کتاب ساخت طبقه‌بند تصاویر با استفاده از مدل‌های چندوجهی و ابزارهای Promptflow با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت طبقه‌بند تصاویر با استفاده از مدل‌های چندوجهی و ابزارهای Promptflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و مدل‌های چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 6. معرفی طبقه‌بندی تصاویر
• 7. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. معماری‌های معروف CNN: LeNet، AlexNet
• 11. معماری‌های معروف CNN: VGG، ResNet
• 12. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 13. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 14. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازها
• 15. تنظیم‌کننده (Regularization) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. مدل‌های چندوجهی (Multi-Modal Models)
• 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی
• 18. کاربرد مدل‌های چندوجهی در طبقه‌بندی تصاویر
• 19. مبانی Promptflow
• 20. معرفی محیط Promptflow
• 21. ایجاد جریان کاری (Flow) در Promptflow
• 22. کامپوننت‌های Promptflow
• 23. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در Promptflow
• 24. تنظیم پارامترهای مدل در Promptflow
• 25. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با Promptflow
• 26. ساخت طبقه‌بند تصاویر با Promptflow
• 27. آموزش مدل طبقه‌بندی تصویر با Promptflow
• 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های طبقه‌بندی
• 29. استفاده از داده‌های برچسب‌دار برای آموزش
• 30. مدیریت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 31. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 32. ارزیابی جامع مدل طبقه‌بندی
• 33. تحلیل خطا در مدل‌های طبقه‌بندی
• 34. بهبود عملکرد مدل طبقه‌بندی
• 35. بهینه‌سازی جریان کاری Promptflow
• 36. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در Promptflow
• 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. کاربرد LLMs در پردازش تصویر
• 39. ترکیب LLMs و CNNها در Promptflow
• 40. ساخت مدل‌های چندوجهی سفارشی
• 41. تنظیم مدل‌های چندوجهی برای وظایف خاص
• 42. استفاده از Embeddings در مدل‌های چندوجهی
• 43. مدل‌های تولید متن از تصویر (Image Captioning)
• 44. مدل‌های تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
• 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولید تصویر
• 46. کاربرد مدل‌های تولید تصویر در Promptflow
• 47. تولید تصاویر آموزشی با Promptflow
• 48. تنظیم پارامترهای تولید تصویر
• 49. ارزیابی تصاویر تولید شده
• 50. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 51. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 52. حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 53. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 54. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 55. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
• 56. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
• 57. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 58. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات شهری
• 59. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 60. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 61. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 62. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش تصویر
• 63. مدل‌های Vision Transformer (ViT)
• 64. مدل‌های CLIP و ALIGN
• 65. مدل‌های چندوجهی برای درک تصویر
• 66. پردازش تصویر پیشرفته
• 67. استخراج ویژگی‌های تصویر
• 68. تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 69. بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
• 70. تولید تصاویر پزشکی با هوش مصنوعی
• 71. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با هوش مصنوعی
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 73. تشخیص ناهنجاری در تصاویر
• 74. تولید محتوای بصری خلاقانه
• 75. مدیریت و بهینه‌سازی جریان‌های کاری Promptflow
• 76. مقیاس‌پذیری راهکارهای Promptflow
• 77. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 78. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 80. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش تصویر
• 81. توسعه روباتیک با هوش مصنوعی
• 82. شبیه‌سازی محیط‌ها با هوش مصنوعی
• 83. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
• 84. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص چهره
• 85. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
• 86. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری‌ها
• 87. مدل‌های یادگیری عمیق برای خودروهای خودران
• 88. آینده هوش مصنوعی و مدل‌های چندوجهی
• 89. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
• 90. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 91. آموزش مداوم و یادگیری مستمر در هوش مصنوعی
• 92. نوآوری در مدل‌های چندوجهی
• 93. پروژه‌های عملی با Promptflow
• 94. ساخت یک طبقه‌بند تصاویر پزشکی
• 95. ساخت یک سیستم توصیف تصویر
• 96. توسعه یک مدل تولید تصویر سفارشی
• 97. بهینه‌سازی یک جریان کاری پردازش تصویر
• 98. ارزیابی و بهبود مدل‌های چندوجهی
• 99. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تحقیقات علمی
• 100. نقش Promptflow در تسریع توسعه هوش مصنوعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs