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

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000075777 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای دقت و پوشش (IoU) در PyTorch”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا