اکسپرس 24
کتاب تشخیص الگو با شبکه‌های عصبی کانولوشنی

کتاب تشخیص الگو با شبکه‌های عصبی کانولوشنی

تگ‌ها: CNN Deep Learning Image Processing Keras Object Detection PyTorch TensorFlow Transfer Learning انتقال یادگیری بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیا تشخیص الگو شبکه‌های عصبی کانولوشنی یادگیری عمیق

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 تشخیص الگو با شبکه‌های عصبی کانولوشنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص الگو و کاربردهای آن
  • 2. شبکه‌های عصبی: اصول اولیه و تاریخچه
  • 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): یک نمای کلی
  • 4. لایه کانولوشن: عملیات اصلی و فیلترها
  • 5. لایه Pooling: کاهش ابعاد و افزایش کارایی
  • 6. تابع فعال‌سازی: ReLU، Sigmoid، Tanh و انتخاب مناسب
  • 7. معماری‌های رایج CNN: LeNet، AlexNet، VGGNet
  • 8. معماری‌های پیشرفته CNN: GoogLeNet (Inception)، ResNet
  • 9. شبکه‌های CNN برای تشخیص تصویر: گام به گام
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها برای CNN: نرمال‌سازی و افزایش داده
  • 11. انتخاب بهینه هایپرپارامترها در CNN
  • 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) شبکه‌های CNN از پیش آموزش‌دیده
  • 13. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و کاربردهای آن
  • 14. شبکه‌های CNN برای تشخیص اشیا (Object Detection)
  • 15. معماری‌های تشخیص شیء: R-CNN، Fast R-CNN، Faster R-CNN
  • 16. شبکه‌های CNN برای تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 17. شبکه‌های CNN برای تولید تصویر (Image Generation)
  • 18. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهای آن‌ها
  • 19. استفاده از CNN برای پردازش ویدئو
  • 20. تشخیص فعالیت در ویدئوها با استفاده از CNN
  • 21. شبکه‌های CNN سه‌بعدی (3D CNN) برای داده‌های حجمی
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و ترکیب با CNN
  • 23. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در CNN
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های Transformer و کاربرد آن‌ها در پردازش تصویر
  • 25. CNN و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 26. استفاده از CNN برای تحلیل احساسات
  • 27. تشخیص تقلب با استفاده از CNN
  • 28. CNN و تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 29. پیاده‌سازی CNN با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 30. پیاده‌سازی CNN با استفاده از PyTorch
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های CNN برای استقرار در محیط‌های محدود
  • 32. تکنیک‌های کاهش حجم مدل CNN
  • 33. استقرار مدل‌های CNN بر روی دستگاه‌های موبایل و embedded
  • 34. آشنایی با کتابخانه‌های OpenCV و scikit-image
  • 35. کار با دیتاست‌های معروف تشخیص تصویر (ImageNet, CIFAR)
  • 36. ارزیابی مدل‌های CNN: دقت، صحت، Recall، F1-score
  • 37. متریک‌های پیشرفته ارزیابی مدل‌های CNN
  • 38. تنظیم آستانه تصمیم‌گیری برای بهبود عملکرد مدل
  • 39. تفسیرپذیری مدل‌های CNN: روش‌های Visualizing
  • 40. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 41. استفاده از Regularization برای جلوگیری از Overfitting
  • 42. روش‌های Data Augmentation برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 43. آموزش شبکه‌های CNN با استفاده از GPU
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 45. کاربردهای CNN در پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی
  • 46. CNN و تشخیص چهره: روش‌ها و چالش‌ها
  • 47. CNN و خودروهای خودران: تشخیص ترافیک و عابرین پیاده
  • 48. CNN و کشاورزی هوشمند: تشخیص آفات و بیماری‌ها
  • 49. آینده تشخیص الگو با شبکه‌های عصبی کانولوشنی

📚 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.