اکسپرس 24
کتاب جامع استخراج ویژگی‌های آگاه از انحنا در بینایی ماشین و یادگیری عمیق

کتاب جامع استخراج ویژگی‌های آگاه از انحنا در بینایی ماشین و یادگیری عمیق

تگ‌ها: 3D Point Cloud Computer Vision Curvature-Aware Feature Extraction Differential Geometry Edge AI Deployment Geometric Deep Learning Model Interpretability Neural Network Layers PyTorch Implementation Self-Supervised Learning TensorFlow Transfer Learning

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 جامع استخراج ویژگی‌های آگاه از انحنا در بینایی ماشین و یادگیری عمیق

موضوع کلی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق

موضوع میانی: استخراج ویژگی‌های هندسی و آگاه از انحنا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ریاضی انحنا و مانيفولدها
  • 2. مفاهیم پایه تفاضل هندسی برای داده‌های تصویر
  • 3. انحنا در پردازش سیگنال و تصویر
  • 4. معرفی استخراج ویژگی‌های سنتی در بینایی ماشین
  • 5. محدودیت‌های ویژگی‌های خطی و غیرخطی
  • 6. معماری‌های شبکه عصبی آگاه از هندسه
  • 7. لایه‌های کانولوشن انحنای‌دار (Curvature-Aware Convolutions)
  • 8. تعریف و محاسبه انحنا در شبکه‌های عصبی
  • 9. استفاده از انحنا برای توجه مکانیکی (Geometric Attention)
  • 10. طراحی لایه‌های Pooling با حفظ اطلاعات انحنا
  • 11. استخراج ویژگی‌های لوکال با انحنا (Local Curvature Features)
  • 12. ادغام انحنا در معماری‌های ResNet و DenseNet
  • 13. آموزش'end-to-end' با توابع ضرر انحنای‌دار
  • 14. تنظیم پارامترهای انحنا در طول آموزش
  • 15. مقایسه عملکرد با مدل‌های پایه (Baseline Models)
  • 16. ارزیابی بر روی دیتاست‌های استاندارد (ModelNet, ShapeNet, ScanNet)
  • 17. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات انحنا
  • 18. تکنیک‌های Регуلاریزاسیون مبتنی بر انحنا
  • 19. استفاده از انحنا در تسک‌های تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 20. اعمال در شناسایی شیء سه‌بعدی (3D Object Recognition)
  • 21. استفاده در رجیستراسیون نقطه‌آبری (Point Cloud Registration)
  • 22. استخراج ویژگی برای بازیابی شکل (Shape Retrieval)
  • 23. ترجمه انحنا به فضای نهان (Latent Space) برای ژنراتورهای GAN
  • 24. بهینه‌سازی محاسباتی لایه‌های انحنای‌دار
  • 25. پیاده‌سازی در PyTorch و TensorFlow
  • 26. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در تصاویر پزشکی با انحنا
  • 27. مطالعه موردی: ناوبری خودمختار با درک هندسی محیط
  • 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های آگاه از انحنا
  • 29. ترکیب انحنا با مکانیزم‌های توجه ترنسفورمر (Transformer)
  • 30. مدل‌سازی دینامیک انحنا در ویدیو (Temporal Curvature)
  • 31. ارزیابیRobustness در برابر نویز و خارج‌شدگی‌ها
  • 32. تفسیرپذیری ویژگی‌های انحنای‌دار
  • 33. معماری‌های چندمقیاس (Multi-scale) با انحنا
  • 34. استفاده از انحنا در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 35. پیش‌پردازش داده‌های نقطه‌آبری برای محاسبه انحنا
  • 36. استفاده از کتابخانه‌های هندسی (CGAL, libigl) در پایتون
  • 37. بهینه‌سازی حافظه برای محاسبه انحنا در مقیاس بزرگ
  • 38. استراتژی‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) با حفظ انحنا
  • 39. مقایسه با روش‌های مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks)
  • 40. استفاده از انحنا در یادگیری خودنظارت (Self-supervised Learning)
  • 41. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی لایه‌های انحنای‌دار
  • 42. استقرار مدل در سخت‌افزار لبه (Edge Devices)
  • 43. معیارهای ارزیابی جدید برای ویژگی‌های انحنای‌دار
  • 44. آینده‌نگری: انحنا در بینایی ماشین نسل بعد

📚 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.