کتاب پیاده‌سازی SSD برای تشخیص اشیاء
, ,

کتاب پیاده‌سازی SSD برای تشخیص اشیاء

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000014606 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 پیاده‌سازی SSD برای تشخیص اشیاء

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه نویسی پایتون برای بینایی کامپیوتر
  • 2. نصب و راه اندازی پایتون، کتابخانه های ضروری (OpenCV، NumPy)
  • 3. مفاهیم اولیه تصویر: پیکسل، کانال های رنگی، انواع داده تصویر
  • 4. خواندن، نمایش و ذخیره تصاویر با OpenCV
  • 5. عملیات پایه پردازش تصویر: تغییر اندازه، برش، چرخش
  • 6. فیلترهای تصویر: هموارسازی، تیز کردن، تشخیص لبه (Sobel, Canny)
  • 7. هیستوگرام تصویر و کاربردهای آن
  • 8. تبدیلات فضایی تصویر: affine, perspective
  • 9. مفاهیم اولیه بینایی کامپیوتر: تشخیص ویژگی، شناسایی الگو
  • 10. مقدمه ای بر تشخیص اشیاء
  • 11. مفاهیم شبکه های عصبی
  • 12. معرفی شبکه های کانولوشن (CNNs)
  • 13. عملکرد کانولوشن
  • 14. لایه های Pooling
  • 15. معماری های CNN: AlexNet, VGG, ResNet (مروری)
  • 16. انتخاب و تنظیم هایپرپارامترهای CNN
  • 17. آموزش CNN ها: Forward Propagation, Backpropagation, Gradient Descent
  • 18. بهینه سازها: SGD, Adam
  • 19. ارزیابی مدل: دقت، فراخوانی، F1-score، mAP
  • 20. مقدمه ای بر دیتاست های تشخیص اشیاء (COCO, PASCAL VOC)
  • 21. نحوه ساخت دیتاست برای تشخیص اشیاء
  • 22. مبانی جعبه های محدود کننده (Bounding Boxes)
  • 23. محاسبه Intersection over Union (IoU)
  • 24. معرفی SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 25. معماری کلی SSD
  • 26. پایه های SSD: Anchor Boxes (Default Boxes)
  • 27. انتخاب سایز و نسبت های Anchor Boxes
  • 28. محاسبه لیبل ها برای Anchor Boxes
  • 29. عملکرد Non-Maximum Suppression (NMS)
  • 30. لایه های کانولوشن در SSD
  • 31. لایه های پیش بینی در SSD
  • 32. عملکرد Multi-Scale Feature Maps در SSD
  • 33. عملگرهای loss در SSD: classification loss, localization loss
  • 34. پیاده سازی کد SSD با پایتون
  • 35. آماده سازی داده ها برای آموزش SSD
  • 36. آماده سازی دیتاست COCO برای آموزش
  • 37. پیاده سازی بخش Anchor Box generation
  • 38. پیاده سازی بخش لیبل گذاری (label assignment)
  • 39. پیاده سازی بخش محاسبه loss
  • 40. ساختن مدل SSD با Keras/TensorFlow/PyTorch (انتخاب فریمورک)
  • 41. آموزش مدل SSD
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل SSD
  • 43. تنظیم هایپرپارامترهای SSD
  • 44. بهبود عملکرد SSD: دیتا آگمنتیشن
  • 45. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در SSD
  • 46. مقایسه عملکرد SSD با سایر الگوریتم های تشخیص اشیاء
  • 47. اصلاحات و بهینه سازی های مختلف SSD
  • 48. پیاده سازی SSD با استفاده از کتابخانه های آماده (مثلا TensorFlow Object Detection API)
  • 49. تشخیص اشیاء روی تصاویر با مدل آموزش دیده
  • 50. تشخیص اشیاء روی ویدئوها
  • 51. تکنیک های کاهش محاسبات در SSD
  • 52. کاربرد SSD در سیستم های Real-Time
  • 53. معرفی MobileNets برای SSD
  • 54. معرفی Single-Shot Detectors مبتنی بر Backbone های مدرن
  • 55. SSD و مشکلات آن: دقت پایین برای اشیاء کوچک
  • 56. معرفی Yolo (You Only Look Once)
  • 57. مقایسه Yolo و SSD
  • 58. مفاهیم advanced بینایی کامپیوتر
  • 59. شناسایی اشیاء بر اساس فاصله
  • 60. تعیین جهت گیری اشیاء
  • 61. تشخیص اشیاء در محیط های کم نور
  • 62. تشخیص اشیاء در شرایط آب و هوایی نامساعد
  • 63. استفاده از اطلاعات زمانی برای تشخیص اشیاء
  • 64. استفاده از مدل های 3D برای تشخیص اشیاء
  • 65. طراحی یک pipeline کامل تشخیص اشیاء
  • 66. بهینه سازی کد برای سرعت و کارایی
  • 67. استفاده از GPU برای آموزش و اجرا
  • 68. آشنایی با ابزارهای تست و دیباگینگ کد
  • 69. آشنایی با مفهوم quantization
  • 70. استفاده از quantization برای سرعت بخشیدن به SSD
  • 71. معرفی AutoML برای بینایی کامپیوتر
  • 72. استفاده از AutoML برای طراحی مدل SSD
  • 73. ارائه و توضیح نتایج: نمایش و تفسیر
  • 74. مستندسازی پروژه
  • 75. انتخاب و نصب IDE های مناسب (VS Code, PyCharm)
  • 76. مدیریت پروژه و کنترل نسخه (Git, GitHub)
  • 77. آشنایی با Docker برای استقرار مدل
  • 78. استقرار مدل SSD بر روی ابر (AWS, Google Cloud, Azure)
  • 79. بهینه سازی مدل برای استقرار در دستگاه های محدود (Edge Computing)
  • 80. فناوری های سخت افزاری برای بینایی کامپیوتر
  • 81. بررسی سخت افزارهای پردازش تصویر (پردازنده های گرافیکی، TPU)
  • 82. معرفی انواع مختلف دیتاست های موجود برای تشخیص اشیاء
  • 83. انتخاب دیتاست مناسب برای پروژه
  • 84. آشنایی با مسائل مربوط به داده های نامتعادل
  • 85. تکنیک های مقابله با داده های نامتعادل
  • 86. مبانی یادگیری فعال (Active Learning)
  • 87. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود مدل SSD
  • 88. تکنیک های پیش پردازش داده ها
  • 89. استفاده از تکنیک های augmentation پیشرفته
  • 90. بررسی انواع مختلف loss function برای SSD
  • 91. طراحی معماری سفارشی SSD
  • 92. چالش های تشخیص اشیاء در دنیای واقعی
  • 93. حل مشکلات و خطاهای رایج در پیاده سازی SSD
  • 94. بهینه سازی حافظه و مصرف منابع
  • 95. ارائه پروژه نهایی و خلاصه دوره
  • 96. مروری بر مباحث مهم و کلیدی
  • 97. منابع و مراجع (کتاب ها، مقالات، وب سایت ها)
  • 98. نکات پایانی و جمع بندی دوره
  • 99. بررسی پروژه های عملی و نمونه کدهای بیشتر
  • 100. آشنایی با فرصت های شغلی در زمینه بینایی کامپیوتر

📚 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 پیاده‌سازی SSD برای تشخیص اشیاء”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا