کتاب آموزش تشخیص و جداسازی اشیاء در ویدئو با پایتون بر پایه مدل YOLO

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 آموزش تشخیص و جداسازی اشیاء در ویدئو با پایتون بر پایه مدل YOLO

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بینایی ماشین و 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 3. اصول پردازش تصویر
  • 4. کاربرد یادگیری ماشین در بینایی ماشین
  • 5. معرفی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 6. آشنایی با معماری YOLO
  • 7. نسخه‌های مختلف YOLO
  • 8. تاریخچه و تکامل YOLO
  • 9. YOLOv11: نوآوری‌ها و ویژگی‌ها
  • 10. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 11. نصب کتابخانه‌های ضروری (OpenCV, NumPy, TensorFlow/PyTorch)
  • 12. آشنایی با ساختار داده‌های تصویری
  • 13. مفاهیم پیکسل، کانال رنگ و فضاهای رنگی
  • 14. عملیات پایه پردازش تصویر (فیلترها، آستانه‌گذاری)
  • 15. آشکارسازی لبه و کانتور
  • 16. تشخیص ویژگی‌های تصویر (نقاط کلیدی)
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. ساختار لایه‌های CNN (کانولوشن، پولینگ، فعال‌سازی)
  • 19. آموزش شبکه‌های CNN: مفاهیم اصلی
  • 20. توابع هزینه و بهینه‌سازها در CNN
  • 21. مجموعه داده‌های تصاویر (Image Datasets)
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل
  • 23. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 24. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 25. مقدمه‌ای بر تشخیص و موقعیت‌یابی اشیاء
  • 26. مدل‌های تشخیص دو مرحله‌ای (مانند Faster R-CNN)
  • 27. مدل‌های تشخیص تک مرحله‌ای (مانند YOLO)
  • 28. معماری YOLOv11: جزئیات لایه‌ها
  • 29. لایه ورودی و پیش‌پردازش در YOLOv11
  • 30. لایه‌های کانولوشنال و استخراج ویژگی
  • 31. لایه‌های دسته‌بندی و موقعیت‌یابی
  • 32. تابع هزینه در YOLOv11
  • 33. آموزش مدل YOLOv11: فرآیند گام به گام
  • 34. آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای YOLOv11
  • 35. فرمت داده‌های YOLO (برچسب‌گذاری اشیاء)
  • 36. ابزارهای برچسب‌گذاری تصاویر و ویدئوها
  • 37. آموزش مدل YOLOv11 با استفاده از مجموعه داده سفارشی
  • 38. تنظیم پارامترهای آموزش YOLOv11
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل YOLOv11
  • 40. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, mAP)
  • 41. مفهوم Intersection over Union (IoU)
  • 42. کاربرد YOLOv11 در تشخیص اشیاء در ویدئو
  • 43. خواندن فریم‌های ویدئویی با OpenCV
  • 44. تشخیص اشیاء در هر فریم ویدئو
  • 45. ردیابی اشیاء در ویدئو (Object Tracking)
  • 46. روش‌های ردیابی اشیاء (مانند SORT, DeepSORT)
  • 47. ادغام تشخیص و ردیابی اشیاء
  • 48. پیاده‌سازی ردیابی اشیاء در پایتون
  • 49. جدا‌سازی (Segmentation) اشیاء در تصاویر
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های Segment Any Object
  • 51. معماری مدل‌های SAM (Segment Anything Model)
  • 52. کاربرد SAM در جداسازی اشیاء
  • 53. ادغام YOLOv11 با SAM برای جداسازی دقیق
  • 54. فرآیند تشخیص و سپس جداسازی اشیاء
  • 55. آماده‌سازی داده‌ها برای جداسازی اشیاء
  • 56. آموزش مدل‌های جداسازی (در صورت نیاز)
  • 57. کاربرد عملی: تشخیص و جداسازی خودروها در ترافیک
  • 58. کاربرد عملی: تشخیص و جداسازی افراد در تصاویر امنیتی
  • 59. کاربرد عملی: جداسازی اشیاء در تصاویر پزشکی
  • 60. کاربرد عملی: تشخیص عیوب در خط تولید
  • 61. کاربرد عملی: تحلیل محتوای ویدئوها
  • 62. بهینه‌سازی عملکرد مدل YOLOv11
  • 63. کاهش اندازه مدل و افزایش سرعت استنتاج
  • 64. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU)
  • 65. تکنیک‌های افزایش دقت مدل
  • 66. مدیریت داده‌های حجیم ویدئویی
  • 67. ذخیره‌سازی و بازیابی نتایج تشخیص و جداسازی
  • 68. نمایش بصری نتایج (کشیدن کادرهای احاطه‌کننده و ماسک‌ها)
  • 69. ساخت رابط کاربری ساده برای برنامه
  • 70. استفاده از فریم‌ورک‌های UI (مانند Tkinter, PyQt)
  • 71. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در پردازش ویدئو
  • 72. حفظ حریم خصوصی در تحلیل تصاویر
  • 73. مقابله با سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر تشخیص اشیاء
  • 75. مقایسه YOLOv11 با سایر مدل‌ها
  • 76. آینده بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 78. پروژه‌های پیشرفته در حوزه بینایی ماشین
  • 79. مباحث تکمیلی در یادگیری عمیق
  • 80. به‌روزرسانی‌ها و آخرین پیشرفت‌ها در YOLO
  • 81. چالش‌های پیش رو در پردازش ویدئو
  • 82. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 83. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متنی تصاویر
  • 84. تشخیص اشیاء در شرایط نوری نامناسب
  • 85. تشخیص اشیاء در تصاویر با وضوح پایین
  • 86. استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 87. مفاهیم پیشرفته در بینایی ماشین
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در رباتیک
  • 89. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 90. پیش‌بینی رفتار اشیاء در ویدئو
  • 91. مدل‌سازی سه‌بعدی از تصاویر دوبعدی
  • 92. مقدمه‌ای بر گراف‌های عصبی در بینایی ماشین
  • 93. کاربرد پردازش تصویر در واقعیت افزوده (AR)
  • 94. کاربرد پردازش تصویر در واقعیت مجازی (VR)
  • 95. پایان‌نامه و پروژه‌های نهایی
  • 96. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های بینایی ماشین

📚 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.