اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی راهکارهای بینایی ماشین در پلتفرم ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راهکارهای بینایی ماشین در پلتفرم ابری Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بینایی ماشین در Azure
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بینایی ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش تصویر
• 4. تحلیل تصاویر با استفاده از Azure Cognitive Services
• 5. کاربرد Azure Computer Vision
• 6. استفاده از Azure Form Recognizer
• 7. تشخیص اشیاء در تصاویر با Azure Custom Vision
• 8. طبقه‌بندی تصاویر با Azure Custom Vision
• 9. شناسایی چهره با Azure Face API
• 10. تحلیل احساسات از چهره‌ها
• 11. تشخیص متن در تصاویر (OCR) با Azure Computer Vision
• 12. استخراج اطلاعات از اسناد با Azure Form Recognizer
• 13. پردازش ویدئو در Azure
• 14. تحلیل جریان‌های ویدئویی با Azure Video Analyzer
• 15. تشخیص رویداد در ویدئوها
• 16. ردیابی اشیاء در ویدئوها
• 17. تشخیص چهره در ویدئوها
• 18. مفاهیم پیشرفته در بینایی ماشین
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 20. معماری‌های معروف CNN (مانند AlexNet, VGG, ResNet)
• 21. آموزش مدل‌های CNN
• 22. تنظیم هایپرپارامترها در CNN
• 23. افزایش داده (Data Augmentation)
• 24. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 25. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 26. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Azure
• 27. ساخت مدل‌های سفارشی در Azure Custom Vision
• 28. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل سفارشی
• 29. انتخاب الگوریتم مناسب برای طبقه‌بندی تصویر
• 30. انتخاب الگوریتم مناسب برای تشخیص اشیاء
• 31. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین
• 32. معیارهای ارزیابی (مانند دقت، صحت، فراخوانی)
• 33. مدیریت داده‌های تصویری در Azure
• 34. ذخیره‌سازی تصاویر در Azure Blob Storage
• 35. استفاده از Azure Data Lake Storage
• 36. سازماندهی مجموعه داده‌ها
• 37. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 38. ابزارهای برچسب‌گذاری داده در Azure
• 39. تعریف وظایف برچسب‌گذاری
• 40. مراحل توسعه یک راهکار بینایی ماشین
• 41. شناسایی مسئله و تعریف اهداف
• 42. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
• 43. انتخاب و آموزش مدل
• 44. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
• 45. استقرار مدل در Azure
• 46. پایش و نگهداری مدل
• 47. مثال‌های عملی: تشخیص عیوب در محصولات صنعتی
• 48. مثال‌های عملی: تحلیل تصاویر پزشکی
• 49. مثال‌های عملی: سیستم‌های نظارت تصویری
• 50. مثال‌های عملی: تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
• 51. مثال‌های عملی: بهبود تجربه کاربری در اپلیکیشن‌ها
• 52. ملاحظات اخلاقی در بینایی ماشین
• 53. حریم خصوصی در پردازش تصاویر
• 54. سوگیری در مدل‌های بینایی ماشین
• 55. مسئولیت‌پذیری در استفاده از بینایی ماشین
• 56. امنیت در راهکارهای بینایی ماشین
• 57. پروتکل‌های امنیتی در Azure
• 58. رمزنگاری داده‌ها
• 59. مدیریت دسترسی‌ها
• 60. پایش و گزارش‌دهی امنیتی
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 63. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 64. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
• 65. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین
• 66. ادغام بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 67. تولید زیرنویس برای تصاویر
• 68. پاسخ به سوالات تصویری
• 69. بینایی ماشین در رباتیک
• 70. هدایت ربات‌ها با استفاده از بینایی ماشین
• 71. تعامل ربات‌ها با محیط
• 72. بینایی ماشین در خودروهای خودران
• 73. شناسایی موانع و علائم راهنمایی
• 74. برنامه‌ریزی مسیر
• 75. ملاحظات استقرار راهکارهای بینایی ماشین
• 76. استقرار در Azure Kubernetes Service (AKS)
• 77. استقرار به عنوان سرویس Azure Functions
• 78. استقرار در Azure App Service
• 79. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه
• 80. مقیاس‌پذیری راهکارها
• 81. مانیتورینگ و لاگینگ
• 82. پشتیبانی و نگهداری
• 83. مطالعات موردی پیشرفته
• 84. کاربرد بینایی ماشین در خرده‌فروشی
• 85. کاربرد بینایی ماشین در کشاورزی
• 86. کاربرد بینایی ماشین در ساخت‌وساز
• 87. کاربرد بینایی ماشین در انرژی
• 88. مباحث نوظهور در بینایی ماشین
• 89. تولید تصویر (Image Generation)
• 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 91. بینایی ماشین قابل تفسیر (Explainable AI - XAI)
• 92. روندهای آینده در بینایی ماشین
• 93. جمع‌بندی و مسیر یادگیری
• 94. مرور سریع مفاهیم کلیدی
• 95. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
• 96. مسیرهای شغلی در حوزه بینایی ماشین
• 97. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
• 98. نکات کلیدی برای موفقیت
• 99. آشنایی با ابزارها و فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 100. کاربرد TensorFlow و PyTorch در Azure