کتاب ساخت اپلیکیشن تشخیص اشیاء با فلاتر و تنسورفلو لایت (TensorFlow Lite) برای اندروید و iOS

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 ساخت اپلیکیشن تشخیص اشیاء با فلاتر و تنسورفلو لایت (TensorFlow Lite) برای اندروید و iOS

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. آشنایی با فلاتر و محیط توسعه آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی فلاتر برای اندروید و iOS
  • 4. مبانی برنامه‌نویسی دارت (Dart)
  • 5. ساختار پروژه‌های فلاتر
  • 6. آشنایی با ویجت‌ها در فلاتر
  • 7. مدیریت وضعیت در فلاتر
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 10. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین: داده، ویژگی، مدل
  • 11. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، نرمال‌سازی، مهندسی ویژگی
  • 13. مقدمه‌ای بر تنسورفلو لایت (TensorFlow Lite)
  • 14. کاربرد تنسورفلو لایت در دستگاه‌های موبایل
  • 15. مزایای تنسورفلو لایت برای یادگیری ماشین روی دستگاه
  • 16. مبانی پردازش تصویر
  • 17. کاربرد پردازش تصویر در بینایی ماشین
  • 18. مفاهیم کلیدی در بینایی ماشین: تشخیص اشیاء، طبقه‌بندی، قطعه‌بندی
  • 19. آشنایی با مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 21. ساختار لایه‌های کانولوشنال
  • 22. لایه‌های Pooling و کاربردهای آن
  • 23. لایه‌های Fully Connected
  • 24. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 25. تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 26. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 27. انواع الگوریتم‌های تشخیص اشیاء
  • 28. مدل‌های تشخیص اشیاء مبتنی بر دو مرحله‌ای (Two-stage detectors)
  • 29. مدل‌های تشخیص اشیاء مبتنی بر تک مرحله‌ای (One-stage detectors)
  • 30. معرفی مدل‌های SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 31. معرفی مدل‌های YOLO (You Only Look Once)
  • 32. معرفی مدل‌های MobileNet
  • 33. معرفی مدل‌های EfficientDet
  • 34. انتخاب مدل مناسب برای تشخیص اشیاء روی موبایل
  • 35. آماده‌سازی دیتاست برای تشخیص اشیاء
  • 36. فرمت‌های رایج دیتاست: COCO، Pascal VOC
  • 37. برچسب‌گذاری تصاویر (Image Annotation)
  • 38. ابزارهای برچسب‌گذاری تصاویر: LabelImg، CVAT
  • 39. تبدیل دیتاست به فرمت قابل استفاده برای تنسورفلو لایت
  • 40. آموزش مدل تشخیص اشیاء با تنسورفلو
  • 41. مراحل آموزش یک مدل تشخیص اشیاء
  • 42. تنظیم پارامترهای آموزش
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل: دقت، فراخوانی، میانگین دقت متوسط (mAP)
  • 44. بهینه‌سازی مدل برای تنسورفلو لایت
  • 45. تبدیل مدل تنسورفلو به فرمت تنسورفلو لایت (.tflite)
  • 46. استفاده از TensorFlow Lite Converter
  • 47. ملاحظات مربوط به کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
  • 48. تنظیمات کوانتیزاسیون: Post-training quantization، Quantization-aware training
  • 49. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء در اپلیکیشن فلاتر
  • 50. مراحل اضافه کردن تنسورفلو لایت به پروژه فلاتر
  • 51. استفاده از پکیج `tflite_flutter`
  • 52. بارگذاری مدل .tflite در اپلیکیشن
  • 53. پردازش ورودی دوربین برای تشخیص اشیاء
  • 54. اجرای مدل تشخیص اشیاء روی ورودی تصویر
  • 55. دریافت نتایج تشخیص اشیاء از مدل
  • 56. نمایش جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes) و برچسب‌ها روی تصویر
  • 57. مدیریت و نمایش نتایج تشخیص
  • 58. نمایش اطمینان (Confidence Score) تشخیص‌ها
  • 59. تنظیمات پیشرفته برای تشخیص اشیاء
  • 60. فیلتر کردن نتایج بر اساس آستانه اطمینان
  • 61. مدیریت چندین شیء تشخیص داده شده
  • 62. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن
  • 63. کاهش زمان پردازش
  • 64. مدیریت حافظه در اپلیکیشن
  • 65. استفاده از پردازش ناهمزمان (Asynchronous Processing)
  • 66. طراحی رابط کاربری (UI) برای اپلیکیشن تشخیص اشیاء
  • 67. طراحی صفحات و ویجت‌های لازم
  • 68. مدیریت ناوبری بین صفحات
  • 69. نمایش بازخورد به کاربر
  • 70. ملاحظات مربوط به مجوزها (Permissions)
  • 71. دسترسی به دوربین
  • 72. ذخیره‌سازی و مدیریت فایل‌ها
  • 73. اصلاحات و بهبودهای احتمالی در مدل
  • 74. بازآموزی مدل با داده‌های جدید
  • 75. تنظیمات پارامترهای مدل در زمان اجرا
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته در بینایی ماشین
  • 77. قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 78. قطعه‌بندی نمونه (Instance Segmentation)
  • 79. تشخیص چهره و تحلیل احساسات (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 80. کاربردهای عملی تشخیص اشیاء در صنعت
  • 81. کاربرد در کشاورزی هوشمند (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 82. کاربرد در صنعت و تولید (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 83. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 84. کاربرد در پزشکی و سلامت (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 85. ملاحظات اخلاقی و قانونی در هوش مصنوعی
  • 86. حریم خصوصی داده‌ها
  • 87. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 88. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 89. آیندهٔ یادگیری ماشین و بینایی ماشین
  • 90. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی
  • 91. چالش‌های پیش رو در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 92. نکات پایانی و جمع‌بندی دوره
  • 93. منابع برای مطالعه بیشتر
  • 94. پروژه‌های تکمیلی و تمرینات عملی
  • 95. آشنایی با ابزارهای توسعهٔ پیشرفته‌تر
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ربات‌ها (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 98. ملاحظات امنیتی در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری هوش مصنوعی

📚 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.