اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع تشخیص اشیاء با مدل Faster R-CNN در محیط C# و ONNX

کتاب آموزش جامع تشخیص اشیاء با مدل Faster R-CNN در محیط C# و ONNX

تگ‌ها: آموزش سی‌شارپ برنامه‌نویسی C# بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیاء فریم‌ورک ONNX مدل Faster R-CNN 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 آموزش جامع تشخیص اشیاء با مدل Faster R-CNN در محیط C# و ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بینایی ماشین (Artificial Intelligence & Computer Vision)

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در کاربردهای بینایی ماشین
  • 2. آشنایی با ساختار مدل‌های تشخیص اشیاء و معماری Faster R-CNN
  • 3. بررسی نقش ONNX در یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 4. محیط توسعه سی‌شارپ برای پردازش‌های سنگین محاسباتی
  • 5. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های ML.NET و پیش‌نیازهای توسعه
  • 6. ساختار فایل‌های مدل و فرمت‌های خروجی در یادگیری عمیق
  • 7. مفاهیم پیش‌پردازش تصویر برای ورودی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 8. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در محیط سی‌شارپ
  • 9. بارگذاری مدل‌های Faster R-CNN با استفاده از موتور استنتاج ONNX
  • 10. استخراج ویژگی‌ها و نقش لایه‌های کانولوشنی در تشخیص اشیاء
  • 11. درک فرآیند Region Proposal Network در معماری مدل
  • 12. نحوه کارکرد لایه‌های طبقه‌بندی و رگرسیون در تشخیص اشیاء
  • 13. تبدیل خروجی‌های خام مدل به مختصات کادر محدودکننده
  • 14. فیلتر کردن کادرهای هم‌پوشان با الگوریتم Non-Maximum Suppression
  • 15. پیاده‌سازی کلاس‌های مدیریت داده و تبدیل تصاویر به تنسور
  • 16. تنظیمات پارامترهای مدل برای افزایش دقت در محیط عملیاتی
  • 17. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی برای اجرای استنتاج روی پردازنده مرکزی
  • 18. مدیریت خطاهای رایج در بارگذاری مدل‌های ONNX
  • 19. پیاده‌سازی سیستم‌های پایش عملکرد مدل در حین اجرا
  • 20. استفاده از چندنخی برای افزایش سرعت پردازش تصاویر ویدئویی
  • 21. بهینه‌سازی مصرف CPU در اجرای مداوم مدل‌های سنگین
  • 22. طراحی معماری سیستم برای پردازش تصاویر دوربین‌های مداربسته
  • 23. نحوه ارزیابی دقت مدل با استفاده از مجموعه داده‌های استاندارد
  • 24. روش‌های مقیاس‌بندی مدل برای محیط‌های با منابع محدود
  • 25. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
  • 26. مستندسازی و نگهداری کدهای یادگیری ماشین در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 27. تست و عیب‌یابی مدل‌های تشخیص اشیاء در سناریوهای واقعی
  • 28. ارائه نتایج تشخیص به صورت گرافیکی در رابط کاربری سی‌شارپ
  • 29. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون توقف سرویس‌های عملیاتی
  • 30. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم تشخیص اشیاء بلادرنگ با Faster R-CNN

📚 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.