لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش تسلط بر بخشبندی تصاویر (Image Segmentation) با PyTorch و پروژههای عملی [ویدئویی]
- آخرین آپدیت
دانلود Mastering Image Segmentation with PyTorch using Real-World Projects [Video]
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
با این دوره جامع که تئوری را با مهارتهای عملی ادغام کرده است، پتانسیل بخشبندی تصاویر را آزاد کنید. آموزش با ایجاد یک پایه قوی در PyTorch و اصول بخشبندی تصاویر، راهاندازی محیط و بررسی مفاهیم بنیادی تنسورها، مجموعهدادهها و شبکههای عصبی آغاز میشود. ماژولهای ابتدایی، انتقال بینقص برای یادگیرندگان در تمامی سطوح را تضمین کرده و راهنماییهای دقیقی در مورد پیشپردازش دادهها و تنظیمات مدل ارائه میدهند.
سپس به مباحث پیشرفته وارد میشویم و در بخشبندی معنایی (Semantic Segmentation) عمیق شده و معماریهای پیشرفتهای مانند UNet و Feature Pyramid Network را بررسی میکنیم. تکنیکهای ضروری مانند Upsampling، توابع زیان (Loss Functions) و معیارهای ارزیابی را بیاموزید تا بتوانید مدلها را برای رسیدن به بالاترین دقت بهینه کنید. این دوره با تمرکز بر پروژههای واقعی، مانند بخشبندی تصاویر ماهوارهای، بر کاربردهای عملی تأکید کرده و شکاف بین تئوری و نیازهای صنعت را پر میکند.
رویکرد عملی این دوره با آموزش و ارزیابی مدل، با تمرکز بر معیارهایی مانند دقت پیکسلی (Pixel Accuracy) و Intersection over Union (IoU) به اوج خود میرسد. شما تجربه راهاندازی حلقههای آموزشی، تنظیم هایپرپارامترها و ذخیرهسازی مدلها برای استفادههای آتی را کسب خواهید کرد. در پایان دوره، ابزارها و تکنیکهای لازم برای مقابله با چالشهای پیچیده بخشبندی را با اعتماد به نفس کامل فرا خواهید گرفت.
- ساخت بهینه مدلهای بخشبندی تصویر با استفاده از PyTorch
- اعمال تکنیکهای پیشپردازش برای آمادهسازی مجموعهدادههای تصویری برای یادگیری ماشین
- پیادهسازی شبکههای عصبی برای وظایف پیچیده بخشبندی
- بهینهسازی عملکرد مدل با روشهای تنظیم هایپرپارامتر
- ارزیابی مدلهای بخشبندی با استفاده از معیارهای IoU و دقت پیکسلی
- عیبیابی و ارتقای خط لولههای آموزش مدل برای افزایش دقت
این دوره برای دانشمندان داده، علاقهمندان به هوش مصنوعی و متخصصان یادگیری ماشین که مشتاق تخصص در بخشبندی تصاویر هستند، طراحی شده است. داشتن دانش قبلی در مورد پایتون، مفاهیم پایه یادگیری ماشین و آشنایی با PyTorch توصیه میشود.
- پوشش جامع PyTorch و تکنیکهای پیشرفته بخشبندی تصویر
- پروژههای واقعی با تمرکز بر کاربردهای عملی در حوزههای مختلف
- راهنمای گامبهگام آموزش مدل، ارزیابی و استراتژیهای استقرار
سرفصل ها و درس ها
بررسی کلی دوره و راهاندازی
Course Overview and Setup
بخشبندی تصویر (مبانی)
Image Segmentation (101)
دامنه و اهداف دوره
Course Scope
راهاندازی سیستم
System Setup
نحوه دریافت مطالب
How to Get the Material
راهاندازی محیط Conda
Conda Environment Setup
مقدمهای بر PyTorch (مرور کلی)
PyTorch Introduction (Refresher)
بررسی کلی بخش مدلسازی
Modelling Section Overview
مقدمهای بر PyTorch (مبانی)
PyTorch Introduction (101)
مقدمهای بر تنسورها
Tensor Introduction
از تنسورها تا گرافهای محاسباتی (مبانی)
From Tensors to Computational Graphs (101)
تنسورها (کدنویسی)
Tensor (Coding)
رگرسیون خطی از صفر (کدنویسی، آموزش مدل)
Linear Regression from Scratch (Coding, Model Training)
رگرسیون خطی از صفر (کدنویسی، ارزیابی مدل)
Linear Regression from Scratch (Coding, Model Evaluation)
کلاس مدل (کدنویسی)
Model Class (Coding)
تمرین: نرخ یادگیری و تعداد Epochها
Exercise - Learning Rate and Number of Epochs
پاسخ تمرین: نرخ یادگیری و تعداد Epochها
Solution - Learning Rate and Number of Epochs
دستههای داده یا Batches (مبانی)
Batches (101)
دستههای داده یا Batches (کدنویسی)
Batches (Coding)
مجموعهدادهها و Dataloaders (مبانی)
Datasets and Dataloaders (101)
مجموعهدادهها و Dataloaders (کدنویسی)
Datasets and Dataloaders (Coding)
ذخیرهسازی و بارگذاری مدلها (مبانی)
Saving and Loading Models (101)
ذخیرهسازی و بارگذاری مدلها (کدنویسی)
Saving and Loading Models (Coding)
نمایش نظرات