, ,

کتاب بینایی ماشین پیشرفته: شبکه‌های کانولوشنال، تحلیل تصاویر و ویدئو

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بینایی ماشین پیشرفته: شبکه‌های کانولوشنال، تحلیل تصاویر و ویدئو

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مباحث پیشرفته**

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 2. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های کانولوشنال
  • 3. کاربرد شبکه‌های کانولوشنال در بینایی ماشین
  • 4. پردازش اولیه تصاویر برای شبکه‌های کانولوشنال
  • 5. استخراج ویژگی با شبکه‌های کانولوشنال
  • 6. طبقه‌بندی تصاویر با شبکه‌های کانولوشنال
  • 7. تشخیص اشیاء با شبکه‌های کانولوشنال
  • 8. بخش‌بندی تصاویر با شبکه‌های کانولوشنال
  • 9. شناسایی چهره با شبکه‌های کانولوشنال
  • 10. ردیابی اشیاء در ویدئو
  • 11. تحلیل ویدئو با استفاده از شبکه‌های کانولوشنال
  • 12. تولید تصویر با شبکه‌های کانولوشنال
  • 13. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 14. انتقال یادگیری در شبکه‌های کانولوشنال
  • 15. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 16. روش‌های افزایش داده در بینایی ماشین
  • 17. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در بینایی ماشین
  • 18. کاربرد GANs در تولید و افزایش تصاویر
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای تحلیل توالی تصاویر
  • 20. شبکه‌های LSTM و GRU در پردازش ویدئو
  • 21. مدل‌های ترنسفورمر در بینایی ماشین
  • 22. کاربرد ترنسفورمرها در طبقه‌بندی و تشخیص
  • 23. بینایی ماشین سه‌بعدی (3D Computer Vision)
  • 24. پردازش ابر نقاط (Point Cloud Processing)
  • 25. استفاده از داده‌های سه‌بعدی در شبکه‌های کانولوشنال
  • 26. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 27. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و خودران
  • 28. بینایی ماشین در رباتیک
  • 29. بینایی ماشین برای خودروهای خودران
  • 30. سیستم‌های تشخیص عابر پیاده و علائم راهنمایی
  • 31. پردازش و درک صحنه در ویدئو
  • 32. تحلیل احساسات از روی تصاویر و ویدئو
  • 33. تشخیص احساسات چهره
  • 34. کاربرد بینایی ماشین در پزشکی
  • 35. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی (رادیولوژی، پاتولوژی)
  • 36. تحلیل تصاویر میکروسکوپی
  • 37. بینایی ماشین در صنعت و تولید
  • 38. کنترل کیفیت خودکار با بینایی ماشین
  • 39. ربات‌های بینایی‌دار در خطوط تولید
  • 40. بینایی ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 41. پایش محصولات و تشخیص آفات
  • 42. ربات‌های کشاورزی
  • 43. بینایی ماشین در امنیت و نظارت
  • 44. سیستم‌های تشخیص نفوذ و رفتارهای مشکوک
  • 45. تحلیل ترافیک شهری با بینایی ماشین
  • 46. پردازش زبان طبیعی (NLP) و ارتباط آن با بینایی ماشین
  • 47. توصیف تصاویر (Image Captioning)
  • 48. پرسش و پاسخ تصویری (Visual Question Answering)
  • 49. بینایی ماشین در واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)
  • 50. ثبت و ردیابی در AR/VR
  • 51. مدل‌سازی سه‌بعدی صحنه برای AR/VR
  • 52. بینایی ماشین برای ربات‌های خدماتی
  • 53. تعامل ربات با محیط و انسان
  • 54. ناوبری ربات‌ها با استفاده از بینایی ماشین
  • 55. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های بینایی ماشین
  • 56. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در پردازش تصویر
  • 57. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در استخراج ویژگی
  • 58. شبکه‌های کانولوشنال اسپارس
  • 59. شبکه‌های کانولوشنال عمیق و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 60. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 61. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) در شبکه‌های عمیق
  • 62. یادگیری انتقالی و انتقال دانش
  • 63. مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 64. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) در بینایی ماشین
  • 65. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 66. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین
  • 67. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی و تشخیص
  • 68. شاخص‌های دقت و فراخوانی (Precision & Recall)
  • 69. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 70. کاربرد شبکه‌های کانولوشنال در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 71. پایش محیط زیست با تصاویر ماهواره‌ای
  • 72. تحلیل کاربری اراضی
  • 73. پردازش تصاویر پزشکی با تاکید بر پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 74. تشخیص تومور و ضایعات سرطانی
  • 75. تحلیل تصاویر شبکیه چشم
  • 76. بینایی ماشین و مفاهیم خانواده ایرانی-اسلامی
  • 77. تحلیل تعاملات خانوادگی در تصاویر
  • 78. کاربرد در آموزش و پرورش کودکان
  • 79. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
  • 80. مسائل حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های تصویری
  • 81. سوگیری در مدل‌های بینایی ماشین و راهکارهای آن
  • 82. توسعه مدل‌های عادلانه و شفاف
  • 83. استفاده از چارچوب‌های رسمی برای تحلیل داده‌های کلان
  • 84. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل رفتارهای اقتصادی
  • 85. پایش بازار و پیش‌بینی روندها
  • 86. تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 87. روش‌های مدل‌سازی و شبیه‌سازی در بینایی ماشین
  • 88. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 89. مدل‌سازی پدیده‌های طبیعی
  • 90. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های کانولوشنال
  • 91. جستجوی معماری عصبی (Neural Architecture Search)
  • 92. فشرده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
  • 93. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 94. هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی
  • 95. پردازش تصویر در زمان واقعی (Real-time Image Processing)
  • 96. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزارهای خاص
  • 97. کاربرد بینایی ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 98. تحلیل علایق کاربران بر اساس تعاملات تصویری
  • 99. شخصی‌سازی محتوا
  • 100. مبانی حقوقی و چارچوب‌های نظارتی در استفاده از بینایی ماشین

📚 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 بینایی ماشین پیشرفته: شبکه‌های کانولوشنال، تحلیل تصاویر و ویدئو”

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

پیمایش به بالا