اکسپرس 24
کتاب یادگیری عمیق برای بینایی ماشین: از پردازش تصویر تا سامانه‌های هوشمند تشخیص و تحلیل

کتاب یادگیری عمیق برای بینایی ماشین: از پردازش تصویر تا سامانه‌های هوشمند تشخیص و تحلیل

تگ‌ها: CNN Computer Vision Deep Learning Image Segmentation Object Detection PyTorch Transfer Learning Vision Transformer بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیا تشخیص تصویر شبکه عصبی کانولوشنی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 یادگیری عمیق برای بینایی ماشین: از پردازش تصویر تا سامانه‌های هوشمند تشخیص و تحلیل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی بینایی ماشین و نقش یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر
  • 2. ساختار داده‌های تصویری و نمایش دیجیتال تصویر
  • 3. پیش‌پردازش تصاویر برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 4. نرمال‌سازی، تغییر اندازه و استانداردسازی تصاویر
  • 5. افزایش داده و تکنیک‌های Data Augmentation
  • 6. ساخت مجموعه‌داده آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 7. برچسب‌گذاری داده‌های تصویری و مدیریت کیفیت برچسب‌ها
  • 8. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش تصویر
  • 9. ساختار و عملکرد نورون و لایه‌های شبکه عصبی
  • 10. توابع فعال‌سازی و انتخاب آن‌ها در مدل‌های بینایی
  • 11. تابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل‌های تصویری
  • 12. پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 13. مشکل بیش‌برازش و روش‌های کنترل آن
  • 14. منظم‌سازی، Dropout و Batch Normalization
  • 15. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 16. فیلترها، کرنل‌ها و عملیات کانولوشن
  • 17. Padding، Stride و تأثیر آن‌ها بر ویژگی‌های استخراج‌شده
  • 18. Pooling و کاهش ابعاد ویژگی‌ها
  • 19. استخراج ویژگی‌های سطح پایین و سطح بالا
  • 20. ساخت یک CNN پایه برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 21. طراحی معماری‌های عمیق‌تر برای مسائل بینایی ماشین
  • 22. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
  • 23. Fine-Tuning مدل‌های بینایی برای داده‌های اختصاصی
  • 24. معماری‌های کلاسیک CNN و مقایسه رویکردهای مختلف
  • 25. معماری‌های مدرن CNN و اصول طراحی آن‌ها
  • 26. طبقه‌بندی چندکلاسه و چندبرچسبی تصاویر
  • 27. معیارهای Accuracy، Precision، Recall و F1
  • 28. ماتریس اغتشاش و تحلیل خطاهای طبقه‌بندی
  • 29. ROC، AUC و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 30. تشخیص اشیا و تفاوت آن با طبقه‌بندی تصویر
  • 31. مبانی Bounding Box و داده‌های موردنیاز تشخیص اشیا
  • 32. معماری‌های تک‌مرحله‌ای تشخیص اشیا
  • 33. معماری‌های دومرحله‌ای تشخیص اشیا
  • 34. IoU و معیارهای ارزیابی تشخیص اشیا
  • 35. Non-Maximum Suppression و حذف پیش‌بینی‌های تکراری
  • 36. تشخیص اشیا در تصاویر شلوغ و پیچیده
  • 37. تشخیص اشیای کوچک و چالش‌های مقیاس
  • 38. بخش‌بندی معنایی تصاویر
  • 39. بخش‌بندی نمونه‌ای و تفاوت آن با بخش‌بندی معنایی
  • 40. بخش‌بندی پان‌اپتیک و ترکیب وظایف بینایی
  • 41. معماری‌های Encoder-Decoder برای بخش‌بندی تصویر
  • 42. معیارهای IoU، Dice و Pixel Accuracy در بخش‌بندی
  • 43. بخش‌بندی تصاویر پزشکی و چالش‌های آن
  • 44. تشخیص و تحلیل چهره با یادگیری عمیق
  • 45. استخراج ویژگی و شناسایی چهره
  • 46. تخمین وضعیت بدن و تشخیص نقاط کلیدی
  • 47. تشخیص فعالیت و حرکات انسان از روی تصویر
  • 48. تشخیص متن و OCR با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 49. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و هوایی
  • 50. تشخیص الگو در تصاویر صنعتی و کنترل کیفیت
  • 51. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 52. تشخیص ناهنجاری در تصاویر و داده‌های بصری
  • 53. تشخیص تصاویر نامتعارف و Out-of-Distribution
  • 54. خودرمزگذارها برای یادگیری نمایش تصویری
  • 55. تشخیص ناهنجاری با Autoencoder و Variational Autoencoder
  • 56. مدل‌های مولد برای تولید و بازسازی تصاویر
  • 57. مبانی GAN و کاربرد آن در بینایی ماشین
  • 58. بهبود کیفیت و Super-Resolution تصاویر با یادگیری عمیق
  • 59. حذف نویز و بازیابی تصاویر
  • 60. مدل‌های Vision Transformer و سازوکار Attention
  • 61. مقایسه CNN و Vision Transformer در مسائل بینایی
  • 62. یادگیری خودنظارتی برای داده‌های تصویری بدون برچسب
  • 63. یادگیری بازنمایی تصویری و Contrastive Learning
  • 64. یادگیری چندوجهی برای ترکیب تصویر و متن
  • 65. انتخاب معماری مناسب برای مسئله بینایی ماشین
  • 66. انتخاب Hyperparameterهای مدل‌های تصویری
  • 67. تنظیم نرخ یادگیری و راهبردهای زمان‌بندی آن
  • 68. انتخاب Batch Size و تأثیر آن بر آموزش
  • 69. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در مجموعه‌داده‌های تصویری
  • 70. تشخیص و کاهش Data Leakage در پروژه‌های بینایی
  • 71. پایش فرایند آموزش و تحلیل Learning Curve
  • 72. تحلیل خطا و بهبود سیستم بینایی ماشین
  • 73. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق تصویری
  • 74. روش‌های Visualization برای بررسی ویژگی‌های آموخته‌شده
  • 75. استفاده از Grad-CAM برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
  • 76. کاهش حجم و پیچیدگی مدل‌های بینایی ماشین
  • 77. Pruning، Quantization و Knowledge Distillation
  • 78. بهینه‌سازی مدل برای اجرا روی GPU و Edge Device
  • 79. تبدیل مدل و استقرار آن در سامانه‌های کاربردی
  • 80. طراحی Pipeline کامل از داده تا استقرار مدل
  • 81. پایش عملکرد مدل پس از استقرار
  • 82. مدیریت تغییر توزیع داده و افت عملکرد مدل
  • 83. ملاحظات امنیتی در سامانه‌های بینایی ماشین
  • 84. طراحی پروژه عملی طبقه‌بندی تصاویر با یادگیری عمیق
  • 85. طراحی پروژه عملی تشخیص اشیا در تصاویر واقعی
  • 86. طراحی پروژه عملی بخش‌بندی تصاویر
  • 87. مقایسه و انتخاب مدل نهایی بر اساس دقت و هزینه محاسباتی

📚 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.