کتاب تشخیص شیء بلادرنگ با YOLO بر روی دستگاه‌های لبه: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی برای کاربردهای عملی
, ,

کتاب تشخیص شیء بلادرنگ با YOLO بر روی دستگاه‌های لبه: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی برای کاربردهای عملی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000013798 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 تشخیص شیء بلادرنگ با YOLO بر روی دستگاه‌های لبه: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی برای کاربردهای عملی

موضوع کلی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص شیء بر روی دستگاه‌های لبه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و یادگیری عمیق
  • 2. اهمیت تشخیص شیء در دنیای واقعی
  • 3. چرا تشخیص گوزن؟ مطالعه موردی الهام‌بخش دوره
  • 4. معرفی دستگاه‌های لبه و محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 5. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق بر روی دستگاه‌های لبه
  • 6. مروری بر معماری‌های مختلف تشخیص شیء (R-CNN, SSD, YOLO)
  • 7. معرفی خانواده YOLO: چرا YOLO برای کاربردهای بلادرنگ مناسب است؟
  • 8. آشنایی با محیط توسعه: پایتون، OpenCV و کتابخانه‌های ضروری
  • 9. راه‌اندازی محیط کاری: نصب PyTorch یا TensorFlow
  • 10. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. بلوک‌های سازنده CNN: لایه‌های کانولوشن، Pooling و Fully Connected
  • 12. توابع فعال‌سازی و اهمیت آن‌ها
  • 13. توابع هزینه (Loss Functions) در تشخیص شیء
  • 14. بهینه‌سازی و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 15. انتقال یادگیری (Transfer Learning): کلیدی برای آموزش سریع‌تر
  • 16. فلسفه YOLO: نگاهی یکپارچه به تشخیص شیء
  • 17. معماری YOLOv1: تقسیم تصویر به شبکه (Grid)
  • 18. معماری YOLOv3: تشخیص در مقیاس‌های مختلف و مفهوم Anchor Boxes
  • 19. معماری YOLOv5: نوآوری‌ها و بهبودها در سرعت و دقت
  • 20. معماری YOLOv8: آخرین پیشرفت‌ها و ساختار ماژولار
  • 21. مقایسه نسخه‌های مختلف YOLO: توازن بین سرعت و دقت
  • 22. مفاهیم کلیدی YOLO: Backbone, Neck, Head
  • 23. الگوریتم Non-Maximum Suppression (NMS) برای حذف جعبه‌های تکراری
  • 24. درک خروجی مدل YOLO: جعبه‌های مرزی، امتیاز اطمینان و کلاس‌ها
  • 25. آماده‌سازی مجموعه داده: جمع‌آوری و انتخاب تصاویر
  • 26. ابزارهای برچسب‌گذاری (Annotation): LabelImg و CVAT
  • 27. فرمت داده در YOLO: ساختار فایل‌های txt و yaml
  • 28. تقسیم‌بندی مجموعه داده: مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 29. افزایش داده (Data Augmentation): تکنیک‌های پایه‌ای (چرخش، برش، تغییر رنگ)
  • 30. افزایش داده پیشرفته: Mosaic و MixUp در YOLO
  • 31. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Data Imbalance)
  • 32. انتخاب مدل پایه YOLO (n, s, m, l, x) بر اساس نیاز پروژه
  • 33. تنظیمات هایپرپارامترها برای آموزش مدل
  • 34. شروع فرآیند آموزش (Training) مدل YOLO
  • 35. نظارت بر فرآیند آموزش با ابزارهایی مانند TensorBoard و Weights & Biases
  • 36. تفسیر نمودارهای هزینه (Loss Curves) و دقت (Metrics)
  • 37. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 38. ذخیره و بازیابی وزن‌های مدل آموزش‌دیده (Checkpoints)
  • 39. صادر کردن (Export) مدل آموزش‌دیده برای استنتاج
  • 40. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی لبه (Edge AI)
  • 41. مقایسه محاسبات لبه با محاسبات ابری (Cloud)
  • 42. معرفی پلتفرم NVIDIA Jetson (Nano, Xavier, Orin)
  • 43. معرفی Raspberry Pi و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (مانند Google Coral)
  • 44. معرفی Google Coral Edge TPU
  • 45. معرفی Intel Movidius و OpenVINO Toolkit
  • 46. معرفی دوربین‌های هوشمند OAK-D و پردازش عمقی
  • 47. انتخاب دستگاه لبه مناسب: ملاحظات توان مصرفی، اندازه و هزینه
  • 48. چالش‌های حرارتی و راه‌حل‌های خنک‌کننده برای دستگاه‌های لبه
  • 49. نیاز به بهینه‌سازی مدل: چرا مدل‌های بزرگ مناسب دستگاه‌های لبه نیستند؟
  • 50. فرمت تبادل مدل ONNX (Open Neural Network Exchange)
  • 51. تبدیل مدل PyTorch/TensorFlow به فرمت ONNX
  • 52. مفهوم کوانتیزیشن (Quantization): کاهش حجم و افزایش سرعت
  • 53. کوانتیزیشن FP32, FP16, INT8: مزایا و معایب
  • 54. کوانتیزیشن پس از آموزش (Post-Training Quantization – PTQ)
  • 55. کوانتیزیشن آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training – QAT)
  • 56. هرس کردن مدل (Model Pruning): حذف وزن‌های غیرضروری
  • 57. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): انتقال دانش از یک مدل بزرگ به یک مدل کوچک
  • 58. معرفی NVIDIA TensorRT: بهینه‌ساز استنتاج با عملکرد بالا
  • 59. فرآیند ساخت یک موتور TensorRT از مدل ONNX
  • 60. معرفی Intel OpenVINO: بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای اینتل
  • 61. معرفی TensorFlow Lite: اکوسیستم بهینه‌سازی برای دستگاه‌های موبایل و لبه
  • 62. مقایسه عملی ابزارهای بهینه‌سازی: TensorRT, OpenVINO, TFLite
  • 63. مروری بر خط لوله استقرار (Deployment Pipeline)
  • 64. راه‌اندازی اولیه دستگاه NVIDIA Jetson
  • 65. استقرار مدل بهینه‌شده با TensorRT بر روی Jetson
  • 66. راه‌اندازی اولیه Raspberry Pi و نصب شتاب‌دهنده Coral
  • 67. استقرار مدل TFLite کوانتیزه‌شده بر روی Raspberry Pi و Coral TPU
  • 68. استقرار مدل با OpenVINO بر روی پردازنده‌های اینتل
  • 69. خواندن استریم ویدئو از دوربین با استفاده از OpenCV
  • 70. خواندن استریم ویدئو با GStreamer برای عملکرد بهتر
  • 71. پیاده‌سازی حلقه استنتاج بلادرنگ (Real-time Inference Loop)
  • 72. پردازش موازی (Threading) برای بهینه‌سازی دریافت فریم و استنتاج
  • 73. تجسم خروجی: رسم جعبه‌های مرزی و برچسب‌ها بر روی تصویر
  • 74. استنتاج ناهمگام (Asynchronous Inference) برای حداکثر کردن توان عملیاتی
  • 75. معیارهای ارزیابی دقت: Precision و Recall
  • 76. مفهوم Intersection over Union (IoU)
  • 77. معیار Mean Average Precision (mAP): استاندارد طلایی در تشخیص شیء
  • 78. ارزیابی مدل بر روی مجموعه داده آزمون
  • 79. معیارهای ارزیابی عملکرد: فریم بر ثانیه (FPS) و تأخیر (Latency)
  • 80. اندازه‌گیری مصرف حافظه (RAM و VRAM)
  • 81. اندازه‌گیری مصرف توان (Power Consumption) بر روی دستگاه لبه
  • 82. ایجاد یک اسکریپت بنچمارک جامع برای مقایسه مدل‌ها و دستگاه‌ها
  • 83. تحلیل نتایج بنچمارک: توازن بین دقت، سرعت و مصرف انرژی
  • 84. مطالعه موردی جامع: پروژه تشخیص گوزن از ابتدا تا انتها
  • 85. بررسی و تحلیل موارد شکست مدل (False Positives/Negatives)
  • 86. مقابله با چالش‌های محیطی: نور کم، آب‌وهوای بد و انسداد (Occlusion)
  • 87. ردیابی شیء ساده با الگوریتم‌های کلاسیک (مانند Centroid Tracking)
  • 88. مقدمه‌ای بر ردیابی چند شیء (Multi-Object Tracking) با DeepSORT
  • 89. کاربرد عملی: سیستم هشدار برخورد با حیوانات برای وسایل نقلیه
  • 90. کاربرد عملی: نظارت بر حیات وحش و تخمین جمعیت
  • 91. معماری‌های جدید در تشخیص شیء بلادرنگ (مانند YOLO-NAS)
  • 92. آینده هوش مصنوعی لبه: مدل‌های کارآمدتر و سخت‌افزارهای قدرتمندتر
  • 93. جمع‌بندی دوره و ارائه پروژه نهایی

📚 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 تشخیص شیء بلادرنگ با YOLO بر روی دستگاه‌های لبه: بهینه‌سازی عملکرد و کارایی برای کاربردهای عملی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا