کتاب ارزیابی دقت مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای مبتنی بر همپوشانی (Intersection over Union) در PyTorch
, ,

کتاب ارزیابی دقت مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای مبتنی بر همپوشانی (Intersection over Union) در PyTorch

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000075780 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 دقت مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای مبتنی بر همپوشانی (Intersection over Union) 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختارهای پایه شبکه‌های عصبی
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 14. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 15. مفاهیم پایه در پردازش تصویر
  • 16. فیلترها و عملیات مورفولوژیکی
  • 17. تشخیص لبه در تصاویر
  • 18. تمایز رنگ و ویژگی‌های تصویر
  • 19. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 20. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 21. کاربردهای بینایی ماشین
  • 22. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 23. شناسایی الگوها در تصاویر
  • 24. تکنیک‌های دسته‌بندی تصاویر
  • 25. مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 26. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های تشخیص اشیاء
  • 27. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. نیاز به ارزیابی دقیق مدل‌ها
  • 29. مفهوم همپوشانی (Overlap)
  • 30. مفهوم ناحیه مشترک (Intersection)
  • 31. مفهوم ناحیه اتحادیه (Union)
  • 32. تعریف Intersection Over Union (IoU)
  • 33. محاسبه IoU برای یک جعبه مرزی
  • 34. مثال ساده محاسبه IoU
  • 35. اهمیت IoU در تشخیص اشیاء
  • 36. IoU به عنوان معیار دقت
  • 37. محدودیت‌های IoU
  • 38. IoU در مقابل معیارهای دیگر
  • 39. مقدمه‌ای بر PyTorch
  • 40. مبانی PyTorch
  • 41. تنسورها در PyTorch
  • 42. عملیات تنسوری در PyTorch
  • 43. شبکه‌های عصبی با PyTorch
  • 44. آموزش مدل‌ها در PyTorch
  • 45. تابع هزینه (Loss Function)
  • 46. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 47. پیاده‌سازی CNN در PyTorch
  • 48. پیاده‌سازی شبکه‌های تشخیص اشیاء
  • 49. معماری‌های معروف تشخیص اشیاء
  • 50. Faster R-CNN
  • 51. YOLO (You Only Look Once)
  • 52. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 53. انتخاب معماری مناسب
  • 54. آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص اشیاء
  • 55. برچسب‌گذاری تصاویر (Annotation)
  • 56. فرمت‌های برچسب‌گذاری
  • 57. مجموعه داده‌های استاندارد
  • 58. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 59. پیاده‌سازی محاسبه IoU در PyTorch
  • 60. تابع محاسبه IoU برای یک جفت جعبه
  • 61. مدیریت جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes)
  • 62. تبدیل فرمت جعبه‌های مرزی
  • 63. محاسبه IoU برای چندین جعبه
  • 64. ارزیابی مدل با استفاده از IoU
  • 65. تنظیم آستانه IoU (IoU Threshold)
  • 66. محاسبه True Positives (TP)
  • 67. محاسبه False Positives (FP)
  • 68. محاسبه False Negatives (FN)
  • 69. محاسبه Precision
  • 70. محاسبه Recall
  • 71. محاسبه F1-Score
  • 72. مقدمه‌ای بر منحنی Precision-Recall
  • 73. رسم منحنی Precision-Recall
  • 74. محاسبه Area Under the Curve (AUC)
  • 75. AP (Average Precision)
  • 76. mAP (mean Average Precision)
  • 77. پیاده‌سازی محاسبه AP در PyTorch
  • 78. پیاده‌سازی محاسبه mAP در PyTorch
  • 79. تکنیک‌های افزایش دقت مدل
  • 80. تقویت داده‌ها (Data Augmentation)
  • 81. افزایش تنوع داده‌های آموزشی
  • 82. تکنیک‌های Augmentation برای تشخیص اشیاء
  • 83. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 84. استفاده از Grid Search
  • 85. استفاده از Random Search
  • 86. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 87. استفاده از Transfer Learning
  • 88. بارگذاری وزن‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 89. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
  • 90. مدیریت خطاهای رایج در تشخیص اشیاء
  • 91. جعبه‌های مرزی نادرست
  • 92. تشخیص اشیاء اشتباه
  • 93. عدم تشخیص اشیاء
  • 94. تحلیل نتایج ارزیابی
  • 95. گزارش‌دهی نتایج مدل
  • 96. نکات پیشرفته در ارزیابی
  • 97. IoU در سناریوهای پیچیده
  • 98. محدودیت‌های داده‌ای و مدل
  • 99. اخلاق در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
  • 100. حریم خصوصی و داده‌های تصویری

📚 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 دقت مدل‌های تشخیص اشیاء با استفاده از معیارهای مبتنی بر همپوشانی (Intersection over Union) در PyTorch”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا