سرفصل های این دوره آموزشی
بخش ۱: مبانی و مقدمات
- مقدمه‌ای بر پردازش تصویر دیجیتال
- معرفی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
- مروری بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
- ابزارها و کتابخانه‌های کاربردی (TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Keras)
بخش ۲: بینایی ماشین و شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
- مفاهیم پایه‌ای در بینایی ماشین
- معماری شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
- آشنایی با اجزای شبکه کانولوشن (فیلترها، pooling، padding و( activation functions
- معماری شبکه‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
بخش ۳: پروژه‌های کاربردی در پردازش تصویر
- طراحی و آموزش مدل‌های CNN و یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
- تشخیص اشیا (Object Detection) با YOLO، SSD، Faster R-CNN
- تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation) با U-Net و Mask R-CNN
بخش ۴: تکنیک‌های پیشرفته و بهینه‌سازی
- تقویت و بهبود داده های تصویری (Data Augmentation)
- متناسب سازی دقیق مدل های پیش آموزش دیده با یادگیری انتقالی (Transfer Learning Fine-Tuning)
- ارزیابی مدل‌ها، بهبود عملکرد Metrics و (Confusion Matrix)
بخش ۵: پروژه نهایی و کاربردهای واقعی
- انتخاب و پیاده‌سازی یک پروژه واقعی (پزشکی، امنیت، کشاورزی و غیره)
- مستندسازی، ارزیابی و ارائه نتایج پروژه
فواید شرکت در دوره های هوش مصنوعی:
کسب درآمد و ایجاد فرصت‌های شغلی جدید: در حوزه هوش مصنوعی و داده‌کاوی
آشنایی با جدیدترین ابزارها و تکنولوژی‌های روز دنیا در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش تصویر
تسلط بر مفاهیم پایه و پیشرفته هوش مصنوعی با رویکرد کاربردی و عملی
آموزش مبتنی بر پروژه‌های واقعی و کاربردی برای یادگیری عمیق و حل مسائل عملی
شناخت کامل چالش‌ها و فرصت‌های حوزه هوش مصنوعی در صنایع مختلف
افزایش مهارت‌های پژوهشی و تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی و علوم داده
ایجاد شبکه ارتباطی قوی با متخصصان و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی
توانایی تحلیل و پردازش داده‌های پیچیده با استفاده از تکنیک‌های نوین
تقویت خلاقیت و توانمندی حل مسئله در محیط‌های فناوری محور
آمادگی برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی با ارائه نمونه کار و رزومه قوی
ارتقاء دانش فنی جهت کار در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی
دسترسی به منابع و محتواهای آموزشی به‌روز و تخصصی
پشتیبانی و راهنمایی حرفه‌ای از استاد مجرب و فعال در حوزه هوش مصنوعی