دوره آموزش جامع آشکارسازی اشیاء و بخش‌بندی تصاویر با YOLOv11 و SAM2 در پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع آشکارسازی اشیاء و بخش‌بندی تصاویر با YOLOv11 و SAM2 در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و تحلیل تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
• 3. مقدمه بر بینایی ماشین
• 4. فهم تصاویر دیجیتال: پیکسل‌ها، کانال‌ها و فرمت‌ها
• 5. پردازش اولیه تصویر: نرمال‌سازی و تغییر اندازه
• 6. فیلترهای تصویری: کانولوشن و هسته‌ها
• 7. تشخیص لبه: الگوریتم‌های Sobel و Canny
• 8. تشخیص ویژگی: نقاط کلیدی و توصیفگرها
• 9. آشنایی با معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهایشان
• 12. مقدمه بر آشکارسازی اشیاء
• 13. چالش‌های آشکارسازی اشیاء
• 14. معماری‌های کلاسیک آشکارسازی اشیاء: R-CNN
• 15. پیشرفت‌ها: Fast R-CNN و Faster R-CNN
• 16. آشنایی با مدل YOLO (You Only Look Once)
• 17. نسخه‌های اولیه YOLO: YOLOv1 و YOLOv2
• 18. YOLOv3: بهبود دقت و سرعت
• 19. YOLOv4: معماری بهینه‌تر
• 20. YOLOv5: معماری سبک و سریع
• 21. مقدمه بر YOLOv11
• 22. معماری YOLOv11: جزئیات فنی
• 23. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه YOLOv11
• 24. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش YOLOv11
• 25. برچسب‌گذاری تصاویر برای آشکارسازی اشیاء
• 26. فرمت‌های داده‌های آشکارسازی اشیاء
• 27. تنظیمات پیش‌پردازش داده‌ها در YOLOv11
• 28. یادگیری و آموزش مدل YOLOv11
• 29. پارامترهای کلیدی در فرآیند آموزش
• 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 31. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
• 32. ارزیابی عملکرد مدل YOLOv11
• 33. متریک‌های کلیدی: دقت، فراخوانی، IoU
• 34. تحلیل نتایج و رفع مشکلات رایج
• 35. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained)
• 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل YOLOv11
• 37. کاربرد YOLOv11 در پروژه‌های واقعی
• 38. آشکارسازی اشیاء در تصاویر ترافیکی
• 39. تشخیص چهره و اشیاء در دوربین‌های امنیتی
• 40. کاربرد در رباتیک و خودروهای خودران
• 41. مقدمه بر بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 42. انواع بخش‌بندی: معنایی، نمونه‌ای و فوق‌بخش‌بندی
• 43. تفاوت آشکارسازی و بخش‌بندی
• 44. معماری‌های بخش‌بندی تصویر: FCN
• 45. U-Net: معماری محبوب برای بخش‌بندی
• 46. DeepLab و تکنیک‌های Atrous Convolution
• 47. مقدمه بر مدل SAM (Segment Anything Model)
• 48. فلسفه و هدف SAM
• 49. معماری SAM: مبانی و نوآوری‌ها
• 50. آماده‌سازی محیط برای کار با SAM
• 51. استفاده از SAM برای بخش‌بندی با Prompt
• 52. Promptهای نقطه‌ای و جعبه‌ای در SAM
• 53. Promptهای متنی و بخش‌بندی هوشمند
• 54. تکنیک‌های پیشرفته در SAM
• 55. تنظیم پارامترها و بهینه‌سازی SAM
• 56. ارزیابی عملکرد SAM
• 57. کاربرد SAM در پروژه‌های بخش‌بندی
• 58. بخش‌بندی اشیاء در تصاویر پزشکی
• 59. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با SAM
• 60. کاربرد SAM در گرافیک کامپیوتری
• 61. ترکیب YOLOv11 و SAM برای بخش‌بندی پیشرفته
• 62. فرآیند گام به گام: آشکارسازی سپس بخش‌بندی
• 63. مثال عملی: آشکارسازی اشیاء و بخش‌بندی دقیق
• 64. بهینه‌سازی عملکرد ترکیبی
• 65. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
• 66. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 67. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 68. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 69. آینده بینایی ماشین و یادگیری ماشین
• 70. روندهای نوین در آشکارسازی اشیاء
• 71. پیشرفت‌ها در تکنیک‌های بخش‌بندی تصویر
• 72. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
• 73. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
• 74. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 75. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 76. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردشان
• 77. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 78. روش‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 79. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های محدود
• 80. تحلیل و پردازش ویدئو با هوش مصنوعی
• 81. تشخیص حرکت و ردیابی اشیاء در ویدئو
• 82. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 83. کاربرد بینایی ماشین در تشخیص بیماری‌ها
• 84. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر بینایی ماشین
• 85. پردازش زبان طبیعی در ترکیب با بینایی ماشین
• 86. فهم صحنه و تحلیل رویدادها در تصاویر
• 87. مقدمه بر مفاهیم ریاضیات مورد نیاز
• 88. جبر خطی و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
• 89. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی
• 90. نظریه احتمالات و آمار در یادگیری ماشین
• 91. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با کتابخانه‌های پایتون
• 92. NumPy برای محاسبات عددی
• 93. OpenCV برای پردازش تصویر
• 94. PyTorch یا TensorFlow برای یادگیری عمیق
• 95. Scikit-learn برای یادگیری ماشین کلاسیک
• 96. کاربرد نهایی: پروژه عملی جامع