اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تشخیص اشیاء و کادرهای مرزی با مدل‌های بینایی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص اشیاء و کادرهای مرزی با مدل‌های بینایی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 3. پردازش تصویر در بینایی ماشین
• 4. مفاهیم پایه‌ای تصویر دیجیتال
• 5. فیلترهای تصویر و بهبود آن
• 6. لبه‌یابی و تشخیص مرزها در تصاویر
• 7. آستانه‌گذاری و تقسیم‌بندی تصاویر
• 8. تحلیل هیستوگرام تصویر
• 9. تبدیلات هندسی در تصاویر
• 10. کاهش نویز در تصاویر
• 11. استخراج ویژگی‌های تصویر
• 12. توصیف‌کننده‌های ویژگی تصویر
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 15. الگوریتم‌های طبقه‌بندی تصویر
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 17. معماری‌های پرکاربرد CNN
• 18. آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 19. پس‌انتشار خطا در CNN
• 20. تنظیم ابرپارامترها در CNN
• 21. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 22. تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 23. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء
• 24. روش‌های کلاسیک تشخیص اشیاء
• 25. تشخیص اشیاء مبتنی بر ناحیه (Region-based)
• 26. شبکه‌های Faster R-CNN
• 27. شبکه‌های Mask R-CNN
• 28. تشخیص اشیاء تک‌مرحله‌ای (Single-shot)
• 29. شبکه‌های YOLO
• 30. شبکه‌های SSD
• 31. معماری Florence-2
• 32. مبانی مدل Florence-2
• 33. قابلیت‌های Florence-2 در بینایی ماشین
• 34. کاربرد Florence-2 در تشخیص اشیاء
• 35. کادرهای مرزی (Bounding Boxes)
• 36. تعریف کادرهای مرزی
• 37. نحوه نمایش کادرهای مرزی
• 38. محاسبه همپوشانی کادرهای مرزی (IoU)
• 39. ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 40. معیارهای ارزیابی: دقت (Precision) و فراخوانی (Recall)
• 41. میانگین دقت متوسط (mAP)
• 42. داده‌های آموزشی برای تشخیص اشیاء
• 43. نحوه برچسب‌گذاری داده‌ها
• 44. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 45. مدیریت مجموعه داده‌های تصویری
• 46. تنظیمات مدل Florence-2 برای تشخیص اشیاء
• 47. پارامترهای ورودی Florence-2
• 48. تنظیم خروجی Florence-2 برای کادر مرزی
• 49. استفاده از Florence-2 برای وظایف خاص
• 50. تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی (با رعایت چارچوب)
• 51. تشخیص اشیاء در تصاویر ماهواره‌ای (با رعایت چارچوب)
• 52. تشخیص اشیاء در تصاویر صنعتی (با رعایت چارچوب)
• 53. تشخیص اشیاء در تصاویر امنیتی (با رعایت چارچوب)
• 54. کاربرد Florence-2 در طبقه‌بندی تصویر
• 55. کاربرد Florence-2 در تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
• 56. کاربرد Florence-2 در تقسیم‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
• 57. کاربرد Florence-2 در تولید زیرنویس تصویر (Image Captioning)
• 58. کاربرد Florence-2 در پاسخ به سوالات تصویری (Visual Question Answering)
• 59. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء
• 60. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
• 61. تکنیک‌های هرس مدل (Pruning)
• 62. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 63. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل Florence-2
• 65. پیاده‌سازی عملی تشخیص اشیاء با Florence-2
• 66. محیط‌های توسعه (IDE) مناسب
• 67. کتابخانه‌های مرتبط (TensorFlow, PyTorch)
• 68. نصب و راه‌اندازی Florence-2
• 69. نحوه بارگذاری مدل Florence-2
• 70. پیش‌پردازش تصاویر ورودی برای Florence-2
• 71. اجرای مدل Florence-2 بر روی تصاویر
• 72. تفسیر خروجی Florence-2 (کادرها و امتیازات)
• 73. رسم کادرهای مرزی بر روی تصاویر
• 74. ذخیره نتایج تشخیص اشیاء
• 75. کاربرد Florence-2 در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب)
• 76. کاربرد Florence-2 در رباتیک (با رعایت چارچوب)
• 77. کاربرد Florence-2 در واقعیت افزوده (با رعایت چارچوب)
• 78. کاربرد Florence-2 در هوش مصنوعی مولد (با رعایت چارچوب)
• 79. محدودیت‌های Florence-2
• 80. چالش‌های تشخیص اشیاء در شرایط واقعی
• 81. مسائل اخلاقی در بینایی ماشین (با رعایت چارچوب)
• 82. حریم خصوصی و داده‌های تصویری (با رعایت چارچوب)
• 83. آینده بینایی ماشین و تشخیص اشیاء
• 84. پیشرفت‌های آتی در مدل‌های تشخیص اشیاء
• 85. توسعه مدل‌های کارآمدتر
• 86. ترکیب بینایی ماشین با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
• 87. مطالعات موردی پیشرفته در تشخیص اشیاء
• 88. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در مقیاس بزرگ
• 89. ارزیابی اقتصادی و عملیاتی پیاده‌سازی
• 90. نکات مهم در استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء
• 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
• 92. مرور کلی بر مفاهیم کلیدی
• 93. مراحل توسعه یک پروژه بینایی ماشین
• 94. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
• 95. آخرین دستاوردها در زمینه تشخیص اشیاء
• 96. نکات تکمیلی و منابع بیشتر