سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش تصویر

کتاب مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش تصویر

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 مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش تصویر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 5. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 6. معماری شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 7. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 8. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 9. واژگان تخصصی پردازش تصویر
  • 10. پیش‌پردازش تصاویر دیجیتال
  • 11. نمایش رنگ و فضای رنگی
  • 12. عملیات پایه‌ای پردازش تصویر
  • 13. فیلترهای تصویر و کانولوشن
  • 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 15. تفاوت CNN با شبکه‌های عصبی سنتی
  • 16. لایه کانولوشن: اصول و عملکرد
  • 17. فیلترها و نقش آن‌ها در CNN
  • 18. تابع فعال‌سازی ReLU
  • 19. لایه پولینگ (Pooling)
  • 20. انواع پولینگ: Max Pooling و Average Pooling
  • 21. لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer)
  • 22. معماری پایه‌ای CNN
  • 23. مراحل آموزش CNN
  • 24. تابع هزینه (Loss Function)
  • 25. بهینه‌سازها (Optimizers): SGD, Adam
  • 26. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 27. منظم‌سازی (Regularization) در CNN
  • 28. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 29. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 30. مجموعه داده‌های استاندارد پردازش تصویر
  • 31. تکنیک‌های تقسیم داده: آموزش، اعتبارسنجی، تست
  • 32. ارزیابی مدل‌های CNN
  • 33. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی
  • 34. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 35. معماری‌های معروف CNN
  • 36. LeNet-5: یک معماری کلاسیک
  • 37. AlexNet: پیشرفت در دقت
  • 38. VGGNet: عمق بیشتر با فیلترهای کوچک
  • 39. GoogLeNet (Inception): ماژول‌های Inception
  • 40. ResNet: شبکه‌های با اتصالات باقی‌مانده
  • 41. DenseNet: اتصالات متراکم
  • 42. MobileNet: شبکه‌های سبک برای دستگاه‌های موبایل
  • 43. EfficientNet: مقیاس‌پذیری کارآمد
  • 44. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 45. طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
  • 46. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 47. تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 48. تشخیص چهره (Face Recognition)
  • 49. تولید تصویر (Image Generation)
  • 50. پردازش تصویر پزشکی
  • 51. کاربرد CNN در صنعت خودروسازی
  • 52. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 53. پردازش تصویر در رباتیک
  • 54. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 55. معماری GAN: مولد و متمایزکننده
  • 56. آموزش GAN
  • 57. کاربردهای GAN در پردازش تصویر
  • 58. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش تصویر
  • 59. کاربرد RNN در پردازش توالی تصاویر
  • 60. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 61. ترنسفورمرها در پردازش تصویر
  • 62. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Vision Transformer)
  • 63. ملاحظات اخلاقی و قانونی در هوش مصنوعی
  • 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 65. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 66. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 67. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 68. مقررات مربوط به داده‌های حساس
  • 69. استانداردهای طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن
  • 70. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقاء کیفیت زندگی
  • 72. هوش مصنوعی و توسعه پایدار
  • 73. آینده هوش مصنوعی در پردازش تصویر
  • 74. چالش‌های پیش رو در تحقیقات هوش مصنوعی
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش تصویر
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌های CNN با تکنیک‌های پیشرفته
  • 78. استخراج ویژگی (Feature Extraction) در CNN
  • 79. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 80. فرا-یادگیری (Meta-Learning)
  • 81. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در پردازش تصویر
  • 82. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 83. کاربرد CNN در NLP
  • 84. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تشخیص الگو
  • 85. شبکه‌های کانولوشنی برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 86. بهینه‌سازی معماری‌های CNN
  • 87. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) در CNN
  • 88. فشرده‌سازی مدل‌های CNN
  • 89. تحلیل و تفسیرپذیری مدل‌های CNN
  • 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم فقهی مرتبط با داده و پردازش
  • 91. مسائل شرعی در استفاده از داده‌های تصویر
  • 92. احکام مربوط به حریم خصوصی در فضای دیجیتال
  • 93. مسائل شرعی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 94. ضوابط شرعی در تولید و انتشار محتوای دیجیتال
  • 95. چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعه فناوری
  • 96. مباحث حقوقی مرتبط با مالکیت فکری در هوش مصنوعی
  • 97. اخلاق حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی
  • 98. راهنمای پیاده‌سازی CNN در پروژه‌های عملی
  • 99. مثال‌های کاربردی از CNN در ایران
  • 100. استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)

📚 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.