سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت سیستم های Computer Vision Platform Backend با اکسپرس.js

کتاب ساخت سیستم های Computer Vision Platform Backend با اکسپرس.js

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 ساخت سیستم های Computer Vision Platform Backend با اکسپرس.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: اکسپرس (Express.js)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ساخت سیستم‌های بینایی ماشین
  • 2. آشنایی با پلتفرم‌های متن‌باز بینایی ماشین
  • 3. معرفی و نصب Node.js و npm
  • 4. نصب و پیکربندی Express.js
  • 5. ساختار پروژه Express.js برای سیستم‌های بینایی ماشین
  • 6. مبانی طراحی API در Express.js
  • 7. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در Express.js
  • 8. مسیریابی (Routing) در Express.js
  • 9. استفاده از Middleware ها در Express.js
  • 10. مدیریت خطا در Express.js
  • 11. اتصال به پایگاه داده (MongoDB)
  • 12. طراحی شمای پایگاه داده برای داده‌های بینایی ماشین
  • 13. ذخیره‌سازی و بازیابی تصاویر و داده‌های مرتبط
  • 14. مدیریت کاربران و احراز هویت (JWT)
  • 15. کنترل دسترسی در API
  • 16. آشنایی با مفاهیم پایه بینایی ماشین
  • 17. پردازش اولیه تصاویر (Image Preprocessing)
  • 18. کاهش نویز و بهبود کیفیت تصاویر
  • 19. تغییر مقیاس و برش تصاویر
  • 20. تشخیص لبه و کانتورها
  • 21. استخراج ویژگی‌های اولیه تصاویر
  • 22. آشنایی با کتابخانه‌های پردازش تصویر (OpenCV با Python)
  • 23. نصب و پیکربندی OpenCV در محیط Node.js (با استفاده از wrapper)
  • 24. کار با تصاویر در OpenCV (خواندن، نوشتن، نمایش)
  • 25. عملیات مورفولوژیکی بر روی تصاویر
  • 26. آستانه‌گذاری (Thresholding) تصاویر
  • 27. تبدیلات رنگی تصاویر
  • 28. مبانی یادگیری ماشین برای بینایی ماشین
  • 29. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد
  • 30. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
  • 31. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 32. معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet، AlexNet، VGG)
  • 33. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow.js)
  • 34. نصب و پیکربندی TensorFlow.js
  • 35. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های CNN
  • 37. آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 38. معرفی الگوریتم‌های تشخیص اشیاء (مانند YOLO، SSD)
  • 39. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء با TensorFlow.js
  • 40. استخراج ویژگی‌های تصویر برای تشخیص اشیاء
  • 41. مدیریت داده‌های آموزشی برای تشخیص اشیاء
  • 42. آموزش مدل‌های قطعه‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 43. مبانی قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 44. مبانی قطعه‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
  • 45. پیاده‌سازی قطعه‌بندی تصویر با TensorFlow.js
  • 46. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین (دقت، فراخوانی، F1-Score)
  • 47. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی تصویر
  • 48. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص اشیاء (mAP)
  • 49. متریک‌های ارزیابی برای قطعه‌بندی تصویر
  • 50. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
  • 51. کاهش حجم مدل‌ها (Model Quantization)
  • 52. روش‌های افزایش سرعت استنتاج (Inference)
  • 53. استفاده از سخت‌افزار تسریع‌کننده (GPU)
  • 54. استقرار (Deployment) مدل‌های بینایی ماشین
  • 55. بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار
  • 56. ایجاد API برای سرویس‌دهی مدل‌های بینایی ماشین
  • 57. مدیریت و مانیتورینگ سرویس‌های بینایی ماشین
  • 58. مقیاس‌پذیری (Scalability) سیستم‌های بینایی ماشین
  • 59. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues) برای پردازش ناهمزمان
  • 60. مدیریت توزیع‌شده بار کاری
  • 61. امنیت در سیستم‌های بینایی ماشین
  • 62. حفاظت از داده‌های حساس تصاویر
  • 63. مدیریت دسترسی به API ها
  • 64. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های بینایی ماشین در ایران
  • 65. رعایت اصول محرمانگی و حریم خصوصی
  • 66. ملاحظات اخلاقی در استفاده از بینایی ماشین
  • 67. کاربرد سیستم‌های بینایی ماشین در صنایع مختلف (با رعایت چارچوب)
  • 68. کاربرد در صنعت خودروسازی (کنترل کیفیت)
  • 69. کاربرد در کشاورزی (پایش محصولات)
  • 70. کاربرد در پزشکی (تحلیل تصاویر پزشکی)
  • 71. کاربرد در امنیت (نظارت هوشمند)
  • 72. پردازش ویدئو در سیستم‌های بینایی ماشین
  • 73. تشخیص حرکت (Motion Detection)
  • 74. ردیابی اشیاء (Object Tracking)
  • 75. تحلیل الگوهای رفتاری در ویدئو
  • 76. ساخت سیستم‌های بینایی ماشین با قابلیت یادگیری مداوم
  • 77. بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 78. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها (Model Lifecycle Management)
  • 79. چالش‌ها و راهکارهای پیش رو در بینایی ماشین
  • 80. آینده بینایی ماشین و روندهای جدید
  • 81. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون مرتبط با تصاویر
  • 82. استخراج اطلاعات از توضیحات تصاویر
  • 83. ارتباط بین بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی
  • 84. طراحی معماری پایدار برای پلتفرم بینایی ماشین
  • 85. استفاده از کانتینرسازی (Docker)
  • 86. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 87. روش‌های تست در پلتفرم بینایی ماشین
  • 88. تست واحد (Unit Testing)
  • 89. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 90. تست عملکرد (Performance Testing)
  • 91. کار با داده‌های حجیم در سیستم‌های بینایی ماشین
  • 92. استفاده از ابزارهای مدیریت داده‌های بزرگ
  • 93. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها
  • 94. مبانی مدل‌های گراف (Graph Neural Networks) برای داده‌های تصویری ساختاریافته
  • 95. معرفی کاربردهای GNN در بینایی ماشین
  • 96. ساخت سیستم‌های بینایی ماشین با قابلیت توضیح‌پذیری (Explainable AI)
  • 97. روش‌های تفسیر نتایج مدل‌ها
  • 98. نمایش بصری ویژگی‌های استخراج شده
  • 99. تدوین مستندات فنی برای پلتفرم بینایی ماشین
  • 100. راهنمای توسعه‌دهندگان

📚 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.