, ,

کتاب مبانی بینایی ماشین با پایتون و PyTorch

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مبانی بینایی ماشین با پایتون و PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق

🎓 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. مبانی پایتون برای بینایی ماشین
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی (NumPy, Matplotlib)
  • 4. مفاهیم پایه تصویر در پایتون
  • 5. عملیات پایه‌ای روی تصاویر (تغییر اندازه، برش، چرخش)
  • 6. تبدیلات رنگی (RGB, Grayscale, HSV)
  • 7. فیلترهای تصویر (کانولوشن، گوسی، میانه)
  • 8. آشنایی با کتابخانه OpenCV
  • 9. خواندن و نوشتن تصاویر با OpenCV
  • 10. ترسیم اشکال هندسی روی تصاویر
  • 11. کار با ویدئو در OpenCV
  • 12. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 13. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 15. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 16. متریک‌های ارزیابی مدل‌ها
  • 17. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 18. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 19. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 20. گرادیان کاهشی و پس‌انتشار خطا
  • 21. آشنایی با PyTorch
  • 22. نصب و پیکربندی PyTorch
  • 23. تنسورها در PyTorch
  • 24. عملیات روی تنسورها
  • 25. مبانی محاسبات گرادیانی در PyTorch
  • 26. ساخت مدل‌های ساده با PyTorch
  • 27. آموزش مدل‌های MLP با PyTorch
  • 28. کار با داده‌ست‌های تصویری
  • 29. بارگذاری داده‌ست‌های استاندارد (MNIST, CIFAR-10)
  • 30. ساخت DataLoaders در PyTorch
  • 31. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 32. لایه کانولوشن و پارامترهای آن
  • 33. لایه‌های Pooling (Max Pooling, Average Pooling)
  • 34. ساخت شبکه‌های CNN با PyTorch
  • 35. آموزش CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 36. تنظیم ابرپارامترها در CNN
  • 37. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 38. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 39. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 41. مبانی تشخیص اشیاء
  • 42. معماری‌های تشخیص اشیاء (Faster R-CNN, YOLO)
  • 43. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء با PyTorch
  • 44. ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 45. مبانی بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 46. معماری‌های بخش‌بندی (U-Net, Mask R-CNN)
  • 47. پیاده‌سازی بخش‌بندی تصاویر با PyTorch
  • 48. ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی
  • 49. مبانی تشخیص چهره
  • 50. روش‌های استخراج ویژگی چهره
  • 51. مدل‌های تشخیص و شناسایی چهره
  • 52. پیاده‌سازی تشخیص چهره با PyTorch
  • 53. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بینایی ماشین
  • 54. کاربرد NLP در تحلیل تصاویر
  • 55. مدل‌های توصیف تصویر (Image Captioning)
  • 56. پیاده‌سازی توصیف تصویر با PyTorch
  • 57. مبانی تولید تصویر (Image Generation)
  • 58. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 59. پیاده‌سازی GANهای ساده با PyTorch
  • 60. مبانی تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 61. روش‌های توضیح پیش‌بینی مدل
  • 62. کاربرد تفسیرپذیری در بینایی ماشین
  • 63. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
  • 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌های تصویری
  • 65. سوگیری در مدل‌های بینایی ماشین
  • 66. راهکارهای کاهش سوگیری
  • 67. کاربرد بینایی ماشین در صنعت
  • 68. بینایی ماشین در پزشکی
  • 69. بینایی ماشین در کشاورزی
  • 70. بینایی ماشین در خودروهای خودران
  • 71. بینایی ماشین در رباتیک
  • 72. مبانی پردازش سه‌بعدی تصاویر
  • 73. نمایش داده‌های سه‌بعدی
  • 74. کاربرد بینایی ماشین در فضای سه‌بعدی
  • 75. پروژه‌های عملی در بینایی ماشین
  • 76. ساخت یک اپلیکیشن تشخیص اشیاء ساده
  • 77. طراحی یک مدل طبقه‌بندی تصاویر سفارشی
  • 78. پیاده‌سازی بخش‌بندی تصاویر پزشکی
  • 79. ساخت سیستم توصیف تصویر
  • 80. تولید تصاویر با استفاده از GAN
  • 81. پیشرفت‌های اخیر در بینایی ماشین
  • 82. آخرین معماری‌ها و تکنیک‌ها
  • 83. چالش‌های آینده در بینایی ماشین
  • 84. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات شهری
  • 85. پایش تصویری هوشمند
  • 86. تحلیل رفتار در فضاهای عمومی
  • 87. مدیریت ترافیک با بینایی ماشین
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در حفظ محیط زیست
  • 89. تشخیص آلودگی با تصاویر ماهواره‌ای
  • 90. پایش حیات وحش با بینایی ماشین
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 92. سیستم‌های آموزشی هوشمند
  • 93. ارزیابی هوشمند تکالیف تصویری
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در هنر
  • 95. تولید آثار هنری با هوش مصنوعی
  • 96. تحلیل و دسته‌بندی آثار هنری
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت
  • 98. تشخیص ناهنجاری در تصاویر نظارتی
  • 99. سیستم‌های احراز هویت تصویری
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در حقوق

📚 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 مبانی بینایی ماشین با پایتون و PyTorch”

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

پیمایش به بالا