سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت اپلیکیشن تشخیص زبان اشاره زنده با پایتون و تنسورفلو

کتاب ساخت اپلیکیشن تشخیص زبان اشاره زنده با پایتون و تنسورفلو

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 اپلیکیشن تشخیص زبان اشاره زنده با پایتون و تنسورفلو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پردازش تصویر و تشخیص الگو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. معماری پرسپترون تک لایه
  • 6. شبکه‌های عصبی چند لایه
  • 7. تابع فعال‌سازی و اهمیت آن
  • 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 9. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 13. لایه کانولوشن و فیلترها
  • 14. لایه پولینگ (Pooling)
  • 15. لایه کاملاً متصل (Fully Connected)
  • 16. معماری‌های مشهور CNN (مانند LeNet, AlexNet)
  • 17. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 18. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 19. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 20. کاربرد NLP در تشخیص زبان اشاره
  • 21. مبانی زبان اشاره
  • 22. ساختار زبان اشاره
  • 23. اصول اولیه تشخیص الگو
  • 24. مفاهیم پایه‌ای در تشخیص الگو
  • 25. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 26. روش‌های استخراج ویژگی کلاسیک (مانند SIFT, HOG)
  • 27. مقایسه روش‌های استخراج ویژگی
  • 28. مقدمه‌ای بر TensorFlow.js
  • 29. نصب و راه‌اندازی TensorFlow.js
  • 30. مفاهیم پایه TensorFlow.js
  • 31. عملیات تنسوری در TensorFlow.js
  • 32. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow.js
  • 33. آموزش مدل‌ها در TensorFlow.js
  • 34. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 35. مقدمه‌ای بر Python برای یادگیری عمیق
  • 36. نصب و راه‌اندازی Python
  • 37. کتابخانه‌های کلیدی Python (NumPy, Pandas)
  • 38. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا در Python
  • 39. مقدمه‌ای بر TensorFlow (Python API)
  • 40. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 41. آموزش مدل‌ها در TensorFlow
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در TensorFlow
  • 43. مقدمه‌ای بر Keras
  • 44. ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential) در Keras
  • 45. ساخت مدل‌های تابعی (Functional API) در Keras
  • 46. استفاده از لایه‌های پیش‌ساخته در Keras
  • 47. تنظیم هایپرپارامترها
  • 48. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 49. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 50. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 51. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 52. مجموعه داده‌های زبان اشاره
  • 53. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های زبان اشاره
  • 54. برچسب‌گذاری داده‌های زبان اشاره
  • 55. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 56. پیاده‌سازی یک مدل CNN پایه برای تشخیص زبان اشاره
  • 57. آموزش مدل CNN بر روی داده‌های زبان اشاره
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل CNN
  • 59. بهبود دقت مدل با تکنیک‌های مختلف
  • 60. استفاده از معماری‌های CNN پیشرفته‌تر
  • 61. پیاده‌سازی تشخیص زبان اشاره در زمان واقعی
  • 62. ادغام مدل یادگیری عمیق با یک فریم‌ورک وب (مانند Flask)
  • 63. ساخت رابط کاربری برای اپلیکیشن
  • 64. نمایش ویدئو و پردازش آن
  • 65. ارسال فریم‌های ویدئو به مدل تشخیص
  • 66. نمایش نتیجه تشخیص زبان اشاره
  • 67. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای زمان واقعی
  • 68. مدیریت منابع در اپلیکیشن زمان واقعی
  • 69. تست و اشکال‌زدایی اپلیکیشن
  • 70. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و تشخیص زبان اشاره
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها
  • 72. سوگیری در مدل‌ها و نحوه مقابله با آن
  • 73. دسترسی‌پذیری و فراگیری
  • 74. کاربردهای پیشرفته‌تر تشخیص زبان اشاره
  • 75. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
  • 76. ادغام با سیستم‌های واقعیت افزوده
  • 77. پردازش زبان اشاره سه‌بعدی
  • 78. مدل‌های زبانی برای زبان اشاره
  • 79. یادگیری عمیق در پردازش ویدئو
  • 80. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 81. کاربرد RNN و LSTM در توالی‌ها
  • 82. شبکه‌های عصبی کانولوشنی-بازگشتی (CRNN)
  • 83. مقدمه‌ای بر مبانی یادگیری تقویتی
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در تعاملات هوشمند
  • 85. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 86. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 87. کاربرد GANs در تولید داده
  • 88. پردازش و درک معنایی تصاویر
  • 89. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در پردازش تصویر
  • 90. مبانی پردازش سیگنال صوتی
  • 91. کاربرد پردازش سیگنال در زبان اشاره
  • 92. مقدمه‌ای بر رابط‌های عصبی مغز و کامپیوتر (BCI)
  • 93. اخلاق در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 94. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان
  • 95. آینده پژوهش در تشخیص زبان اشاره
  • 96. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 97. ملاحظات امنیتی در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 98. طراحی تجربه کاربری (UX) برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 99. ارزیابی قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 100. روش‌های مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی

📚 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.