‌های مبتنی بر منطقه (Region-based): R-CNN
  • 43. روش‌های تک‌مرحله‌ای (Single-shot): YOLO
  • 44. معماری YOLO و نسخه‌های مختلف آن
  • 45. معماری SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 46. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 47. مبانی بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 48. معماری FCN (Fully Convolutional Network)
  • 49. معماری U-Net و کاربرد آن در پزشکی
  • 50. بخش‌بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation)
  • 51. معماری Mask R-CNN
  • 52. استفاده از CNN در تشخیص چهره
  • 53. تشخیص چهره و چالش‌های آن
  • 54. استخراج ویژگی‌های چهره با CNN
  • 55. کاربرد CNN در تولید تصویر (Image Generation)
  • 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 57. معماری GAN و نحوه آموزش آن
  • 58. کاربرد GAN در افزایش کیفیت تصاویر
  • 59. استفاده از CNN در پردازش متن (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 60. تبدیل متن به بردار (Word Embeddings)
  • 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش دنباله‌ها
  • 62. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 63. کاربرد CNN در استخراج ویژگی از متن
  • 64. CNN برای طبقه‌بندی متون
  • 65. CNN برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 66. کاربرد CNN در پردازش گفتار (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 67. تبدیل گفتار به متن (Speech Recognition)
  • 68. استفاده از CNN در مدل‌های پردازش گفتار
  • 69. کاربرد CNN در سیستم‌های توصیه‌گر (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 70. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. استفاده از CNN برای تحلیل محتوا
  • 72. CNN برای توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر
  • 73. کاربرد CNN در داده‌های پزشکی (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 74. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
  • 75. کاربرد CNN در تومورگرافی و MRI
  • 76. CNN برای تحلیل میکروسکوپی
  • 77. CNN در رباتیک و سیستم‌های خودمختار (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 78. ناوبری ربات‌ها با استفاده از CNN
  • 79. تشخیص موانع توسط ربات‌ها
  • 80. CNN در خودروهای خودران (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 81. تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی
  • 82. تشخیص خطوط جاده
  • 83. CNN در امنیت سایبری (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 84. تشخیص بدافزار از روی الگوهای تصویری
  • 85. تحلیل لاگ‌های امنیتی با CNN
  • 86. نکات پیشرفته در طراحی CNN
  • 87. شبکه‌های عصبی کانولوشنال ترانسفورمر (Convolutional Transformers)
  • 88. مدل‌های معماری خودکار (Neural Architecture Search - NAS)
  • 89. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های CNN (Explainable AI - XAI)
  • 90. نمایش نقش ویژگی‌ها در تصمیم‌گیری CNN
  • 91. روش‌های LIME و SHAP
  • 92. ملاحظات اخلاقی در استفاده از CNN (با تأکید بر چارچوب اسلامی)
  • 93. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • 94. سوگیری در مدل‌های CNN و راه‌های مقابله با آن
  • 95. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری CNN
  • 96. آیندهٔ پژوهش در شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 97. روندهای نوین در پردازش تصویر با یادگیری عمیق
  • 98. چالش‌های پیش رو و فرصت‌های تحقیقاتی
  • 99. جمع‌بندی و نگاهی به مباحث تکمیلی

📚 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.