اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در محیط ابری آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در محیط ابری آمازون سیج‌میکر (Amazon SageMaker)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و سیج‌میکر
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 3. اصول یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
• 4. مروری بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 5. انواع معماری‌های CNN
• 6. پیش‌پردازش تصاویر برای آموزش مدل
• 7. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 8. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 9. محیط توسعه آمازون سیج‌میکر
• 10. آشنایی با سرویس‌های سیج‌میکر
• 11. راه‌اندازی محیط کاری در سیج‌میکر
• 12. مدیریت داده‌ها با Amazon S3
• 13. ذخیره‌سازی و دسترسی به مجموعه داده‌ها
• 14. مقدمه‌ای بر آموزش مدل در سیج‌میکر
• 15. انتخاب الگوریتم مناسب برای وظایف بینایی ماشین
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های CNN با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب
• 17. آموزش مدل با استفاده از داده‌های تصویری
• 18. تنظیم پارامترهای آموزش (Hyperparameter Tuning)
• 19. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 20. مدیریت نسخه‌های مدل
• 21. ارزیابی عملکرد مدل
• 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
• 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های قطعه‌بندی تصویر
• 25. مفهوم Overfitting و Underfitting
• 26. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting
• 27. افزایش داده (Data Augmentation)
• 28. استفاده از Regularization
• 29. تنظیم نرخ یادگیری
• 30. آموزش توزیع‌شده در سیج‌میکر
• 31. استفاده از چندین Instance برای آموزش
• 32. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
• 33. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 34. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 35. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 36. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 37. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 38. معماری‌های محبوب تشخیص اشیاء (مانند Faster R-CNN)
• 39. آموزش مدل تشخیص اشیاء در سیج‌میکر
• 40. ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های قطعه‌بندی تصویر
• 42. معماری‌های محبوب قطعه‌بندی تصویر (مانند U-Net)
• 43. آموزش مدل قطعه‌بندی تصویر در سیج‌میکر
• 44. ارزیابی مدل‌های قطعه‌بندی تصویر
• 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید تصویر (Generative Models)
• 46. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 47. کاربرد GANs در بینایی ماشین
• 48. آموزش GANs در سیج‌میکر
• 49. مقدمه‌ای بر پردازش ویدئو
• 50. استخراج ویژگی از فریم‌های ویدئویی
• 51. مدل‌های دنباله‌ای برای پردازش ویدئو (مانند RNN, LSTM)
• 52. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل ویدئو
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 54. کاربرد یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
• 55. استقرار مدل‌های بینایی ماشین در محیط عملیاتی
• 56. مفهوم استقرار مدل (Model Deployment)
• 57. استقرار مدل در سیج‌میکر Endpoint
• 58. ارزیابی مدل در زمان استقرار
• 59. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
• 60. به‌روزرسانی مدل‌ها
• 61. ملاحظات امنیتی در سیج‌میکر
• 62. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 63. رمزنگاری داده‌ها
• 64. اصول حفظ حریم خصوصی در پردازش تصاویر
• 65. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
• 66. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. پرهیز از سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 68. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 69. استانداردهای فنی و عملیاتی در پروژه‌های بینایی ماشین
• 70. بهینه‌سازی مصرف منابع در سیج‌میکر
• 71. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از سرویس‌های ابری
• 72. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 73. کاربرد NLP در ترکیب با بینایی ماشین
• 74. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. کاربرد بینایی ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 76. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
• 77. پیاده‌سازی ربات‌های نرم‌افزاری (RPA)
• 78. بینایی ماشین در رباتیک
• 79. کاربرد بینایی ماشین در صنعت
• 80. بینایی ماشین در کشاورزی هوشمند
• 81. بینایی ماشین در نظارت و امنیت
• 82. بینایی ماشین در پزشکی و سلامت
• 83. بینایی ماشین در خودروهای خودران
• 84. بینایی ماشین در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
• 85. بینایی ماشین در بازی‌های رایانه‌ای
• 86. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته‌تر بینایی ماشین
• 87. شبکه‌های گراف کانولوشنی (GCN)
• 88. شبکه‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 89. بینایی ماشین قابل تفسیر (Explainable AI for CV)
• 90. مباحث نوین در تحقیقات بینایی ماشین
• 91. آینده بینایی ماشین و کاربردهای آن
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز
• 93. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 94. نکات کلیدی در پیاده‌سازی موفق پروژه‌های بینایی ماشین
• 95. منابع تکمیلی و یادگیری بیشتر
• 96. آشنایی با ابزارهای متن‌باز مرتبط با بینایی ماشین
• 97. پلتفرم‌های ابری دیگر برای بینایی ماشین
• 98. مقایسه سیج‌میکر با سایر پلتفرم‌ها
• 99. نکات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌های تصویری