جستجو برای:
  • صفحه نخست
  • دوره ها
  • رزومه کاری
  • حساب کاربری من
 
  • 09190474742
  • Omid.gervei@gmail.com
  • بلاگ
  • تماس با ما
  • درباره ما
آکادمی امید گرویی
  • صفحه نخست
  • دوره ها
  • رزومه کاری
  • حساب کاربری من
0

ورود و ثبت نام

حالت مطالعه

در این دوره چه آموزش داده می شود؟

دنیای پردازش تصویر و یادگیری عمیق هر روز در حال پیشرفت است، و اگر می‌خواهید در این حوزه متخصص شوید، این دوره جامع بهترین نقطه شروع برای شماست. از مفاهیم ابتدایی مثل بارگیری و نمایش تصاویر با OpenCV تا تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تشخیص اشیا با YOLOv4، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند VGG16 و EfficientNet، همه در این دوره پوشش داده شده‌اند. علاوه بر این، یاد خواهید گرفت که چگونه تصاویر سیاه و سفید را رنگی کنید، پس‌زمینه را حذف کنید، چهره‌ها را تشخیص دهید و حتی تصاویر DeepFake ایجاد کنید.

این دوره نه تنها مباحث تئوری را به شما آموزش می‌دهد، بلکه در هر بخش، پروژه‌های عملی و کاربردی را نیز بررسی می‌کند تا بتوانید مهارت‌های خود را در دنیای واقعی به کار بگیرید. از تشخیص چاله‌های جاده‌ای و پلاک خودرو گرفته تا تشخیص بیماری در تصاویر اشعه ایکس، تکنیک‌های پیشرفته‌ای که یاد می‌گیرید، شما را برای ورود به حوزه‌های متنوعی از هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر آماده می‌کند. اگر به دنبال یادگیری پردازش تصویر از پایه تا سطح حرفه‌ای هستید، این دوره دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

  • یادگیری گام‌به‌گام از پایه تا پیشرفته با پروژه‌های عملی
  • پوشش جامع جدیدترین تکنیک‌های پردازش تصویر و یادگیری عمیق
  • کار با کتابخانه‌های محبوبی مثل OpenCV، TensorFlow و Keras
  • آموزش تشخیص اشیا، چهره، حرکات و حتی تولید DeepFake
  • تمرین‌های عملی برای تسلط بر مفاهیم پردازش تصویر و هوش مصنوعی
  • استفاده از مدل‌های پیشرفته مانند YOLOv4، VGG16 و EfficientNet
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق روی تصاویر و ویدیوها
  • آموزش تکنیک‌های حذف نویز، بهبود تصویر و بازسازی عکس‌های آسیب‌دیده
  • کاربردهای متنوع در حوزه‌های پزشکی، امنیتی، صنعتی و تجاری
  • مناسب برای علاقه‌مندان، برنامه‌نویسان و محققان هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر

پیش نیاز های این دوره آموزشی

برای شرکت در این دوره، داشتن دانش اولیه در برخی از حوزه‌ها می‌تواند یادگیری را برای شما آسان‌تر کند. پیشنهاد می‌کنم پیش از شروع دوره، با این موارد آشنا باشید:

  1. مبانی پایتون – آشنایی با دستورات پایه‌ای، توابع، لیست‌ها، حلقه‌ها و شرط‌ها. (اگر تجربه برنامه‌نویسی ندارید، یک دوره مقدماتی پایتون می‌تواند کمک‌کننده باشد.)
  2. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas – این دو ابزار برای کار با داده‌ها و پردازش ماتریسی تصاویر ضروری هستند.
  3. مفاهیم پایه‌ای ریاضیات و جبر خطی – شامل ماتریس‌ها، ضرب ماتریسی و تبدیل‌ها که در پردازش تصویر کاربرد دارند.
  4. درک اولیه از پردازش تصویر – اگرچه این دوره همه چیز را از ابتدا توضیح می‌دهد، اما آشنایی کلی با تصاویر دیجیتال، رزولوشن، رنگ‌ها و فیلترها مفید خواهد بود.
  5. آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی (اختیاری) – در بخش‌های پیشرفته دوره، از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود، بنابراین اگر با مفاهیمی مثل شبکه‌های عصبی، طبقه‌بندی و یادگیری نظارت‌شده آشنا باشید، درک این بخش‌ها برایتان آسان‌تر خواهد بود.

اگر برخی از این موارد را نمی‌دانید، نگران نباشید! در طول دوره، توضیحات کافی ارائه می‌شود تا بتوانید به‌راحتی پیش بروید.

فصل های دوره:

سرفصل‌های دوره به طور مفصل

به طور دقیق می‌توانید سرفصل‌ها را مشاهده کنید.

شروع به کار_ بارگیری نمایش و ذخیر کرده تصویر با OpenCv ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تصاویر سیاه و سفید ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

فضاهای رنگی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تبدیل ها – جابه جایی و چرخش تصاویر ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Scaling, Re-sizing, Interpolations and Cropping ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

عملیات بیتی و ریاضی بر روی تصاویر ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

مفهوم کانولوشن و تار کردن و تیز کردن تصاویر با کمک آن ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

آستانه گزاری، باینری کردن و آستانه گزاری های وفقی روی تصاویر ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

عملیات مورفولوژی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

لبه یابی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

کانتوریابی در تصاویر و کاربردهای آن ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

مفهوم مومنتوم کانتور، تقریب و matching کانتورها ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص خط، دایره و لکه ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

شمارش دایره ها، بیضی ها و یافتن والدو با تطبیق الگو ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

گوشه یابی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص چهره و چشم با طبقه بندی کننده هار آبشاری(Cascade Haar Classifier) ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص خودرو و عابر پیاده ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تبدیلات پرسپکتیو ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

هیستوگرام ها و K-Means Clustering برای رنگ های غالب ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

مقایسه تصاویر MSE و تشابه ساختاری ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

فیلتر رنگ ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تقسیم بندی تصویر مبتنی بر نشانگر الگوریتم آبخیز ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

کم کردن پس زمینه و پیش زمینه ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

ردیابی حرکت با Mean Shift و CAMSHIFT ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

ردیابی شی با optical flow ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

ردیابی ساده اشیاء با رنگ ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص نقطه landmark چهره با Dlib ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Face Swapping with Dlib ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

الگوریتم GrabCut برای حذف پس زمینه ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

بارکد، تولید QR و خواندن آن ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

YOLOv3 in OpenCV ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

رنگی کردن عکس های سیاه و سفید با استفاده از مدل های کتابخانه caffe در OpenCV ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Inpainting برای بازیابی عکس های آسیب دیده ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

اضافه کردن و حذف نویز و بهبود کنتراست با یکسان سازی هیستوگرام ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

یافتن تاری در تصاویر ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص چهره با مدل های عمیق ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

آموزش Keras TensorFlow CNN MNIST ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

طبقه بندی نادرست Keras و تحلیل عملکرد مدل ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

استفاده از LeNet و AlexNet در Tensorflow2.0 با استفاده از Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

مدل‌های از پیش آموزش‌دیده VGG16، ResNet، Inceptionv3، MobileNetv2، DenseNet201، MobileMNASNet و EfficientNet در کراس ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Keras Transfer Learning and Fine Tuning ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

استفاده از CNN_s به عنوان استخراج کننده ویژگی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Google Deep Dream در کراس ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Neural Style Transfer + TF-HUB Models ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

اتوانکدرها در کراس ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Generative Adversial Networks - DCGAN – MNIST ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

CycleGAN - اسب ها را به گورخر تبدیل کنید ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Keras Siamese Networks ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص چهره با VGGFace در Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

DeepFace - Age, Gender, Expression, Headpose and Recognition ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

42. Object Detection - Gun, Pistol Detector - Scaled-YOLOv4 ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Object Detection - Sign Language Detection - TFODAPI - EfficientDetD0-D7 ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص چاله با Tiny YOLOv4 ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص نوع قارچ ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Website Screenshot Region Detection ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص مهره های شطرنج ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص hardhat برای سایت های ساختمانی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تشخیص سلولهای خونی ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

DeepFakes - first-order-model ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Image Classification using BigTransfer (BiT) ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

تخمین عمق با Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

جستجوی شباهت تصویر با استفاده از یادگیری متریک با Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

زیرنویس تصویر با Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Video Classification with a CNN-RNN Architecture with Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Video Classification with Transformers with Keras ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

طبقه بندی پنومونی اشعه ایکس با استفاده از TPU ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

بهبود تصویر کم نور با استفاده از MIRNet ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

Detectron2 – BodyPose ویدئو

خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.

سوالات متداول

دوره‌های شما برای چه سطحی مناسب هستند؟

دوره‌ها از سطح مقدماتی تا پیشرفته طراحی شده‌اند

آیا دوره‌ها دارای تمرین و پروژه عملی هستند؟

بله، اکثر دوره‌ها شامل تمرین‌های عملی و پروژه‌های کاربردی هستند که به درک بهتر مفاهیم کمک می‌کنند.

آیا امکان دریافت گواهی پایان دوره وجود دارد؟

بله، پس از اتمام دوره و تکمیل پروژه‌ها، گواهی پایان دوره به شما ارائه خواهد شد.

آیا امکان خرید دوره به‌صورت قسطی وجود دارد؟

بله می توان در حداکثر دو قسط شهریه دوره را پرداخت نمود

چرا یادگیری پایتون مهم است؟

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیا است که در حوزه‌های مختلفی مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، توسعه وب، تحلیل داده و اتوماسیون کاربرد دارد. سادگی سینتکس و کتابخانه‌های قوی آن را به انتخاب اول بسیاری از برنامه‌نویسان تبدیل کرده است.

آیا برای یادگیری پایتون باید برنامه‌نویسی بلد باشم؟

نه الزاماً. پایتون به دلیل سادگی، یکی از بهترین زبان‌ها برای شروع برنامه‌نویسی است و نیازی به پیش‌زمینه قوی ندارد.

چرا باید MATLAB یاد بگیریم؟

MATLAB یک ابزار قدرتمند برای پردازش داده‌ها، شبیه‌سازی، مدل‌سازی و محاسبات عددی است. این نرم‌افزار در مهندسی برق، کنترل، پردازش تصویر و بینایی ماشین کاربرد گسترده‌ای دارد.

MATLAB بهتر است یا پایتون؟

بستگی به نیاز شما دارد. MATLAB برای مهندسی و شبیه‌سازی‌های عددی بسیار مناسب است، اما پایتون رایگان است و در یادگیری ماشین و توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی گسترده‌تر استفاده می‌شود. اگر قرار بر یک انتخاب باشد قطعا توصیه ما به شما برای یادگیری پایتون است.

آیا برای یادگیری یادگیری عمیق باید ریاضی قوی باشد؟

دانستن جبر خطی، احتمال و آمار به فهم بهتر مفاهیم یادگیری عمیق کمک می‌کند، اما می‌توان با یادگیری عملی و کار با فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و Keras هم شروع کرد.

چه تفاوتی بین پردازش تصویر و بینایی ماشین وجود دارد؟

پردازش تصویر بیشتر روی بهبود و تغییر تصاویر تمرکز دارد، در حالی که بینایی ماشین به دنبال تحلیل و درک تصاویر برای استخراج اطلاعات مفید است.

برای تحلیل داده و یادگیری ماشین، پایتون بهتر است یا MATLAB؟

اگر به دنبال یادگیری ماشین و تحلیل داده هستید، پایتون با کتابخانه‌هایی مثل Pandas، NumPy، Scikit-learn و TensorFlow انتخاب بهتری است. اما MATLAB برای محاسبات عددی دقیق و مهندسی مناسب‌تر است.

در چه مواردی MATLAB نسبت به پایتون برتری دارد؟

MATLAB در شبیه‌سازی‌های مهندسی، پردازش سیگنال، کنترل سیستم‌ها و تحلیل داده‌های عددی پیچیده قوی‌تر است. همچنین، محیط آن برای انجام محاسبات عددی بدون نیاز به برنامه‌نویسی پیچیده بسیار راحت‌تر است.

چرا یادگیری ماشین در سال‌های اخیر این‌قدر مهم شده است؟

به دلیل افزایش حجم داده‌ها، قدرت پردازشی بالاتر و پیشرفت الگوریتم‌های یادگیری، مدل‌های یادگیری ماشین اکنون می‌توانند مسائل پیچیده‌ای را حل کنند که قبلاً غیرممکن به نظر می‌رسیدند.

آیا می‌توان بدون داشتن کارت گرافیک (GPU) قوی یادگیری عمیق را یاد گرفت؟

بله، می‌توان از Google Colab استفاده کرد که GPU رایگان ارائه می‌دهد. همچنین، بسیاری از مدل‌های کوچک را می‌توان روی CPU اجرا کرد.

برای ورود به یادگیری عمیق باید ابتدا یادگیری ماشین را یاد گرفت؟

توصیه می‌شود ابتدا مبانی یادگیری ماشین (مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، درخت‌های تصمیم) را یاد گرفت، اما اگر مستقیم به یادگیری عمیق علاقه‌مند هستید، می‌توان مستقیماً با TensorFlow و Keras شروع کرد.

تفاوت بین یادگیری ماشین کلاسیک و یادگیری عمیق در بینایی ماشین چیست؟

روش‌های کلاسیک بینایی ماشین (مثل SIFT، HOG، و الگوریتم‌های مبتنی بر ویژگی) داده‌های تصویری را پردازش می‌کنند، اما یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) ویژگی‌ها را به‌صورت خودکار از تصاویر استخراج می‌کند و دقت بیشتری دارد.

چرا OpenCV برای بینایی ماشین مهم است؟

OpenCV یک کتابخانه قوی برای پردازش تصویر، تشخیص اشیا، ویدئو آنالیز و بسیاری از وظایف دیگر است که هم در پایتون و هم در C++ قابل استفاده است.

بینایی ماشین در چه صنایعی استفاده می‌شود؟

پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی
خودروهای خودران: تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی
امنیت: تشخیص چهره و تحلیل ویدئو
کشاورزی: تشخیص سلامت محصولات از تصاویر ماهواره‌ای

چرا بینایی ماشین را با یادگیری عمیق ترکیب کنیم؟

می‌توان از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و معماری‌هایی مثل YOLO و Faster R-CNN برای تشخیص اشیا، تفکیک تصاویر و تحلیل ویدئو استفاده کرد.

چرا باید از OpenCV استفاده کنیم؟

OpenCV به دلیل سرعت بالا، پشتیبانی از GPU، وجود توابع از پیش آماده و انعطاف‌پذیری، در بسیاری از پروژه‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد.

آیا OpenCV فقط برای پردازش تصویر است؟

خیر، OpenCV علاوه بر پردازش تصویر، قابلیت‌هایی در پردازش ویدئو، تحلیل حرکت، تشخیص اشیا سه‌بعدی و کار با سنسورهای عمق مانند Kinect و RealSense را نیز دارد.

آیا OpenCV روی GPU اجرا می‌شود؟

بله، برخی از توابع OpenCV قابلیت اجرا روی GPU را دارند، مخصوصاً اگر از OpenCV با CUDA استفاده کنید.

آیا با وجود ChatGPT دیگر نیازی به یادگیری بینایی ماشین، یادگیری عمیق و سینتکس دستورات هست؟

بله، یادگیری این مهارت‌ها همچنان ضروری است. ChatGPT و مدل‌های هوش مصنوعی مشابه می‌توانند در یادگیری کمک کنند، اما جایگزین درک عمیق مفاهیم، خلاقیت و توانایی حل مسئله توسط انسان نمی‌شوند. دلایل این اهمیت شامل موارد زیر است:

درک عمیق و کاربردی – ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌های عمومی بدهند، اما درک دقیق الگوریتم‌ها، نحوه تنظیم مدل‌ها، بهینه‌سازی، و حل مسائل پیچیده نیاز به دانش عمیق دارد که تنها با آموزش و تجربه به دست می‌آید.

انعطاف‌پذیری در حل مسائل جدید – مدل‌های زبانی مانند ChatGPT بر اساس داده‌هایی که دیده‌اند پاسخ می‌دهند. اما اگر مسئله‌ای جدید یا پیچیده باشد، تنها فردی که دانش کافی دارد می‌تواند آن را تحلیل کرده و راه‌حل ارائه دهد.

کنترل کامل بر روی پروژه‌ها – وقتی فقط به ChatGPT تکیه کنید، همیشه به مدل وابسته هستید و ممکن است راه‌حل‌هایی ارائه دهد که نیاز به اصلاح یا تنظیم داشته باشند. اما با یادگیری مفاهیم، می‌توانید دقیقاً کدی بهینه و متناسب با نیاز خود بنویسید.

محدودیت‌های مدل‌های زبانی – این مدل‌ها ممکن است گاهی اوقات اشتباه کنند یا پیشنهادهایی بدهند که بهینه نباشند. بدون داشتن دانش کافی، امکان تشخیص درست از نادرست وجود ندارد.

دسترسی به منابع و تغییرات جدید – بینایی ماشین و یادگیری عمیق حوزه‌هایی هستند که دائماً در حال تغییر و پیشرفت‌اند. برای کار کردن در این زمینه و ارائه راهکارهای بهینه، باید توانایی خواندن مقالات جدید، درک الگوریتم‌های نوین و استفاده از فریم‌ورک‌های مختلف را داشته باشید.

کاربردهای خاص و عملی – در صنایع مختلف مانند پزشکی، خودروسازی، امنیت و غیره، پیاده‌سازی بینایی ماشین نیاز به تنظیمات خاص، پردازش داده‌های اختصاصی و بهینه‌سازی مدل‌ها دارد که ChatGPT به‌تنهایی قادر به انجام آن‌ها نیست.

نتیجه‌گیری
ChatGPT و سایر ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند فرآیند یادگیری را تسهیل کنند و به‌عنوان یک دستیار مفید باشند، اما برای تسلط واقعی بر این حوزه‌ها، یادگیری اصولی و عملی همچنان ضروری است.

دوره های مرتبط

دوره الکترونیک

جامع و پروژه‌محور؛ پرواز هنر در مسیر تکنولوژی
با تدریس استاد امید گرویی

دوره آموزش نرم افزار MATLAB

جامع و پروژه‌محور؛ پرواز هنر در مسیر تکنولوژی
با تدریس استاد امید گرویی

نظرات

لغو پاسخ

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

قیمت :

4,520,000 تومان

افزودن به علاقه مندی
امتیاز
0 از 0 رأی
بدون امتیاز 0 رای
4,520,000 تومان
تعداد دانشجو : 90
نوع دوره: غیر حضوری
سطح دوره: مقدماتی تا فوق حرفه ای
زبان: فارسی
24 ساعت و 20 دقیقه
56 فصل
8230 مگابایت
روش دریافت: مشاهده در اسپات پلیر
روش پشتیبانی: 6 ماه پشتیبانی
گواهی معتبر از آکادمی امید گرویی
درصد پیشرفت دوره: %75
17.23k بازدید 0 دیدگاه
امید گرویی
امید گرویی
متخصص ماشین لرنینگ

ایشان مدرس دوره‌های آکادمی امید گرویی هستند!

دسته: بینایی ماشین، دوره‌های اموزشی
درباره آکادمی امید گرویی

دکتر امید گرویی، مدرس برجسته و متخصص در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، با سابقه تحصیل در دانشگاه ملبورن و همکاری با مؤسسات معتبری مانند Google Brain و IBM، تجربه و دانش خود را در قالب دورههای کاربردی و پروژهمحور در اختیار دانشجویان قرار میدهد تا آنها را برای چالشهای دنیای واقعی آماده کند.

فهرست سفارشی
  • صفحه اصلی اول
  • بلاگ
  • تماس با ما
  • حساب کاربری من
  • درباره ما
  • سبد خرید
  • دوره‌های آموزشی

تمام حقوق برای آکادمی امید گرویی محفوظ است.

ورود

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

هنوز عضو نشده اید؟ عضویت در سایت