, ,

کتاب راهنمای جامع برای ارزیابی عمیق مدل‌های تشخیص اشیاء: از داده تا استقرار

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 راهنمای جامع برای ارزیابی عمیق مدل‌های تشخیص اشیاء: از داده تا استقرار

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء

🎓 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. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء در بینایی ماشین
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء
  • 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تشخیص اشیاء
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای تشخیص اشیاء
  • 6. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری مجموعه داده‌های تشخیص اشیاء
  • 7. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 8. معرفی الگوریتم‌های تشخیص اشیاء دو مرحله‌ای
  • 9. شبکه‌های R-CNN، Fast R-CNN و Faster R-CNN
  • 10. شبکه‌های تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای
  • 11. معرفی الگوریتم‌های YOLO و SSD
  • 12. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 14. دقت (Precision) و بازیابی (Recall) در تشخیص اشیاء
  • 15. شاخص میانگین دقت متوسط (mAP)
  • 16. تحلیل خطاها در مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 17. مباحث پیشرفته در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 18. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و ناهمگن
  • 19. تکنیک‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
  • 20. روش‌های نوین در افزایش داده
  • 21. معماری‌های پیشرفته CNN برای تشخیص اشیاء
  • 22. شبکه‌های ResNet، Inception و MobileNet
  • 23. توجه (Attention) در شبکه‌های تشخیص اشیاء
  • 24. مکانیزم‌های توجه در تشخیص اشیاء
  • 25. شبکه‌های تشخیص اشیاء مبتنی بر ترنسفورمر
  • 26. معماری‌های Vision Transformer (ViT)
  • 27. ترنسفورمرها در تشخیص اشیاء
  • 28. شبکه‌های تشخیص اشیاء برای تصاویر با رزولوشن بالا
  • 29. تشخیص اشیاء در تصاویر با اشیاء کوچک
  • 30. تشخیص اشیاء در شرایط نور کم
  • 31. تشخیص اشیاء در تصاویر پوشیده شده (Occlusion)
  • 32. تشخیص اشیاء در زمان واقعی (Real-time Object Detection)
  • 33. بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل‌ها
  • 34. کوانتیزاسیون مدل‌ها برای کاهش حجم
  • 35. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 36. استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 37. فریم‌ورک‌های استقرار مدل (TensorRT, OpenVINO)
  • 38. تشخیص اشیاء در سیستم‌های توزیع شده
  • 39. معماری‌های سرویس‌گرا برای تشخیص اشیاء
  • 40. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 41. حفظ حریم خصوصی در داده‌های تصاویر
  • 42. مدل‌های تشخیص اشیاء با قابلیت تفسیرپذیری (Explainable AI)
  • 43. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل‌ها
  • 44. ارزیابی عمیق عملکرد مدل‌ها در سناریوهای واقعی
  • 45. مطالعه موردی: تشخیص اشیاء در صنعت خودروسازی
  • 46. مطالعه موردی: تشخیص اشیاء در حوزه سلامت
  • 47. مطالعه موردی: تشخیص اشیاء در کشاورزی هوشمند
  • 48. مطالعه موردی: تشخیص اشیاء در نظارت تصویری
  • 49. مباحث اخلاقی در کاربرد تشخیص اشیاء
  • 50. سوگیری (Bias) در مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 51. توسعه مدل‌های تشخیص اشیاء با رویکرد اسلامی
  • 52. اصول فقاهی در پردازش تصویر
  • 53. پوشش اسلامی در نمایش چهره‌ها
  • 54. رعایت حریم خصوصی در پردازش تصاویر
  • 55. کاربرد تشخیص اشیاء در بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 56. تشخیص اشیاء برای مدیریت پسماند
  • 57. تشخیص اشیاء برای بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 58. تشخیص اشیاء برای کشاورزی دقیق
  • 59. تشخیص اشیاء برای نظارت بر زیرساخت‌های حیاتی
  • 60. روش‌های تشخیص اشیاء در محیط‌های شهری
  • 61. تحلیل الگوهای رفتاری با استفاده از تشخیص اشیاء
  • 62. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر تشخیص اشیاء
  • 63. تشخیص اشیاء برای تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 64. مدل‌های تشخیص اشیاء برای کارهای تکراری
  • 65. اتوماسیون فرآیندها با تشخیص اشیاء
  • 66. تشخیص اشیاء برای بهبود کیفیت محصولات
  • 67. تشخیص اشیاء برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 68. تشخیص اشیاء برای تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 69. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 71. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 72. معماری‌های تشخیص اشیاء سلسله مراتبی
  • 73. تشخیص اشیاء چند برچسبی (Multi-label Object Detection)
  • 74. تشخیص اشیاء چند کلاسی (Multi-class Object Detection)
  • 75. تشخیص اشیاء در تصاویر سه‌بعدی
  • 76. تشخیص اشیاء با استفاده از داده‌های LiDAR
  • 77. تشخیص اشیاء در ویدئو (Video Object Detection)
  • 78. ردیابی اشیاء (Object Tracking)
  • 79. ارزیابی مدل‌های ردیابی اشیاء
  • 80. شبکه‌های تشخیص اشیاء برای اشیاء متحرک
  • 81. تشخیص اشیاء در شرایط آب و هوایی نامساعد
  • 82. تشخیص اشیاء برای رباتیک
  • 83. مکان‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM)
  • 84. تشخیص اشیاء برای هدایت ربات‌ها
  • 85. تشخیص اشیاء در سیستم‌های خودران
  • 86. ملاحظات حقوقی در استفاده از تشخیص اشیاء
  • 87. قوانین مربوط به پردازش داده‌های تصویری
  • 88. استانداردهای فنی برای سیستم‌های تشخیص اشیاء
  • 89. مباحث مربوط به مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 90. مدل‌های تشخیص اشیاء برای آموزش مجازی
  • 91. تولید محتوای آموزشی با استفاده از تشخیص اشیاء
  • 92. ارزیابی یادگیری دانش‌آموزان با تشخیص اشیاء
  • 93. طراحی سیستم‌های آموزشی تعاملی
  • 94. فناوری‌های نوین در تشخیص اشیاء
  • 95. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تشخیص اشیاء
  • 96. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده
  • 97. تشخیص اشیاء با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 98. روش‌های جدید برای ارزیابی جامع مدل‌ها
  • 99. توسعه چارچوب‌های ارزیابی مبتنی بر نیازهای کاربردی
  • 100. بررسی روندها و چالش‌های آینده در تشخیص اشیاء

📚 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 راهنمای جامع برای ارزیابی عمیق مدل‌های تشخیص اشیاء: از داده تا استقرار”

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

پیمایش به بالا