سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای دقت و پوشش (IoU) در PyTorch

کتاب ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای دقت و پوشش (IoU) در PyTorch

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 ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای دقت و پوشش (IoU) در PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ایران
  • 2. چشم‌انداز پردازش تصویر در پژوهش‌های داخلی
  • 3. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • 4. معرفی PyTorch برای توسعه مدل‌ها
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط PyTorch
  • 6. مقدمات برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین
  • 7. ساختار داده‌ها در PyTorch
  • 8. تانسورها و عملیات پایه بر روی آن‌ها
  • 9. محاسبات گرادیان و انتشار به عقب
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. لایه‌های کانولوشن و کاربردهای آن
  • 12. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
  • 13. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 14. پیاده‌سازی یک CNN ساده در PyTorch
  • 15. مجموعه داده‌های استاندارد برای تشخیص اشیاء
  • 16. پیش‌پردازش تصاویر برای آموزش مدل
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 18. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 19. معماری‌های معروف CNN برای تشخیص اشیاء
  • 20. شبکه VGG و کاربردهای آن
  • 21. شبکه ResNet و مزایای آن
  • 22. شبکه Inception و کارایی آن
  • 23. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء
  • 24. مفهومBounding Box و جعبه مرجع
  • 25. فرایند برچسب‌گذاری داده‌های تشخیص اشیاء
  • 26. ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 27. مفهوم دقت (Precision)
  • 28. مفهوم پوشش (Recall)
  • 29. محاسبه دقت و پوشش با PyTorch
  • 30. مفهوم Intersection over Union (IoU)
  • 31. فرمول محاسبه IoU
  • 32. پیاده‌سازی تابع IoU در PyTorch
  • 33. اهمیت IoU در ارزیابی مدل‌ها
  • 34. آستانه IoU (IoU Threshold)
  • 35. تأثیر آستانه IoU بر نتایج
  • 36. نقش IoU در تعیین True Positive و False Positive
  • 37. مفهوم Precision-Recall Curve
  • 38. محاسبه منحنی دقت-پوشش
  • 39. محاسبه متریک AP (Average Precision)
  • 40. متریک mAP (mean Average Precision)
  • 41. محاسبه mAP با استفاده از PyTorch
  • 42. پیاده‌سازی محاسبه mAP برای چندین کلاس
  • 43. تکنیک‌های بهبود دقت مدل‌ها
  • 44. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 45. بهینه‌سازی فرایند آموزش
  • 46. استفاده از روش‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 47. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 48. استفاده از بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, SGD)
  • 49. معرفی مدل‌های تشخیص اشیاء دو مرحله‌ای
  • 50. شبکه Faster R-CNN
  • 51. معرفی مدل‌های تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای
  • 52. شبکه YOLO (You Only Look Once)
  • 53. معرفی SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 54. مقایسه مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 55. کاربردهای تشخیص اشیاء در صنعت
  • 56. تشخیص اشیاء در سیستم‌های نظارتی
  • 57. کاربرد در خودروهای خودران
  • 58. تشخیص اشیاء در پزشکی
  • 59. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 60. تشخیص اشیاء در رباتیک
  • 61. مباحث پیشرفته در تشخیص اشیاء
  • 62. تشخیص اشیاء در مقیاس‌های مختلف
  • 63. تشخیص اشیاء با پوشش جزئی
  • 64. تشخیص اشیاء در شرایط نوری نامناسب
  • 65. تشخیص اشیاء در تصاویر با تراکم بالا
  • 66. تشخیص اشیاء در زمان واقعی (Real-time Object Detection)
  • 67. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در برنامه‌های کاربردی
  • 68. معرفی ابزارهای تحلیل نتایج تشخیص اشیاء
  • 69. تصویرسازی جعبه‌های مرجع روی تصاویر
  • 70. نمایش آمارهای عملکرد مدل
  • 71. تحلیل خطاها و نقاط ضعف مدل
  • 72. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 73. حریم خصوصی و داده‌ها در پردازش تصویر
  • 74. امنیت مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 75. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج مدل‌ها
  • 76. آینده تشخیص اشیاء و بینایی ماشین
  • 77. روندهای جدید در یادگیری عمیق
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه پایدار
  • 79. استانداردهای نرم‌افزاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 80. مستندسازی کد و مدل‌ها
  • 81. مدیریت پروژه در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 82. مقدمه‌ای بر مفاهیم ارزیابی مدل در یادگیری ماشین
  • 83. تفاوت معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی و تشخیص اشیاء
  • 84. اهمیت انتخاب معیار ارزیابی مناسب
  • 85. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی معیارهای ارزیابی
  • 86. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود پوشش (Recall)
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود دقت (Precision)
  • 88. روش‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 89. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تشخیص اشیاء
  • 90. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 91. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 92. ملاحظات فرهنگی در توسعه مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 93. انطباق با قوانین و مقررات داخلی
  • 94. کاربرد ابزارهای متن‌باز در توسعه مدل‌ها
  • 95. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء در مقیاس بزرگ
  • 96. پایگاه‌های داده تخصصی برای تشخیص اشیاء
  • 97. اصول طراحی معماری‌های جدید برای تشخیص اشیاء
  • 98. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌ها

📚 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.