دوره ساخت و آموزش شبکه‌های کانولوشنال با تنسرفلو برای پردازش تصویر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و آموزش شبکه‌های کانولوشنال با تنسرفلو برای پردازش تصویر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با هوش مصنوعی
• 2. اصول اولیه شبکه‌های عصبی
• 3. مبانی یادگیری ماشین
• 4. معرفی تنسرفلو
• 5. نصب و راه‌اندازی تنسرفلو
• 6. ساختار داده‌ها در تنسرفلو (تنسورها)
• 7. عملیات پایه روی تنسورها
• 8. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
• 10. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 11. لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
• 12. فیلترها و کرنل‌ها در CNN
• 13. عملکرد لایه‌های کانولوشن
• 14. لایه‌های پولینگ (Pooling Layers)
• 15. انواع لایه‌های پولینگ (Max Pooling, Average Pooling)
• 16. کاربرد لایه‌های پولینگ
• 17. لایه‌های فعال‌سازی (Activation Functions)
• 18. تابع فعال‌سازی ReLU
• 19. توابع فعال‌سازی دیگر (Sigmoid, Tanh)
• 20. لایه‌های تمام‌متصل (Fully Connected Layers)
• 21. ساختار کلی یک شبکه کانولوشنال
• 22. پیاده‌سازی CNN ساده در تنسرفلو
• 23. مجموعه داده‌های استاندارد پردازش تصویر (MNIST, CIFAR-10)
• 24. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
• 25. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 26. تعریف معماری CNN با Keras API
• 27. آموزش مدل CNN با داده‌های تصویری
• 28. ارزیابی عملکرد مدل CNN
• 29. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 30. بهینه‌سازها (Optimizers) در تنسرفلو
• 31. تابع هزینه (Loss Functions) برای طبقه‌بندی تصویر
• 32. متریک‌های ارزیابی (Accuracy, Precision, Recall)
• 33. شبکه‌های کانولوشنال عمیق
• 34. معماری LeNet-5
• 35. معماری AlexNet
• 36. معماری VGGNet
• 37. معماری GoogLeNet (Inception)
• 38. معماری ResNet
• 39. کاربرد CNN برای تشخیص اشیاء
• 40. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 41. معماری‌های GAN برای تولید تصویر
• 42. کاربرد GAN در پردازش تصویر
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 44. کاربرد RNN در پردازش توالی تصاویر
• 45. شبکه‌های LSTM و GRU
• 46. شبکه‌های کانولوشنال سه‌بعدی (3D CNN)
• 47. کاربرد 3D CNN در پردازش ویدئو
• 48. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 49. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 50. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 51. شبکه‌های کانولوشنال برای تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 52. معماری U-Net
• 53. معماری Mask R-CNN
• 54. کاربرد شبکه‌های کانولوشنال در تشخیص لبه
• 55. کاربرد شبکه‌های کانولوشنال در تشخیص الگو
• 56. شبکه‌های کانولوشنال برای کاهش نویز تصویر
• 57. شبکه‌های کانولوشنال برای افزایش وضوح تصویر (Super-resolution)
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 59. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش تصویر
• 60. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و پردازش تصویر
• 61. حریم خصوصی در داده‌های تصویری
• 62. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 63. تفسیرپذیری مدل‌های CNN (Explainable AI)
• 64. ابزارهای بصری‌سازی لایه‌های CNN
• 65. شناسایی ویژگی‌های استخراج شده توسط CNN
• 66. بهینه‌سازی مدل‌های CNN برای استقرار
• 67. استقرار مدل‌های CNN روی دستگاه‌های موبایل
• 68. استقرار مدل‌های CNN روی وب
• 69. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 70. کاربرد CNN در NLP
• 71. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 72. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش تصویر
• 73. شبکه‌های کانولوشنال برای پردازش سه‌بعدی
• 74. کاربرد CNN در پزشکی (تصویربرداری پزشکی)
• 75. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از CNN
• 76. تحلیل تصاویر رادیولوژی با CNN
• 77. تحلیل تصاویر MRI با CNN
• 78. تحلیل تصاویر CT Scan با CNN
• 79. تشخیص سرطان با CNN
• 80. کاربرد CNN در حوزه کشاورزی
• 81. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با CNN
• 82. تشخیص آفات با CNN
• 83. کاربرد CNN در صنعت خودروسازی
• 84. خودروهای خودران و پردازش تصویر
• 85. سیستم‌های تشخیص عابر پیاده با CNN
• 86. سیستم‌های تشخیص علائم راهنمایی با CNN
• 87. کاربرد CNN در نظارت تصویری
• 88. تشخیص چهره با CNN
• 89. سیستم‌های تشخیص رفتارهای مشکوک با CNN
• 90. استفاده از CNN در رباتیک
• 91. بینایی ماشین در ربات‌ها
• 92. کاربرد CNN در بازی‌های کامپیوتری
• 93. تولید محتوای گرافیکی با CNN
• 94. کاربرد CNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 95. تحلیل تصاویر اشتراک‌گذاری شده
• 96. شناسایی محتوای نامناسب با CNN
• 97. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
• 98. ترکیب CNN با مدل‌های دیگر
• 99. یادگیری از ترکیب متن و تصویر
• 100. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در CNN