MAPress
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.

📚 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

🎓 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 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.