سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): پردازش تصویر و بینایی ماشین

کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): پردازش تصویر و بینایی ماشین

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 شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): پردازش تصویر و بینایی ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق
  • 3. تاریخچه مختصری از شبکه‌های عصبی
  • 4. ساختار یک نورون مصنوعی
  • 5. توابع فعال‌سازی و کاربرد آن‌ها
  • 6. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 7. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 9. تفاوت CNN با شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 10. لایه کانولوشن (Convolutional Layer)
  • 11. فیلترها (Kernels) و عملیات کانولوشن
  • 12. عملکرد لایه کانولوشن در استخراج ویژگی
  • 13. لایه پولینگ (Pooling Layer)
  • 14. انواع لایه‌های پولینگ (Max Pooling, Average Pooling)
  • 15. نقش لایه پولینگ در کاهش ابعاد
  • 16. لایه فعال‌سازی (Activation Layer) در CNN
  • 17. لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer)
  • 18. معماری پایه‌ای شبکه‌های CNN
  • 19. معماری LeNet-5
  • 20. معماری AlexNet
  • 21. معماری VGGNet
  • 22. معماری GoogLeNet (Inception)
  • 23. معماری ResNet
  • 24. معماری DenseNet
  • 25. مجموعه داده‌های رایج در پردازش تصویر (MNIST, CIFAR-10)
  • 26. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 27. نرمال‌سازی و استانداردسازی تصاویر
  • 28. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 29. تکنیک‌های افزایش داده (چرخش، برش، تغییر مقیاس)
  • 30. آموزش مدل‌های CNN
  • 31. تابع هزینه (Loss Function) برای طبقه‌بندی تصویر
  • 32. بهینه‌سازها (Optimizers) در CNN (SGD, Adam, RMSprop)
  • 33. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 34. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. ارزیابی عملکرد مدل‌های CNN (دقت، صحت، بازیابی)
  • 37. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 38. منحنی ROC و AUC
  • 39. مشکل بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله
  • 40. تنظیم‌گری (Regularization) در CNN (L1, L2)
  • 41. ریزش (Dropout) و کاربرد آن
  • 42. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 43. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 44. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 45. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 46. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 47. معماری‌های تشخیص اشیاء (Faster R-CNN, YOLO, SSD)
  • 48. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 49. معماری‌های بخش‌بندی تصویر (U-Net, Mask R-CNN)
  • 50. کاربرد CNN در بازشناسی چهره
  • 51. کاربرد CNN در تشخیص چهره
  • 52. کاربرد CNN در تولید تصاویر
  • 53. کاربرد CNN در پردازش ویدئو
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 55. کاربرد CNN در تحلیل احساسات متنی (با ترکیب با RNN)
  • 56. کاربرد CNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. کاربرد CNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 58. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در پردازش تصویر
  • 59. حریم خصوصی و امنیت داده‌های تصویری
  • 60. مصادیق استفاده از CNN در صنایع داخلی
  • 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنال سه‌بعدی (3D CNN)
  • 62. کاربرد 3D CNN در پردازش ویدئو و داده‌های پزشکی
  • 63. شبکه‌های عصبی کانولوشنال متغیر (Deformable CNN)
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنال اسپارس (Sparse CNN)
  • 65. معماری‌های کارآمد CNN برای دستگاه‌های موبایل (MobileNet, ShuffleNet)
  • 66. کاربرد CNN در رباتیک و سیستم‌های خودران
  • 67. کاربرد CNN در پزشکی تشخیصی (مانند رادیولوژی)
  • 68. پردازش تصاویر پزشکی با CNN
  • 69. کاربرد CNN در کشاورزی هوشمند
  • 70. کاربرد CNN در نظارت و امنیت
  • 71. کاربرد CNN در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 72. مفاهیم پیشرفته در CNN
  • 73. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 74. کاربرد GANs در تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 75. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 76. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 77. شبکه‌های عصبی توجه (Attention Mechanisms)
  • 78. کاربرد مکانیزم توجه در CNN
  • 79. شبکه‌های عصبی کانولوشنال انتزاعی (Abstract CNN)
  • 80. محدودیت‌های CNN
  • 81. چالش‌های پردازش تصاویر با رزولوشن بالا
  • 82. چالش‌های پردازش تصاویر در شرایط نوری نامناسب
  • 83. چالش‌های پردازش تصاویر در حضور نویز
  • 84. پردازش تصاویر پزشکی با رعایت موازین شرعی و قانونی
  • 85. استفاده از داده‌های آموزشی بومی و مطابق با فرهنگ ایرانی
  • 86. تکنیک‌های افزایش داده با رعایت حدود شرعی
  • 87. ارزیابی مدل‌ها با توجه به معیارهای بومی
  • 88. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین
  • 89. پیشگیری از سوءاستفاده از فناوری‌های پردازش تصویر
  • 90. آموزش و توسعه نیروی متخصص در حوزه بینایی ماشین
  • 91. کاربرد CNN در سامانه‌های آموزشی هوشمند
  • 92. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و کاربرد آن در مدیریت منابع
  • 93. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر میکروسکوپی
  • 94. کاربرد CNN در تشخیص الگوهای رفتاری
  • 95. کاربرد CNN در سیستم‌های کنترل کیفیت
  • 96. کاربرد CNN در تحلیل داده‌های سنسورها
  • 97. کاربرد CNN در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 98. کاربرد CNN در پیش‌بینی حوادث
  • 99. کاربرد CNN در تحلیل داده‌های ترافیکی
  • 100. کاربرد CNN در طراحی و شبیه‌سازی

📚 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.