اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با ML.NET و TensorFlow در محیط دات‌نت

کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با ML.NET و TensorFlow در محیط دات‌نت

تگ‌ها: ML.NET برنامه‌نویسی دات‌نت بینایی ماشین پردازش تصویر تنسورفلو شبکه‌های عصبی طبقه‌بندی تصویر هوش مصنوعی هوش مصنوعی مایکروسافت 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 آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با ML.NET و TensorFlow در محیط دات‌نت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر با ابزارهای مایکروسافت

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در اکوسیستم دات‌نت
  • 2. آشنایی با کتابخانه ML.NET و معماری پردازش تصویر
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه ویژوال استودیو برای هوش مصنوعی
  • 4. مفاهیم پایه بینایی ماشین و پیش‌پردازش تصاویر دیجیتال
  • 5. ساختار داده‌ها و فرمت‌های استاندارد تصویر در پروژه‌های دات‌نت
  • 6. آشنایی با مفاهیم شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. مقدمه‌ای بر چارچوب تنسورفلو و تعامل آن با دات‌نت
  • 8. نصب و آماده‌سازی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده تنسورفلو
  • 9. بارگذاری و مدیریت فایل‌های مدل در فرمت ONNX
  • 10. ایجاد خط لوله داده (Data Pipeline) در ML.NET
  • 11. تکنیک‌های تغییر اندازه و نرمال‌سازی تصاویر ورودی
  • 12. تبدیل تصاویر به بردارهای عددی برای پردازش ماشین
  • 13. آشنایی با لایه‌های مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
  • 14. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای بهینه‌سازی مدل
  • 15. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی و برچسب‌گذاری
  • 16. مدیریت حافظه در پردازش تصاویر حجیم
  • 17. پیاده‌سازی مدل طبقه‌بندی تصویر با استفاده از ML.NET
  • 18. تنظیم پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 19. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای استاندارد دقت و خطا
  • 20. استفاده از توابع فعال‌ساز در تحلیل خروجی‌های مدل
  • 21. بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از سخت‌افزار (GPU)
  • 22. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در برنامه‌های کاربردی دات‌نت
  • 23. طراحی رابط کاربری برای نمایش نتایج تحلیل تصویر
  • 24. مدیریت استثناها و خطاهای رایج در پردازش تصویر
  • 25. تکنیک‌های پیش‌بینی بلادرنگ (Real-time Prediction) در محیط دات‌نت
  • 26. آموزش مدل بر روی داده‌های اختصاصی کاربر
  • 27. بررسی مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در طبقه‌بندی تصاویر
  • 28. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌ساز در آموزش مدل
  • 29. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود مدل
  • 30. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) برای ارزیابی مدل
  • 31. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج عملکرد مدل
  • 32. امنیت داده‌های تصویری در فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 33. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های کم‌مصرف
  • 34. یکپارچه‌سازی خروجی مدل با پایگاه داده‌های SQL Server
  • 35. توسعه سرویس‌های وب برای پردازش تصویر مبتنی بر ML.NET
  • 36. عیب‌یابی و رفع اشکال در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 37. استفاده از فیلترهای پردازش تصویر در پیش‌پردازش ورودی‌ها
  • 38. معرفی ابزارهای مانیتورینگ عملکرد هوش مصنوعی
  • 39. ارائه پروژه‌های عملی طبقه‌بندی اشیاء با استفاده از تنسورفلو
  • 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در بینایی ماشین با دات‌نت

📚 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.