, ,

کتاب کاربردهای عملی یادگیری عمیق در بینایی ماشین

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 کاربردهای عملی یادگیری عمیق در بینایی ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش تصویر

🎓 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 یادگیری ماشین برای بینایی ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر دیجیتال
  • 3. مفاهیم کلیدی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 5. فانکشن‌های فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. توابع هزینه و بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 7. روش‌های پس‌انتشار خطا
  • 8. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 10. افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر
  • 11. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق (VGG, ResNet)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی با تفکیک‌پذیری بالا (Inception)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تشخیص اشیاء (R-CNN, YOLO)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بخش‌بندی تصویر (FCN, U-Net)
  • 17. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در بینایی ماشین
  • 18. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 20. مدل‌های تولیدکننده (Generative Models) در بینایی ماشین
  • 21. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 22. کاربرد GANs در تولید تصاویر
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های متوالی
  • 24. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 25. کاربرد RNNs در پردازش توالی تصاویر
  • 26. پردازش زبان طبیعی در بینایی ماشین
  • 27. توصیف تصویر (Image Captioning)
  • 28. پرسش و پاسخ تصویری (Visual Question Answering)
  • 29. تشخیص چهره و شناسایی افراد
  • 30. تکنیک‌های استخراج ویژگی در تشخیص چهره
  • 31. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص چهره
  • 32. تطبیق چهره و تأیید هویت
  • 33. بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 34. بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 35. بخش‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
  • 36. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 37. روش‌های مبتنی بر جعبه مرزی (Bounding Box)
  • 38. روش‌های مبتنی بر ماسک (Mask)
  • 39. تولید و ویرایش تصاویر با یادگیری عمیق
  • 40. تکنیک‌های افزایش کیفیت تصویر (Super-resolution)
  • 41. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 42. کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی
  • 43. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 44. تحلیل تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی
  • 45. یادگیری عمیق در خودروهای خودران
  • 46. تشخیص موانع و مسیر حرکت
  • 47. درک محیطی برای خودروهای خودران
  • 48. بینایی ماشین در رباتیک
  • 49. کنترل ربات با استفاده از بینایی ماشین
  • 50. تعامل ربات با محیط
  • 51. کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت
  • 52. کنترل کیفیت و بازرسی بصری
  • 53. اتوماسیون فرآیندهای تولید
  • 54. بینایی ماشین در کشاورزی
  • 55. تشخیص آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 56. مدیریت بهینه منابع در کشاورزی
  • 57. بینایی ماشین در امنیت
  • 58. نظارت تصویری هوشمند
  • 59. تحلیل رفتاری در محیط‌های امنیتی
  • 60. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنی چند مقیاسی
  • 62. مکانیزم توجه (Attention Mechanisms)
  • 63. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 64. کاربرد GNNs در پردازش تصویر
  • 65. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بینایی ماشین
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ربات
  • 67. یادگیری تقویتی برای وظایف بینایی ماشین
  • 68. بهینه‌سازی و تنظیم ابرپارامترها
  • 69. روش‌های تنظیم ابرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 70. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 71. مدیریت داده‌های نامتعادل
  • 72. تکنیک‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 73. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 74. معیارهای ارزیابی در تشخیص اشیاء
  • 75. معیارهای ارزیابی در بخش‌بندی تصویر
  • 76. استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
  • 77. مسائل حریم خصوصی در پردازش تصویر
  • 78. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 79. ملاحظات فنی پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 80. انتخاب فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 81. ابزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 82. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 83. پردازش تصویر در زمان واقعی (Real-time)
  • 84. چالش‌های پردازش تصویر در زمان واقعی
  • 85. راهکارهای بهبود عملکرد در زمان واقعی
  • 86. مفاهیم نوین در بینایی ماشین
  • 87. یادگیری بدون نظارت و نیمه‌نظارت در بینایی ماشین
  • 88. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 89. بینایی ماشین قابل توضیح (Explainable AI for Vision)
  • 90. پروژه‌های عملی و کاربردی
  • 91. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص اشیاء
  • 92. ساخت یک مدل تولید تصویر
  • 93. پیاده‌سازی بخش‌بندی تصویر برای کاربرد خاص
  • 94. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تحلیل ویدئو
  • 95. تحلیل احساسات از روی چهره
  • 96. تکنیک‌های تشخیص و رهگیری اشیاء در ویدئو
  • 97. کاربرد یادگیری عمیق در واقعیت افزوده
  • 98. تطبیق و ردیابی اشیاء در محیط‌های واقعیت افزوده
  • 99. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با یادگیری عمیق
  • 100. کاربرد در سنجش از دور و پایش محیطی

📚 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 کاربردهای عملی یادگیری عمیق در بینایی ماشین”

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

پیمایش به بالا