سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع تشخیص ترک بتن با YOLOv11: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

کتاب آموزش جامع تشخیص ترک بتن با YOLOv11: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 آموزش جامع تشخیص ترک بتن با YOLOv11: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق

موضوع میانی: تشخیص و قطعه‌بندی اشیاء

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 2. تصویربرداری دیجیتال و مفاهیم پایه
  • 3. پردازش تصویر: فیلترینگ و کاهش نویز
  • 4. معرفی یادگیری عمیق
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 6. انواع لایه‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 7. فعال‌سازی (Activation Functions) و بهینه‌سازی (Optimizers)
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) چیست؟
  • 9. لایه‌های کانولوشن و Pooling
  • 10. آموزش و پس‌انتشار (Backpropagation)
  • 11. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 12. مشکلات و چالش‌های تشخیص اشیاء
  • 13. جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes) و تقریب آنها
  • 14. متریک IoU (Intersection over Union)
  • 15. سرکوب غیرحداکثری (Non-Maximum Suppression - NMS)
  • 16. معرفی قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 17. معرفی قطعه‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
  • 18. تفاوت‌های بین تشخیص، قطعه‌بندی معنایی و نمونه
  • 19. کاربردهای تشخیص و قطعه‌بندی در عمل
  • 20. مروری بر مدل‌های پیشگام در تشخیص اشیاء
  • 21. ظهور YOLO: "You Only Look Once"
  • 22. اصول عملکرد YOLOv1
  • 23. نوآوری‌های YOLOv2 (Batch Normalization, Anchor Boxes)
  • 24. YOLOv3: تشخیص چندمقیاسی (Multi-scale Detection) و FPN
  • 25. معرفی YOLOv4: Bags of Freebies and Specials
  • 26. YOLOv5: بهینه‌سازی برای PyTorch و توسعه‌پذیری
  • 27. مروری بر YOLOv6 و YOLOv7: پیشرفت‌های سرعتی
  • 28. YOLOv8: گام‌های جدید در کارایی و دقت
  • 29. YOLOv9 و YOLOv10: آخرین نوآوری‌ها در مدل‌های YOLO
  • 30. چرا YOLOv11 برای تشخیص ترک بتن؟
  • 31. معماری کلی YOLOv11
  • 32. بخش BackBone در YOLOv11: استخراج ویژگی‌ها
  • 33. بلوک‌های اصلی تشکیل‌دهنده BackBone
  • 34. بخش Neck در YOLOv11: ترکیب ویژگی‌ها (PANet/BiFPN)
  • 35. بهبودهای Neck برای اطلاعات مکانی دقیق
  • 36. بخش Head در YOLOv11: پیش‌بینی‌های نهایی
  • 37. Head برای تشخیص (Bounding Box Prediction)
  • 38. Head برای قطعه‌بندی (Segmentation Mask Prediction)
  • 39. توابع زیان (Loss Functions) در YOLOv11
  • 40. Classification Loss و Objectness Loss
  • 41. Regression Loss (Bounding Box Localization)
  • 42. Segmentation Loss (Mask Prediction Loss)
  • 43. مکانیسم‌های Anchor-Free در YOLOv11 (در صورت وجود)
  • 44. بهینه‌سازی برای پردازش Real-time در YOLOv11
  • 45. بررسی کارایی محاسباتی YOLOv11
  • 46. اهمیت داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 47. جمع‌آوری تصاویر ترک بتن
  • 48. انتخاب تجهیزات تصویربرداری مناسب
  • 49. ابزارهای برچسب‌گذاری (Annotation Tools): معرفی
  • 50. آموزش کار با LabelImg برای Bounding Boxes
  • 51. آموزش کار با CVAT برای Segmentation Masks
  • 52. آموزش کار با Label Studio: رویکرد پروژه‌ای
  • 53. استانداردهای برچسب‌گذاری برای ترک‌ها
  • 54. آماده‌سازی داده‌ها: پیش‌پردازش اولیه
  • 55. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 56. Data Augmentation هندسی (چرخش، مقیاس، برش)
  • 57. Data Augmentation فوتومتریک (روشنایی، کنتراست)
  • 58. تقسیم‌بندی مجموعه داده (Train, Validation, Test)
  • 59. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های ترک
  • 60. انتخاب سخت‌افزار مناسب (GPU vs CPU)
  • 61. سیستم‌عامل‌های توصیه‌شده (Linux/Ubuntu)
  • 62. نصب درایورهای NVIDIA و CUDA Toolkit
  • 63. مدیریت محیط‌های Python با Conda یا venv
  • 64. نصب PyTorch و torchvision
  • 65. نصب OpenCV-Python و سایر کتابخانه‌های ضروری
  • 66. دانلود کد منبع YOLOv11 (از GitHub یا مخزن مربوطه)
  • 67. ساختار پوشه‌های پروژه YOLOv11
  • 68. نصب پیش‌نیازهای اختصاصی YOLOv11
  • 69. بررسی صحت نصب و اجرای محیط
  • 70. فازهای آموزش مدل یادگیری عمیق
  • 71. آماده‌سازی فایل پیکربندی (Configuration File)
  • 72. تعریف مدل YOLOv11 برای مجموعه داده ترک
  • 73. تنظیم مسیرهای داده و هایپرپارامترها
  • 74. شروع فرآیند آموزش: فرمان‌های اجرایی
  • 75. هایپرپارامترهای کلیدی: Learning Rate, Batch Size, Epochs
  • 76. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer): SGD, AdamW
  • 77. زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers)
  • 78. نظارت بر فرآیند آموزش با TensorBoard
  • 79. استفاده از Weights & Biases برای پیگیری پیشرفت
  • 80. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 81. تکنیک‌های جلوگیری از Overfitting (Dropout, Weight Decay)
  • 82. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 83. ذخیره‌سازی چک‌پوینت‌ها و بهترین مدل
  • 84. تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 85. اصول ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 86. متریک‌های ارزیابی Precision, Recall, F1-Score
  • 87. محاسبه mAP (Mean Average Precision) برای تشخیص
  • 88. متریک‌های ارزیابی Segmentation: mIoU, Dice Coefficient
  • 89. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 90. تحلیل بصری نتایج: مشاهده پیش‌بینی‌ها
  • 91. شناسایی خطاهای مدل: False Positives و False Negatives
  • 92. بنچمارکینگ مدل YOLOv11
  • 93. گزارش‌دهی و تفسیر نتایج ارزیابی
  • 94. مقایسه با سایر مدل‌ها (EfficientDet, Mask R-CNN)
  • 95. آماده‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
  • 96. تبدیل مدل به فرمت‌های ONNX یا TorchScript
  • 97. بهینه‌سازی مدل برای دیوایس‌های Edge (Quantization, Pruning)
  • 98. پیاده‌سازی تشخیص ترک در محیط Real-time (ویدئو، استریم)
  • 99. ساخت یک برنامه وب ساده برای تشخیص ترک
  • 100. ملاحظات امنیتی و پایداری در استقرار سیستم

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.