آموزش تشخیص عمیق یادگیری با استفاده از پروژه کامل YOLOv8

Deep Learning Recognition Using YOLOv8 Complete Project new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: یادگیری Deep Learning Recognition با استفاده از پروژه کامل YOLOv8 با استفاده از Roboflow درک نحوه ادغام Roboflow در گردش کار، استفاده از قابلیت های آن برای مدیریت و افزایش کارآمد مجموعه داده ها. تکنیک های ارزیابی مدل آموزش دیده، تنظیم دقیق پارامترها برای عملکرد بهینه و اطمینان از تشخیص دقیق تومورهای مغزی را بیاموزید. گردش کار آموزشی YOLOv8 را با استفاده از مجموعه داده های MRI شرح داده شده و از پیش پردازش شده، درک پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل کاوش کنید. نحوه استقرار مدل آموزش دیده YOLOv8 برای کارهای تشخیص تومور مغزی در دنیای واقعی را بدانید و آن را برای استفاده در یک محیط پزشکی آماده کنید. پیش نیازها:دسترسی به کامپیوتر با اتصال به اینترنت. درک اولیه مفاهیم یادگیری ماشین.

عنوان دوره: تشخیص تومور مغزی با تصاویر MRI با استفاده از YOLOv8: پروژه کامل با استفاده از Roboflow

شرح دوره:

به دوره جامع "تشخیص تومور مغزی با تصاویر MRI با استفاده از YOLOv8: پروژه کامل با استفاده از Roboflow" خوش آمدید. این دوره طراحی شده است تا دانش آموزان، توسعه دهندگان و علاقه مندان به مراقبت های بهداشتی را با تجربه عملی در پیاده سازی الگوریتم تشخیص شی YOLOv8 برای وظیفه حیاتی تشخیص تومورهای مغزی در تصاویر MRI ارائه دهد. از طریق یک گردش کار پروژه کامل، مراحل ضروری از پیش پردازش داده تا استقرار مدل را خواهید آموخت و از قابلیت‌های Roboflow برای مدیریت کارآمد مجموعه داده استفاده می‌کنید.

آنچه خواهید آموخت:

مقدمه ای بر تصویربرداری پزشکی و تشخیص اشیا:
- درباره نقش حیاتی تصویربرداری پزشکی، به‌ویژه MRI، در تشخیص تومورهای مغزی بینشی به دست آورید. با استفاده از YOLOv8 اصول تشخیص شی و کاربرد آن در مراقبت های بهداشتی را بدانید.
تنظیم محیط پروژه:
- با نحوه تنظیم محیط پروژه، از جمله نصب ابزارها و کتابخانه های لازم برای اجرای YOLOv8 برای تشخیص تومور مغزی آشنا شوید.
جمع آوری داده ها و پیش پردازش:
- فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش تصاویر MRI را کاوش کنید و مطمئن شوید مجموعه داده برای آموزش مدل YOLOv8 بهینه شده است.
حاشیه نویسی تصاویر MRI:
- برای آموزش مدل YOLOv8 برای تشخیص دقیق و دقیق تومورهای مغزی، در فرآیند حاشیه نویسی، علامت گذاری مناطق مورد علاقه (ROIs) روی تصاویر MRI وارد شوید.
ادغام با Roboflow:
- با نحوه ادغام یکپارچه Roboflow در گردش کار پروژه آشنا شوید و از ویژگی‌های آن برای مدیریت کارآمد مجموعه داده، افزایش و بهینه‌سازی استفاده کنید.
آموزش مدل YOLOv8:
- جریان کار آموزشی کامل YOLOv8 را با استفاده از مجموعه داده‌های MRI شرح‌داده‌شده و از پیش پردازش شده، درک پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل کاوش کنید.
ارزیابی مدل و تنظیم دقیق:
- تکنیک های ارزیابی مدل آموزش دیده، تنظیم دقیق پارامترها برای عملکرد بهینه، و اطمینان از تشخیص دقیق تومورهای مغزی در تصاویر MRI را بیاموزید.
استقرار مدل:
- با نحوه استقرار مدل آموزش دیده YOLOv8 برای کارهای تشخیص تومور مغزی در دنیای واقعی آشنا شوید و آن را برای ادغام در یک محیط پزشکی آماده کنید.
ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی:
- در بحث در مورد ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی، تمرکز بر حریم خصوصی، رضایت بیمار و استفاده مسئولانه از فناوری‌های هوش مصنوعی شرکت کنید.
مستندات و گزارش پروژه:
- اهمیت مستندسازی پروژه، ایجاد گزارش‌ها و برقراری ارتباط مؤثر یافته‌ها در یک محیط حرفه‌ای مراقبت‌های بهداشتی را بیاموزید.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه دوره Introduction To Course

مقدمه ای بر تشخیص تومور مغزی با استفاده از پروژه کامل YOLOv8 Introduction To Brain Tumor Detection Using YOLOv8 Complete Project
حساب Roboflow و ایجاد فضای کاری پروژه Roboflow Account And Project Workspace Creation
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص تومور مغزی DATASET CREATION FOR BRAIN TUMOR DETECTION
حاشیه نویسی و برچسب گذاری برای مجموعه داده ANNOTATION AND LABELLING FOR DATASET
آموزش DATASET با مدل YOLOV8 DATASET TRAINING WITH YOLOV8 MODEL
اعتبار مدل آموزش دیده در ROBOFLOW VALIDATE TRAINED MODEL IN ROBOFLOW
اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTION IN PYCHARM IDE
ایجاد پروژه YOLOv8 برای هر 5 طبقه بندی حیوان (سگ، ببر...) CREATE YOLOv8 PROJECT FOR ANY 5 ANIMAL CLASSIFICATION(DOG,TIGER....)