کتاب تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد
, ,

کتاب تشخیص هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019096 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 هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد

موضوع کلی: یادگیری عمیق و بینایی ماشین

موضوع میانی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های سبک بینایی ماشین برای کاربردهای صنعتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی یادگیری عمیق**
  • 2. اهمیت هوش مصنوعی و بینایی ماشین در صنعت آبزی‌پروری
  • 3. معرفی دوره، اهداف و نقشه راه یادگیری
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 5. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 6. مبانی یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین کلاسیک
  • 7. تابع فعال‌سازی (Activation Function) و نقش آن
  • 8. بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. تابع زیان (Loss Function) و اهمیت آن در آموزش مدل
  • 10. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 11. تکنیک‌های تنظیم مدل (Regularization): L1, L2, Dropout
  • 12. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه: پایتون، Anaconda و VS Code
  • 13. آشنایی با کتابخانه‌های ضروری: NumPy, Pandas, Matplotlib
  • 14. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق: PyTorch و TensorFlow
  • 15. پردازش تصویر دیجیتال: پیکسل‌ها، کانال‌ها و فضاهای رنگی
  • 16. مبانی بینایی ماشین و کتابخانه OpenCV
  • 17. فیلترها و عملیات کانولوشن (Convolution) در پردازش تصویر
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): معماری و اجزا
  • 19. لایه‌های کلیدی در CNN: لایه کانولوشن، لایه ادغام (Pooling) و لایه تماماً متصل (Fully Connected)
  • 20. تشخیص اشیاء و معماری YOLO**
  • 21. وظیفه تشخیص اشیاء (Object Detection) چیست؟
  • 22. مروری بر تاریخچه و روش‌های کلاسیک تشخیص اشیاء
  • 23. چالش‌های تشخیص اشیاء: مقیاس، زاویه دید و تعداد اشیاء
  • 24. معرفی خانواده مدل‌های R-CNN: از R-CNN تا Faster R-CNN
  • 25. فلسفه YOLO: تشخیص اشیاء به عنوان یک مسئله رگرسیون
  • 26. معماری YOLOv1 و نوآوری‌های آن
  • 27. تکامل YOLO: از YOLOv2 تا YOLOv7
  • 28. معرفی خانواده YOLOv8 و نسخه‌های مختلف آن (n, s, m, l, x)
  • 29. چرا YOLOv8n برای کاربردهای سبک مناسب است؟
  • 30. معماری کلی YOLOv8: Backbone, Neck, Head
  • 31. تحلیل عمیق Backbone در YOLOv8 و نقش آن در استخراج ویژگی
  • 32. بلوک ساختاری C2f: تکامل بلوک C3 در نسخه‌های قبلی
  • 33. مفهوم Neck و تجمیع ویژگی‌ها از مقیاس‌های مختلف
  • 34. معماری Neck در YOLOv8: ترکیب PAN و FPN
  • 35. عملکرد Head در YOLOv8: پیش‌بینی جعبه‌های مرزی و کلاس‌ها
  • 36. مفهوم Anchor-Free در YOLOv8
  • 37. تابع زیان (Loss Function) در YOLOv8: Classification and Regression Loss
  • 38. متریک‌های ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء: IoU, Precision, Recall
  • 39. مفهوم میانگین میانگین دقت (mAP) و نحوه محاسبه آن
  • 40. مجموعه داده و آماده‌سازی برای تشخیص بیماری میگو**
  • 41. اهمیت تشخیص زودهنگام بیماری در مزارع پرورش میگو
  • 42. آشنایی با انواع بیماری‌های شایع میگو و علائم بصری آنها
  • 43. چالش‌های جمع‌آوری داده در محیط‌های زیرآبی و صنعتی
  • 44. روش‌های گردآوری و ساخت مجموعه داده اختصاصی (Custom Dataset)
  • 45. اصول برچسب‌زنی (Annotation) تصاویر برای تشخیص اشیاء
  • 46. معرفی ابزارهای برچسب‌زنی: LabelImg, CVAT, Roboflow
  • 47. فرمت‌های استاندارد برچسب‌زنی: YOLO, COCO, Pascal VOC
  • 48. ساختار فایل و پوشه‌بندی مجموعه داده برای آموزش YOLOv8
  • 49. پیش‌پردازش تصاویر: تغییر اندازه، نرمال‌سازی و بهبود کیفیت
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) و اهمیت آن
  • 51. افزایش داده آفلاین در مقابل آنلاین
  • 52. معرفی کتابخانه Albumentations برای افزایش داده پیشرفته
  • 53. تحلیل و اکتشاف داده‌های تصویری (EDA for Images)
  • 54. پیاده‌سازی و آموزش مدل پایه YOLOv8n**
  • 55. نصب و راه‌اندازی فریمورک Ultralytics YOLOv8
  • 56. آشنایی با رابط خط فرمان (CLI) در YOLOv8
  • 57. پیکربندی فایل YAML برای تعریف مجموعه داده سفارشی
  • 58. انتخاب مدل پایه (Pre-trained Model) و مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. شروع فرآیند آموزش مدل پایه YOLOv8n بر روی داده‌های میگو
  • 60. نظارت بر فرآیند آموزش: تحلیل خروجی‌ها و متریک‌ها
  • 61. استفاده از ابزارهایی مانند TensorBoard برای رصد آموزش
  • 62. اجرای اعتبارسنجی (Validation) بر روی مدل در حال آموزش
  • 63. استنتاج (Inference) با استفاده از مدل آموزش‌دیده روی تصاویر و ویدئوها
  • 64. ارزیابی عملکرد نهایی مدل پایه با متریک mAP
  • 65. تحلیل نتایج مدل پایه: بررسی نقاط قوت و ضعف
  • 66. تجسم‌سازی پیش‌بینی‌های مدل: جعبه‌های مرزی و امتیازات اطمینان
  • 67. بهینه‌سازی و توسعه مدل سبک (Lightweight Model)**
  • 68. چرا به مدل‌های سبک (Lightweight) نیاز داریم؟ کاربردها و مزایا
  • 69. متریک‌های سنجش کارایی و سبکی مدل: GFLOPs، تعداد پارامترها و سرعت استنتاج (FPS)
  • 70. مفهوم Backbone و نقش آن در تعادل بین دقت و سرعت
  • 71. معرفی معماری‌های سبک: MobileNet, ShuffleNet, GhostNet
  • 72. معماری GhostNet و مکانیزم Ghost Module برای کاهش محاسبات
  • 73. ادغام GhostNet به عنوان Backbone جدید در ساختار YOLOv8
  • 74. مفهوم مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در بینایی ماشین
  • 75. معرفی انواع مکانیزم توجه: SE, CBAM, Coordinate Attention (CA)
  • 76. چگونگی افزودن ماژول توجه به معماری مدل برای تمرکز بر ویژگی‌های مهم
  • 77. اصلاح ساختار Neck برای تجمیع ویژگی کارآمدتر
  • 78. معرفی BiFPN و مقایسه آن با PANet
  • 79. پیاده‌سازی معماری بهینه‌شده: ترکیب Backbone سبک و مکانیزم توجه
  • 80. آموزش مدل بهینه‌شده از ابتدا (Training from Scratch)
  • 81. تنظیم دقیق فرامترها (Hyperparameter Tuning) برای مدل جدید
  • 82. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌شده با مدل پایه YOLOv8n
  • 83. تحلیل تأثیر هر بهینه‌سازی بر دقت و سرعت مدل
  • 84. استقرار، کاربرد نهایی و مراحل بعدی**
  • 85. دانش تقطیر (Knowledge Distillation) برای فشرده‌سازی مدل
  • 86. هرس کردن مدل (Model Pruning) برای حذف وزن‌های غیرضروری
  • 87. کوانتیزاسیون (Quantization): کاهش حجم مدل با دقت عددی پایین‌تر
  • 88. تبدیل مدل آموزش‌دیده به فرمت ONNX برای استقرار چندسکویی
  • 89. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع با استفاده از NVIDIA TensorRT
  • 90. استقرار مدل بر روی CPU و GPU: ملاحظات و مقایسه سرعت
  • 91. ملاحظات پیاده‌سازی روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices) مانند Jetson Nano
  • 92. ساخت یک رابط کاربری ساده با Streamlit یا Gradio برای نمایش عملکرد مدل
  • 93. یکپارچه‌سازی مدل با یک سیستم نظارت ویدئویی ساده با OpenCV
  • 94. تحلیل خطاها و موارد شکست مدل (Error Analysis)
  • 95. چالش‌های دنیای واقعی: تغییرات نوری، تاری تصویر و انسداد
  • 96. جمع‌بندی نهایی دستاوردهای دوره و مقایسه مدل‌ها
  • 97. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات استفاده از سیستم‌های نظارتی خودکار
  • 98. مسیرهای مطالعاتی آینده در حوزه بینایی ماشین سبک و کارآمد
  • 99. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز و ادامه مسیر پژوهش

📚 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 هوشمند بیماری میگو با YOLOv8n بهینه: از تئوری تا پیاده‌سازی مدل‌های سبک و کارآمد”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا