کتاب عیب‌یابی و رفع اشکال در پروژه‌های Core ML

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 عیب‌یابی و رفع اشکال در پروژه‌های Core ML

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار macOS و iOS با Objective-C

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر Machine Learning (Core ML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. راه‌اندازی پروژهٔ Objective-C و افزودن Core ML
  • 2. ساختار فایل‌های .mlmodel و .mlpackage
  • 3. بررسی مدل در Xcode Model Editor
  • 4. درک MLModelDescription و نام ویژگی‌ها
  • 5. خطاهای کامپایل مدل هنگام Build
  • 6. بارگذاری مدل از فایل و Bundle
  • 7. مدیریت NSError در پیش‌بینی Core ML
  • 8. کدهای خطای MLModelError و معنی آن‌ها
  • 9. پیاده‌سازی MLFeatureProvider سفارشی
  • 10. ورودی‌های چندگانه و ترکیب ویژگی‌ها
  • 11. نوع داده و ترتیب ابعاد در MLMultiArray
  • 12. بررسی shape و strides در MLMultiArray
  • 13. تبدیل NSData به MLMultiArray
  • 14. تبدیل UIImage به CVPixelBuffer
  • 15. اشکالات جهت‌گیری تصویر در تبدیل
  • 16. مشکلات فضای رنگی و قالب RGB/BGR
  • 17. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی پیکسل‌های ورودی
  • 18. برش و تغییر اندازه تصویر برای ورودی مدل
  • 19. استفاده از CVPixelBufferPool برای فریم‌های متوالی
  • 20. اشکالات ورودی توالی (MLSequence)
  • 21. مدیریت خروجی‌های چندگانه و نام ویژگی‌ها
  • 22. عیب‌یابی خروجی dictionary
  • 23. بررسی خروجی طبقه‌بندی و اعتبار کلاس‌ها
  • 24. عیب‌یابی خروجی bounding box در تشخیص اشیا
  • 25. پیاده‌سازی NMS و خطاهای رایج آن
  • 26. عیب‌یابی خروجی segmentation
  • 27. اعمال softmax و آستانه‌گذاری روی خروجی
  • 28. استفاده از MLModelConfiguration
  • 29. انتخاب compute units و اشکالات آن
  • 30. عیب‌یابی عدم استفاده از Neural Engine
  • 31. اجبار به CPU/GPU و خطاهای مربوطه
  • 32. خطای مدل پشتیبانی‌نشده روی دستگاه
  • 33. پردازش دسته‌ای با MLBatchProvider
  • 34. پیش‌بینی همگام و ناهمگام
  • 35. مدیریت نخ‌ها و به‌روزرسانی UI
  • 36. استفاده از DispatchQueue برای Core ML
  • 37. اندازه‌گیری زمان اجرای مدل
  • 38. پروفایل‌گیری با Instruments
  • 39. بررسی مصرف حافظه با Allocations
  • 40. رفع تأخیر اولین اجرای مدل
  • 41. بهینه‌سازی ورودی برای کاهش تأخیر
  • 42. عیب‌یابی نشتی حافظه در پردازش ویدیو
  • 43. ادغام Core ML با Vision
  • 44. عیب‌یابی VNCoreMLModel
  • 45. اشکالات VNCoreMLRequest و handler
  • 46. مدیریت نتایج VNClassificationObservation
  • 47. استفاده از VNImageRequestHandler و جهت‌گیری
  • 48. اشکالات ورودی تصویر در Vision
  • 49. تبدیل مدل TensorFlow به Core ML
  • 50. تبدیل مدل PyTorch به Core ML
  • 51. اشکالات لایه‌های پشتیبانی‌نشده
  • 52. عیب‌یابی اپراتورهای سفارشی
  • 53. کوانتیزه‌سازی و افت دقت
  • 54. خطاهای coremltools در تبدیل
  • 55. به‌روزرسانی مدل و سازگاری نسخه‌ها
  • 56. مدیریت مدل‌های دانلودی و On-Demand Resources
  • 57. اشکالات sandbox و دسترسی به فایل مدل
  • 58. امضای کد و منابع مدل
  • 59. تست واحد پیش‌بینی با XCTest
  • 60. تست ورودی‌های مرزی و داده‌های واقعی
  • 61. مقایسه خروجی مدل با مقادیر مرجع
  • 62. تست یکپارچه‌سازی مدل در اپ
  • 63. دیباگ با breakpoint و lldb
  • 64. ثبت رویدادها با os_log
  • 65. عیب‌یابی crash هنگام پیش‌بینی
  • 66. بررسی Crash Report و symbolication
  • 67. تفاوت شبیه‌ساز و دستگاه واقعی
  • 68. خطاهای مدل‌های به‌روزرسانی‌شده در دستگاه
  • 69. تشخیص خطاهای خاموش (silent errors)
  • 70. بهبود مدیریت خطا در کد Objective-C
  • 71. عیب‌یابی خروجی‌های نامرتب (garbage output)
  • 72. اعتبارسنجی ورودی با استفاده از MLModelDescription
  • 73. پیاده‌سازی لاگ خطا برای پشتیبانی از راه دور
  • 74. ابزارهای خطایابی Core ML در Xcode
  • 75. عیب‌یابی مدل‌های سفارشی نامناسب
  • 76. بررسی خطاهای پیش‌پردازش و پس‌پردازش
  • 77. رفع مشکلات مربوط به اندازه مدل
  • 78. عیب‌یابی خطاهای memory pressure
  • 79. مقایسه خروجی مدل با نسخه‌های قبلی
  • 80. مستندسازی و بازتولید خطاهای Core ML

📚 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.