اکسپرس 24
کتاب کاربرد عملی شبکه‌های کانولوشنی در طبقه‌بندی و تگ‌گذاری خودکار دارایی‌ها

کتاب کاربرد عملی شبکه‌های کانولوشنی در طبقه‌بندی و تگ‌گذاری خودکار دارایی‌ها

تگ‌ها: asset-management automated-asset-tagging computer-vision convolutional-neural-networks deep-learning image-classification multi-label-classification 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 کاربرد عملی شبکه‌های کانولوشنی در طبقه‌بندی و تگ‌گذاری خودکار دارایی‌ها

موضوع کلی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

موضوع میانی: طبقه‌بندی تصاویر دارایی‌ها با شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر پردازش تصویر و دارایی‌های دیجیتال
  • 2. شناخت ساختار داده‌های تصویری برای طبقه‌بندی
  • 3. اصول شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 4. عملکرد لایه‌های کانولوشنی در استخراج ویژگی‌ها
  • 5. لایه‌های Pooling و کاهش بعدگی در CNN
  • 6. ساختار لایه‌های Fully Connected در طبقه‌بندی
  • 7. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در شبکه‌های کانولوشنی
  • 8. پیش‌پردازش تصاویر دارایی‌ها برای ورود به شبکه
  • 9. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های تصویری
  • 10. افزایش داده (Data Augmentation) برای تنوع مجموعه آموزشی
  • 11. معرفی معماری‌های پیش‌فرض CNN مانند LeNet و AlexNet
  • 12. معماری VGGNet و اعتبارسنجی آن در طبقه‌بندی دارایی‌ها
  • 13. معماری GoogLeNet و Inception و کاربرد آن
  • 14. معماری ResNet و حل مشکل گرادیان گمشده
  • 15. معماری EfficientNet و بهینه‌سازی منابع
  • 16. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در طبقه‌بندی دارایی‌ها
  • 17. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تگ‌گذاری
  • 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning) لایه‌های آخر مدل انتقالی
  • 19. آماده‌سازی مجموعه داده‌های تگ‌گذاری دارایی‌ها
  • 20. استخراج ویژگی‌های عمیق برای دارایی‌های چندگانه
  • 21. طراحی لایه خروجی برای تگ‌های متعدد (Multi-label Classification)
  • 22. مدیریت کلاس‌های نامتعادل در داده‌های دارایی
  • 23. معرفی توابع ضرر برای طبقه‌بندی چندگانه
  • 24. بهینه‌سازی آدام و یادگیری پارامترهای شبکه
  • 25. شناسایی بیش‌باری (Overfitting) و کاهش آن در CNN
  • 26. تکنیک‌های Dropout و Regularization در شبکه‌های کانولوشنی
  • 27. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای ارزیابی مدل
  • 28. معیارهای سنجش عملکرد: دقت، بازیابی و F1-Score
  • 29. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطاهای طبقه‌بندی
  • 30. پیاده‌سازی CNN با کتابخانه TensorFlow
  • 31. پیاده‌سازی CNN با کتابخانه PyTorch
  • 32. ساخت مدل سفارشی با APIهای بالا سطح Keras
  • 33. توزیع بار پردازش روی GPU برای آموزش سریع
  • 34. پیاده‌سازی Data Pipeline و بارگذاری مؤثر تصاویر
  • 35. استفاده از ImageDataGenerator برای تولید بچ آنلاین
  • 36. آموزش مدل CNN روی مجموعه داده‌های بزرگ دارایی
  • 37. مانیتور کردن پیشرفت آموزش با TensorBoard
  • 38. ذخیره و بارگذاری نقاط بازرسی (Checkpoint) مدل
  • 39. پیش‌بینی تگ‌ها برای تصاویر جدید دارایی
  • 40. پشته‌سازی سیستم تگ‌گذاری خودکار در محیط تولید
  • 41. بهینه‌سازی سرعت استنتاج (Inference) مدل CNN
  • 42. کاهش اندازه مدل با روش‌های کوانتیزاسیون
  • 43. معرفی معماری MobileNet برای دستگاه‌های مرزی
  • 44. استخراج تگ‌ها با استفاده از قابلیت Feature Map
  • 45. تفسیرپذیری تصمیمات CNN با روش Grad-CAM
  • 46. تشخیص و رفع تصاویر کیفیت پایین در ورودی
  • 47. مدیریت و پاکسازی داده‌های نادرست طبقه‌بندی شده
  • 48. یادگیری خودنظارتی برای افزایش حجم داده‌های تگ‌دار
  • 49. استفاده از Attention Mechanism در شبکه‌های کانولوشنی
  • 50. معرفی معماری Vision Transformer (ViT) برای طبقه‌بندی دارایی‌ها
  • 51. مقایسه عملکرد CNN و ViT در تگ‌گذاری دارایی‌ها
  • 52. طراحی سیستم پیشنهاد تگ‌های کم‌بازده (Active Learning)
  • 53. یکپارچه‌سازی سیستم تگ‌گذاری با پایگاه داده دارایی‌ها
  • 54. ایجاد API برای دسترسی به سیستم تگ‌گذاری خودکار
  • 55. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی خودکار
  • 56. اجرای آموزش مداوم (Continual Learning) در سیستم تگ‌گذاری
  • 57. مقابله با داده‌های نویزدار در طبقه‌بندی دارایی‌ها
  • 58. استفاده از Semi-Supervised Learning برای تگ‌گذاری گسترده
  • 59. پیاده‌سازی سیستم تگ‌گذاری برای دارایی‌های سه‌بعدی
  • 60. بهینه‌سازی فرآیند تگ‌گذاری با استفاده از CLI
  • 61. مدیریت منابع ابری برای آموزش مدل‌های سنگین
  • 62. توزیع مدل‌های آموزش‌دیده روی سرورهای ابری
  • 63. امنیت و حریم خصوصی داده‌های دارایی در سیستم تگ‌گذاری
  • 64. رفع خطاهای طبقه‌بندی در سناریوهای واقعی
  • 65. تست بار و مقیاس‌پذیری سیستم تگ‌گذاری خودکار
  • 66. طراحی داشبورد برای نظارت بر عملکرد تگ‌گذاری
  • 67. تحلیل خطاهای سیستم و بازخورد برای بهبود مدل
  • 68. استفاده از Adversarial Training برای تقویت مدل
  • 69. اعمال فشرده‌سازی مدل برای محیط‌های با حافظه محدود
  • 70. پیاده‌سازی پروتوتایپ اولیه سیستم تگ‌گذاری
  • 71. ارزیابی اقتصادی و عملیاتی پروژه تگ‌گذاری خودکار
  • 72. مستندسازی پروژه و آماده‌سازی برای انتشار

📚 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.