کتاب تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation) با U-Net
, ,

کتاب تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation) با U-Net

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000012655 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation) با U-Net

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه بر یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 5. لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 6. توابع فعال‌سازی
  • 7. توابع هزینه (Loss Functions)
  • 8. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. تنظیمات محیط توسعه
  • 11. نصب کتابخانه‌های لازم (TensorFlow, Keras, PyTorch)
  • 12. مقدمه بر پردازش تصویر
  • 13. مفاهیم پایه تصویر (پیکسل، ابعاد، کانال رنگ)
  • 14. فرمت‌های رایج تصاویر
  • 15. عملیات پایه بر روی تصاویر (تغییر اندازه، برش، چرخش)
  • 16. کتابخانه OpenCV
  • 17. مقدمه بر تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 18. انواع تقسیم‌بندی تصاویر (Semantic, Instance, Panoptic)
  • 19. کاربردها و اهمیت تقسیم‌بندی تصاویر
  • 20. مبانی بینایی کامپیوتر
  • 21. نکات کلیدی در تحلیل تصاویر
  • 22. انتخاب مجموعه داده مناسب برای تقسیم‌بندی
  • 23. جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه داده
  • 24. برچسب‌گذاری تصاویر (Annotation)
  • 25. ابزارهای برچسب‌گذاری تصاویر
  • 26. قالب‌های رایج داده‌های تقسیم‌بندی (Masks)
  • 27. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 28. مبانی شبکه U-Net
  • 29. معماری U-Net
  • 30. بخش Encoder (Downsampling Path)
  • 31. بخش Decoder (Upsampling Path)
  • 32. اتصالات جهشی (Skip Connections)
  • 33. عملکرد Skip Connections
  • 34. مزایای معماری U-Net
  • 35. مراحل پیاده‌سازی U-Net
  • 36. ساخت معماری U-Net با Keras/TensorFlow
  • 37. ساخت معماری U-Net با PyTorch
  • 38. تابع فعال‌سازی لایه خروجی (Sigmoid/Softmax)
  • 39. تابع هزینه مناسب برای تقسیم‌بندی (Binary Cross-entropy, Categorical Cross-entropy, Dice Loss)
  • 40. معرفی Dice Loss
  • 41. پیاده‌سازی Dice Loss
  • 42. مفهوم IoU (Intersection over Union)
  • 43. محاسبه IoU
  • 44. متریک‌های ارزیابی مدل تقسیم‌بندی
  • 45. Accuracy, Precision, Recall
  • 46. F1-Score
  • 47. معرفی الگوریتم‌های آموزش (Training)
  • 48. فرآیند Backpropagation
  • 49. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 50. انواع گرادیان کاهشی (SGD, Adam, RMSprop)
  • 51. انتخاب بهینه‌ساز مناسب
  • 52. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 53. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 54. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 55. تعداد Epoch ها
  • 56. تشخیص و مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
  • 57. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 58. Dropout
  • 59. Batch Normalization
  • 60. Data Augmentation
  • 61. تکنیک‌های Data Augmentation (چرخش، برش، تغییر روشنایی)
  • 62. پیاده‌سازی Data Augmentation
  • 63. آموزش مدل U-Net
  • 64. ارزیابی مدل بر روی مجموعه اعتبارسنجی
  • 65. رسم نمودارهای آموزش و اعتبارسنجی
  • 66. تشخیص مشکلات در فرآیند آموزش
  • 67. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 68. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 69. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 70. استفاده از ابزارهای تنظیم هایپرپارامتر
  • 71. پیش‌بینی (Inference) با مدل U-Net
  • 72. اعمال مدل بر روی تصاویر جدید
  • 73. پردازش نتایج پیش‌بینی (Post-processing)
  • 74. آستانه‌گذاری (Thresholding) ماسک‌های خروجی
  • 75. حذف نویز از ماسک‌ها
  • 76. استفاده از Morphological Operations
  • 77. کاربرد U-Net در تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی
  • 78. تقسیم‌بندی تومورها
  • 79. تقسیم‌بندی اندام‌ها
  • 80. تقسیم‌بندی ضایعات
  • 81. چالش‌های تقسیم‌بندی در تصاویر پزشکی
  • 82. کمبود داده‌های برچسب‌دار در پزشکی
  • 83. داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 84. تاثیر نویز در تصاویر پزشکی
  • 85. کاربرد U-Net در تقسیم‌بندی اشیاء در تصاویر عمومی
  • 86. تقسیم‌بندی جاده‌ها و خودروها (Autonomous Driving)
  • 87. تقسیم‌بندی مناظر و ساختمان‌ها
  • 88. تقسیم‌بندی عناصر بصری در تصاویر
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته U-Net
  • 90. U-Net++
  • 91. nnU-Net
  • 92. Attention U-Net
  • 93. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای تقسیم‌بندی
  • 94. Vision Transformer (ViT)
  • 95. معماری‌های ترکیبی (CNN + Transformer)
  • 96. مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق
  • 97. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 98. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 99. Fine-tuning مدل U-Net
  • 100. بهینه‌سازی عملکرد مدل

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation) با U-Net”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا