اکسپرس 24
کتاب بینایی ماشین برای خودروهای خودران: تشخیص و تحلیل محیط با یادگیری عمیق

کتاب بینایی ماشین برای خودروهای خودران: تشخیص و تحلیل محیط با یادگیری عمیق

تگ‌ها: Deep Learning بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیا تشخیص محیط خودرو خودران سیستم‌های خودران شبکه‌های عصبی 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 بینایی ماشین برای خودروهای خودران: تشخیص و تحلیل محیط با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر

موضوع میانی: یادگیری عمیق در کاربردهای بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و کاربردهای آن در خودروهای خودران
  • 2. پردازش تصویر دیجیتال: اصول و تکنیک‌ها
  • 3. یادگیری ماشین و انواع الگوریتم‌ها
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و معماری‌ها
  • 5. یادگیری عمیق: معرفی و مقایسه با یادگیری ماشین سنتی
  • 6. مجموعه‌داده‌ها و آماده‌سازی داده‌ها برای بینایی ماشین
  • 7. برچسب‌زنی و حاشیه‌نویسی تصاویر
  • 8. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): معماری و کاربردها
  • 10. لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های تجمیع و توابع فعال‌سازی
  • 11. شبکه‌های VGG، ResNet و Inception: بررسی و مقایسه
  • 12. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در بینایی ماشین
  • 13. تشخیص اشیا: روش‌ها و الگوریتم‌های اولیه
  • 14. تشخیص اشیا با استفاده از شبکه‌های R-CNN
  • 15. Fast R-CNN و Faster R-CNN: بهبود سرعت و دقت
  • 16. SSD و YOLO: تشخیص اشیا در زمان واقعی
  • 17. Segmentation معنایی (Semantic Segmentation)
  • 18. Segmentation نمونه‌ای (Instance Segmentation)
  • 19. Mask R-CNN: ترکیب تشخیص اشیا و Segmentation
  • 20. تخمین عمق (Depth Estimation) با استفاده از تصاویر
  • 21. شبکه‌های استریو ویژن (Stereo Vision)
  • 22. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای تخمین عمق
  • 23. تشخیص خطوط و مسیرها در تصاویر
  • 24. تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی
  • 25. تشخیص ترافیک و تخمین تراکم
  • 26. تشخیص عابرین پیاده و دوچرخه‌سواران
  • 27. تشخیص موانع و اجسام ناهموار
  • 28. ردیابی اشیا (Object Tracking) در ویدیو
  • 29. فیلتر کالمن (Kalman Filter) و ردیابی اشیا
  • 30. ردیابی اشیا با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 31. تفسیر داده‌های حسگرهای خودرو: لیدار و رادار
  • 32. ادغام داده‌های حسگرهای مختلف (Sensor Fusion)
  • 33. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در خودروهای خودران
  • 34. شبیه‌سازی محیط‌های واقعی برای آموزش خودروهای خودران
  • 35. مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش خودروهای خودران
  • 36. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای خودروهای خودران
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین بر روی سخت‌افزارهای تعبیه‌شده
  • 39. محاسبات لبه (Edge Computing) در خودروهای خودران
  • 40. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های بینایی ماشین
  • 41. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (Explainable AI)
  • 42. استانداردها و مقررات مربوط به خودروهای خودران
  • 43. آینده بینایی ماشین در خودروهای خودران
  • 44. کاربردهای بینایی ماشین در سیستم‌های کمک راننده پیشرفته (ADAS)
  • 45. تکنیک‌های کاهش نویز در تصاویر
  • 46. پردازش تصاویر با نور کم
  • 47. تشخیص و جبران اعوجاج لنز
  • 48. تطبیق تصاویر (Image Registration)
  • 49. استخراج ویژگی (Feature Extraction) از تصاویر
  • 50. تغییرات روشنایی و کنتراست در تصاویر
  • 51. تحلیل بافت (Texture Analysis) در تصاویر
  • 52. تشخیص الگو (Pattern Recognition) در تصاویر
  • 53. روش‌های مبتنی بر هیستوگرام برای پردازش تصاویر
  • 54. تبدیل فوریه (Fourier Transform) در پردازش تصویر
  • 55. تبدیل موجک (Wavelet Transform) در پردازش تصویر
  • 56. پردازش تصاویر رنگی و فضاهای رنگی مختلف
  • 57. تشخیص و حذف اشیاء متحرک در تصاویر
  • 58. تکنیک‌های بهبود کیفیت تصاویر
  • 59. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در بینایی ماشین
  • 60. یادگیری نیمه نظارت (Semi-Supervised Learning) در بینایی ماشین
  • 61. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در تصاویر
  • 62. تکنیک‌های فشرده‌سازی تصاویر
  • 63. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین
  • 64. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و فراخوانی
  • 65. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 66. منحنی ROC و AUC
  • 67. روش‌های انتخاب مدل (Model Selection)
  • 68. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 69. شبکه‌های تولیدی تخاصمی (GANs) در بینایی ماشین
  • 70. استفاده از GANs برای افزایش داده‌ها
  • 71. تولید تصاویر با کیفیت بالا با استفاده از GANs
  • 72. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 73. کاربردهای بینایی ماشین در رباتیک
  • 74. بینایی ماشین در پهپادها و سیستم‌های نظارتی
  • 75. بینایی ماشین در پزشکی و تشخیص بیماری‌ها
  • 76. بینایی ماشین در کشاورزی دقیق
  • 77. بینایی ماشین در صنعت و کنترل کیفیت
  • 78. بینایی ماشین در بازرسی و نظارت بر زیرساخت‌ها
  • 79. بینایی ماشین در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 80. بینایی ماشین در تحلیل تصاویر پزشکی

📚 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.