سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب متریک‌های کلیدی برای ارزیابی مدل‌های تقسیم‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق

کتاب متریک‌های کلیدی برای ارزیابی مدل‌های تقسیم‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق

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 متریک‌های کلیدی برای ارزیابی مدل‌های تقسیم‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی معیارهای تقسیم‌بندی (Segmentation Metrics)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تقسیم‌بندی تصویر و کاربردهای آن
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی
  • 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تقسیم‌بندی
  • 4. معماری‌های پایه CNN برای تقسیم‌بندی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای تقسیم‌بندی تصویر
  • 6. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری مجموعه داده‌های تقسیم‌بندی
  • 7. تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) چیست؟
  • 8. معماری‌های پیشرفته برای تقسیم‌بندی معنایی: FCN
  • 9. معماری U-Net و کاربردهای آن
  • 10. معماری DeepLab و نسخه‌های مختلف آن
  • 11. معماری PSPNet برای تقسیم‌بندی معنایی
  • 12. معماری Mask R-CNN برای تقسیم‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
  • 13. تقسیم‌بندی نمونه در مقابل تقسیم‌بندی معنایی
  • 14. ارزیابی مدل‌های تقسیم‌بندی: معیارهای دقت (Accuracy)
  • 15. معیارهای Precision و Recall در تقسیم‌بندی
  • 16. معیار IoU (Intersection over Union)
  • 17. معیار mIoU (mean IoU) برای ارزیابی کلی
  • 18. معیارهای F1-Score و Dice Coefficient
  • 19. روش‌های افزایش دقت در مدل‌های تقسیم‌بندی
  • 20. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 21. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) در مدل‌های تقسیم‌بندی
  • 22. استفاده از داده‌های افزوده (Data Augmentation)
  • 23. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای تقسیم‌بندی
  • 24. پیش‌آموزش مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های بزرگ
  • 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده
  • 26. مدل‌های سه‌بعدی برای تقسیم‌بندی (3D Segmentation)
  • 27. کاربردهای تقسیم‌بندی در پزشکی (تصویربرداری پزشکی)
  • 28. تقسیم‌بندی تومورها و بافت‌های بیمار
  • 29. کاربردهای تقسیم‌بندی در خودروهای خودران
  • 30. تشخیص اشیاء و موانع در صحنه رانندگی
  • 31. کاربردهای تقسیم‌بندی در بینایی ماشین
  • 32. تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و سنجش از دور
  • 33. تقسیم‌بندی زمین‌های کشاورزی و کاربری اراضی
  • 34. تقسیم‌بندی تصاویر صنعتی برای کنترل کیفیت
  • 35. تشخیص عیوب و ناهمواری‌ها در محصولات
  • 36. تقسیم‌بندی در پردازش تصاویر زیستی
  • 37. تحلیل سلول‌ها و ساختارهای میکروسکوپی
  • 38. مبانی تقسیم‌بندی در تصاویر پزشکی سه‌بعدی
  • 39. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MRI و CT Scan
  • 40. معماری‌های خاص برای تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی
  • 41. روش‌های ارزیابی مدل‌های تقسیم‌بندی پزشکی
  • 42. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 43. حفظ حریم خصوصی داده‌های پزشکی
  • 44. تقسیم‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 45. شخصی‌سازی محتوا بر اساس علایق کاربر
  • 46. تقسیم‌بندی کاربران برای هدف‌گذاری تبلیغات
  • 47. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در تبلیغات هدفمند
  • 48. تقسیم‌بندی تصاویر برای فشرده‌سازی داده‌ها
  • 49. الگوریتم‌های فشرده‌سازی مبتنی بر تقسیم‌بندی
  • 50. کاربردهای تقسیم‌بندی در گرافیک کامپیوتری
  • 51. تولید محتوای واقع‌گرایانه با استفاده از تقسیم‌بندی
  • 52. تقسیم‌بندی تصاویر برای واقعیت افزوده (AR)
  • 53. ترکیب تصاویر دنیای واقعی و مجازی
  • 54. تقسیم‌بندی در پردازش گفتار (Speech Processing) (اشتباه، این حوزه مرتبط نیست)
  • 55. تقسیم‌بندی تصاویر برای بازیابی اطلاعات تصویری (Image Retrieval)
  • 56. جستجوی تصاویر مشابه بر اساس محتوا
  • 57. مبانی تقسیم‌بندی تصاویر با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
  • 58. کاربرد ترنسفورمرها در تقسیم‌بندی معنایی
  • 59. معماری‌های جدید مبتنی بر ترنسفورمر برای تقسیم‌بندی
  • 60. مقایسه CNN و ترنسفورمر در وظایف تقسیم‌بندی
  • 61. تقسیم‌بندی چندوجهی (Multi-modal Segmentation)
  • 62. ترکیب اطلاعات تصویری و متنی
  • 63. کاربرد تقسیم‌بندی در تحلیل ویدئو
  • 64. ردیابی اشیاء در فریم‌های ویدئویی
  • 65. تقسیم‌بندی ویدئو برای درک صحنه
  • 66. ملاحظات مربوط به پهنای باند و منابع محاسباتی
  • 67. بهینه‌سازی مدل‌های تقسیم‌بندی برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 68. یادگیری فعال (Active Learning) برای تقسیم‌بندی
  • 69. انتخاب داده‌های برچسب‌گذاری شده بهینه
  • 70. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 71. استفاده از داده‌های بدون برچسب در تقسیم‌بندی
  • 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تقسیم‌بندی (کاربرد محدود)
  • 73. کاربرد تقسیم‌بندی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 74. شناسایی الگوهای غیرعادی در تصاویر
  • 75. تقسیم‌بندی در سیستم‌های نظارتی
  • 76. تشخیص رویدادهای مشکوک در تصاویر دوربین‌ها
  • 77. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های نظارتی
  • 78. تقسیم‌بندی تصاویر در رباتیک
  • 79. درک محیط برای ناوبری ربات‌ها
  • 80. کاربرد تقسیم‌بندی در طراحی رابط کاربری (UI Design)
  • 81. تحلیل تصاویر صفحه نمایش برای خودکارسازی
  • 82. تقسیم‌بندی تصاویر برای تولید نقشه (Mapping)
  • 83. ایجاد نقشه‌های دقیق از محیط‌های سه‌بعدی
  • 84. تکنیک‌های بهبود دقت در تقسیم‌بندی با استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge)
  • 85. استفاده از قواعد از پیش تعریف شده در تقسیم‌بندی
  • 86. تقسیم‌بندی در حوزه کشاورزی هوشمند
  • 87. تشخیص بیماری گیاهان از روی تصاویر برگ
  • 88. تقسیم‌بندی در صنعت مد و پوشاک
  • 89. دسته‌بندی لباس‌ها بر اساس ویژگی‌های بصری
  • 90. تقسیم‌بندی در حوزه هنر و میراث فرهنگی
  • 91. حفظ و دیجیتالی‌سازی آثار هنری
  • 92. تقسیم‌بندی تصاویر برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) (کاربرد غیرمستقیم)
  • 93. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از تصاویر
  • 94. مسائل مربوط به کپی‌رایت و مالکیت معنوی تصاویر
  • 95. توسعه مدل‌های تقسیم‌بندی قابل تفسیر (Interpretable Segmentation)
  • 96. درک چرایی تصمیم‌گیری مدل
  • 97. چالش‌های تقسیم‌بندی تصاویر با وضوح پایین
  • 98. راهکارهای بهبود کیفیت تصاویر قبل از تقسیم‌بندی
  • 99. تقسیم‌بندی در زمان واقعی (Real-time Segmentation)
  • 100. الگوریتم‌های سریع و کارآمد برای تقسیم‌بندی

📚 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.