سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از یادگیری نظارت شده در شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی برای خودروهای خودران

کتاب استفاده از یادگیری نظارت شده در شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی برای خودروهای خودران

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از یادگیری نظارت شده در شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی برای خودروهای خودران

موضوع کلی: خودروهای خودران و حمل و نقل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر خودروهای خودران
  • 2. مبانی یادگیری نظارت شده
  • 3. نیاز به شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی
  • 4. اهمیت دقت در شناسایی علائم
  • 5. تاریخچه مختصر خودروهای خودران
  • 6. چالش های شناسایی علائم در دنیای واقعی
  • 7. مجموعه داده های تصاویر علائم راهنمایی و رانندگی
  • 8. پیش پردازش تصاویر برای یادگیری ماشین
  • 9. تکنیک های افزایش داده
  • 10. تقسیم بندی داده ها به مجموعه های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 11. معماری های شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 12. مفهوم لایه های کانولوشن
  • 13. توابع فعال سازی در CNN ها
  • 14. لایه های Pooling
  • 15. لایه های Fully Connected
  • 16. انواع مدل های CNN برای شناسایی اشیاء
  • 17. مدل VGG و کاربردهای آن
  • 18. مدل ResNet و مزایای آن
  • 19. مدل Inception و کارایی آن
  • 20. مقدمه ای بر مدل YOLO
  • 21. معماری YOLO v1
  • 22. بهبودها در YOLO v2
  • 23. پیشرفت ها در YOLO v3
  • 24. جدیدترین نسخه های YOLO و قابلیت های آن
  • 25. مدل Faster R-CNN
  • 26. روش RPN (Region Proposal Network)
  • 27. استفاده از Anchor Boxes
  • 28. کاربرد مدل SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 29. مقایسه مدل های مبتنی بر دو مرحله ای و تک مرحله ای
  • 30. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیاز پروژه
  • 31. پیاده سازی مدل های CNN با فریمورک های یادگیری عمیق
  • 32. استفاده از TensorFlow
  • 33. کاربرد Keras
  • 34. پایپ لاین آموزش مدل
  • 35. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 36. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 37. اندازه Batch (Batch Size)
  • 38. تعداد Epoch ها
  • 39. بهینه سازها (Optimizers) مانند Adam و SGD
  • 40. تکنیک منظم سازی (Regularization)
  • 41. Drop out
  • 42. Batch Normalization
  • 43. تابع هزینه (Loss Function) برای طبقه بندی
  • 44. تابع هزینه برای تشخیص اشیاء
  • 45. معیارهای ارزیابی مدل
  • 46. دقت (Accuracy)
  • 47. دقت (Precision)
  • 48. بازیابی (Recall)
  • 49. امتیاز F1 (F1 Score)
  • 50. میانگین دقت متوسط (mAP)
  • 51. مفهوم Intersection over Union (IoU)
  • 52. تنظیم آستانه IoU
  • 53. ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه تست
  • 54. مصورسازی نتایج تشخیص
  • 55. قابلیت اطمینان مدل در شرایط نوری مختلف
  • 56. عملکرد مدل در شرایط آب و هوایی نامساعد
  • 57. تاثیر چرخش و مقیاس علائم بر تشخیص
  • 58. تشخیص علائم در زوایای مختلف
  • 59. مقابله با انسداد جزئی علائم
  • 60. شناسایی علائم در نور کم و پر نور
  • 61. کاربرد مدل ها در زمان واقعی (Real-time)
  • 62. بهینه سازی مدل برای سرعت اجرا
  • 63. کاهش اندازه مدل
  • 64. استفاده از سخت افزار شتاب دهنده (GPU)
  • 65. ملاحظات اخلاقی در استفاده از خودروهای خودران
  • 66. حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 67. مسئولیت پذیری در تصادفات
  • 68. استانداردهای بین المللی برای خودروهای خودران
  • 69. آینده یادگیری نظارت شده در حمل و نقل
  • 70. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 71. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
  • 72. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های پیش آموزش دیده
  • 73. شناسایی علائم پیچیده تر
  • 74. شناسایی علائم پویا (Dynamic Signs)
  • 75. تشخیص وضعیت علائم (نصب شده، سقوط کرده)
  • 76. ترکیب داده های حسی مختلف (دوربین، لیدار)
  • 77. استفاده از یادگیری تقویتی در کنار یادگیری نظارت شده
  • 78. ملاحظات سخت افزاری برای سیستم های خودران
  • 79. مدیریت منابع محاسباتی
  • 80. مصرف انرژی
  • 81. فناوری های ارتباطی خودرو (V2X)
  • 82. اهمیت داده های برچسب گذاری شده با کیفیت
  • 83. روش های خودکار برچسب گذاری (Semi-supervised learning)
  • 84. مفهوم Self-supervised learning
  • 85. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در حوزه بینایی ماشین
  • 86. کاربردهای پیشرفته تر شناسایی علائم
  • 87. تشخیص علائم سفارشی (Custom Signs)
  • 88. بررسی انطباق با مقررات ترافیکی
  • 89. مدل سازی رفتار رانندگان با استفاده از علائم
  • 90. مستندسازی کد و مدل ها
  • 91. نگهداری و به روز رسانی مدل ها
  • 92. تست و اعتبارسنجی مداوم
  • 93. پیش بینی خرابی سیستم تشخیص علائم
  • 94. مدیریت خطاهای انسانی در برچسب گذاری
  • 95. تاثیر عوامل فرهنگی بر علائم راهنمایی و رانندگی
  • 96. نکات مهم در طراحی سیستم های تشخیص علائم
  • 97. چالش های پیاده سازی در مقیاس بزرگ
  • 98. اثرات اقتصادی استفاده از خودروهای خودران
  • 99. چشم انداز شغلی در صنعت خودروهای خودران
  • 100. آموزش نیروی متخصص

📚 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.