کتاب ساخت طبقه‌بند تصاویر سازهای موسیقی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (ConvNeXt)

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 طبقه‌بند تصاویر سازهای موسیقی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (ConvNeXt)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 6. کار با داده‌های تصویری
  • 7. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 8. عملیات پایه در پردازش تصویر
  • 9. فیلترهای تصویری
  • 10. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 11. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 12. کاربردهای بینایی ماشین
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. معماری شبکه‌های کانولوشنی
  • 15. لایه کانولوشن
  • 16. لایه پولینگ
  • 17. توابع فعال‌سازی
  • 18. تابع زیان (Loss Function)
  • 19. بهینه‌سازی مدل
  • 20. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 21. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 22. معرفی معماری ConvNeXt
  • 23. تفاوت ConvNeXt با معماری‌های پیشین
  • 24. مراحل ساخت طبقه‌بند تصاویر
  • 25. جمع‌آوری مجموعه داده سازهای موسیقی
  • 26. پیش‌پردازش تصاویر سازهای موسیقی
  • 27. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 28. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 29. انتخاب معماری ConvNeXt مناسب
  • 30. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 31. پیاده‌سازی مدل با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 32. چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 33. آموزش مدل ConvNeXt
  • 34. ارزیابی عملکرد مدل
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، صحت، بازیابی، F1-Score)
  • 36. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 37. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
  • 38. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 39. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 40. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف ConvNeXt
  • 41. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 42. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 43. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 44. استفاده از Batch Normalization
  • 45. استفاده از Dropout
  • 46. دسته‌بندی ۳۰ ساز موسیقی
  • 47. شناسایی سازهای زهی
  • 48. شناسایی سازهای بادی
  • 49. شناسایی سازهای کوبه‌ای
  • 50. شناسایی سازهای کلاویه‌ای
  • 51. شناسایی سازهای الکترونیک
  • 52. تشخیص دقیق سازها
  • 53. تمایز بین سازهای مشابه
  • 54. کاربرد در صنعت موسیقی
  • 55. کاربرد در آموزش موسیقی
  • 56. کاربرد در پژوهش موسیقی
  • 57. نمایش بصری نتایج طبقه‌بندی
  • 58. مصورسازی ویژگی‌های استخراج شده
  • 59. تحلیل خطاها و بهبود مدل
  • 60. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 61. حریم خصوصی در داده‌های تصویری
  • 62. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. راهکارهای مقابله با سوگیری
  • 64. طراحی مدل‌های عادلانه
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در موسیقی
  • 67. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. کاربرد NLP در تحلیل متون موسیقی
  • 69. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 70. کاربرد RNN در تحلیل توالی‌های موسیقی
  • 71. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 72. کاربرد GAN در تولید موسیقی
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 75. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 76. چرا مدل ما کار می‌کند؟
  • 77. تفسیر نتایج مدل ConvNeXt
  • 78. ملاحظات پیاده‌سازی در سیستم‌های واقعی
  • 79. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 80. کارایی محاسباتی
  • 81. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (GPU, TPU)
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning)
  • 83. کاربرد خودنظارت در داده‌های تصویری
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت (Semi-Supervised Learning)
  • 85. کاربرد نیمه‌نظارت در داده‌های موسیقی
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 87. انتخاب داده‌های مفید برای برچسب‌گذاری
  • 88. پیشرفت‌های اخیر در ConvNeXt
  • 89. نسخه‌های جدیدتر ConvNeXt
  • 90. مقایسه ConvNeXt با دیگر معماری‌های مدرن
  • 91. کاربرد در شناسایی سازهای ناشناخته
  • 92. توسعه طبقه‌بندهای سفارشی
  • 93. آینده بینایی ماشین در موسیقی
  • 94. چالش‌های پیش رو
  • 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.