کتاب مکان‌یابی اشیاء در تصاویر با استفاده از تنسرفلو

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 مکان‌یابی اشیاء در تصاویر با استفاده از تنسرفلو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین با 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 8. پس‌انتشار خطا
  • 9. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 10. لایه‌های کانولوشنی
  • 11. لایه‌های پولینگ (Pooling)
  • 12. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected)
  • 13. معرفی تنسرفلو (TensorFlow)
  • 14. نصب و راه‌اندازی تنسرفلو
  • 15. مبانی تنسرفلو: تنسورها و عملیات
  • 16. برنامه‌نویسی تنسورفلو: گراف‌ها و سشن‌ها
  • 17. مدل‌سازی در تنسرفلو
  • 18. آموزش مدل در تنسرفلو
  • 19. ارزیابی مدل در تنسرفلو
  • 20. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 21. نمایش تصاویر در کامپیوتر
  • 22. عملیات پایه‌ای روی تصاویر
  • 23. فیلترهای تصویر
  • 24. کشف لبه‌ها در تصاویر
  • 25. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 26. کاربرد بینایی ماشین
  • 27. مفاهیم کلیدی بینایی ماشین
  • 28. مکان‌یابی اشیاء (Object Localization)
  • 29. تفاوت مکان‌یابی و تشخیص اشیاء
  • 30. چالش‌های مکان‌یابی اشیاء
  • 31. روش‌های سنتی مکان‌یابی اشیاء
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بینایی ماشین
  • 34. معماری‌های معروف CNN برای بینایی ماشین
  • 35. کاربرد CNN در دسته‌بندی تصاویر
  • 36. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 37. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر
  • 38. مکان‌یابی اشیاء با استفاده از CNN
  • 39. آموزش مدل مکان‌یابی اشیاء
  • 40. مجموعه داده‌ها برای مکان‌یابی اشیاء
  • 41. پیش‌پردازش تصاویر برای آموزش
  • 42. برچسب‌گذاری داده‌ها برای مکان‌یابی اشیاء
  • 43. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 44. تعریف مدل مکان‌یابی اشیاء در تنسرفلو
  • 45. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشنی در تنسرفلو
  • 46. پیاده‌سازی لایه‌های پولینگ در تنسرفلو
  • 47. پیاده‌سازی لایه‌های کاملاً متصل در تنسرفلو
  • 48. تابع هزینه (Loss Function) برای مکان‌یابی اشیاء
  • 49. تابع دقت (Accuracy) برای مکان‌یابی اشیاء
  • 50. بهینه‌سازها در تنسرفلو (Adam, SGD)
  • 51. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 52. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 53. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 54. ذخیره و بارگذاری مدل‌های تنسرفلو
  • 55. پیش‌بینی مکان اشیاء در تصاویر جدید
  • 56. رسم کادر مرزی (Bounding Box)
  • 57. فرمول محاسبه کادر مرزی
  • 58. متریک‌های ارزیابی مکان‌یابی اشیاء
  • 59. محاسبه IoU (Intersection over Union)
  • 60. آستانه IoU برای موفقیت
  • 61. مدل‌های پیشرفته مکان‌یابی اشیاء
  • 62. معماری SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 63. معماری YOLO (You Only Look Once)
  • 64. مقایسه SSD و YOLO
  • 65. مکان‌یابی اشیاء در زمان واقعی (Real-time)
  • 66. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در رباتیک
  • 67. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در خودروهای خودران
  • 68. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در پزشکی
  • 69. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در نظارت امنیتی
  • 70. کاربرد مکان‌یابی اشیاء در تحلیل ویدئو
  • 71. کشف اشیاء کوچک در تصاویر
  • 72. کشف اشیاء با نسبت ابعادی متفاوت
  • 73. مدیریت داده‌های حجیم برای آموزش
  • 74. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 75. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 76. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 77. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 78. حریم خصوصی و داده‌ها
  • 79. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 80. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 81. آیندهٔ مکان‌یابی اشیاء
  • 82. تحولات اخیر در بینایی ماشین
  • 83. چالش‌های پیش رو در مکان‌یابی اشیاء
  • 84. پروژه‌های عملی مکان‌یابی اشیاء
  • 85. ساخت یک برنامه کاربردی ساده
  • 86. نمایش نتایج مکان‌یابی
  • 87. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 88. کار با تنسرفلو لایت (TensorFlow Lite)
  • 89. استقرار مدل روی دستگاه‌های موبایل
  • 90. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 91. کاربرد GANs در تولید داده
  • 92. کاربرد GANs در بهبود تصاویر
  • 93. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 94. کاربرد NLP در درک تصویر
  • 95. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 96. کاربرد گراف‌های دانش در بینایی ماشین
  • 97. مبانی بصری‌سازی داده‌ها
  • 98. نمایش نتایج مکان‌یابی اشیاء
  • 99. نکات پایانی و جمع‌بندی
  • 100. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر

📚 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.