تشخیص سن و جنسیت با استفاده از پروژه DNN و OPENCV را کامل کنید

Complete Age & Gender Detection Using DNN & OPENCV Project

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آموزش تشخیص کامل جنسیت سن با استفاده از پروژه DNN OPENCV مقدمه ای بر تشخیص سن و جنسیت OpenCV برای پردازش تصویر مدل های یادگیری ماشینی شبکه های عصبی عمیق (DNN) پیش نیازها:Basic Python

قفل شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و OpenCV را با دوره آموزشی "تشخیص کامل جنسیت سن با استفاده از DNN OpenCV" باز کنید. این دوره آموزشی عملی شما را در کل فرآیند ساختن یک سیستم هوشمند راهنمایی می‌کند که می‌تواند سن و جنسیت را از روی تصاویر چهره با استفاده از فناوری‌های پیشرفته تشخیص دهد.

نکات مهم دوره:

  • پروژه های عملی: با استفاده از تکنیک های آموخته شده در طول دوره، یک مدل تشخیص سن و جنسیت را مرحله به مرحله بسازید و آزمایش کنید.

  • برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی: نحوه استفاده از تشخیص سن و جنسیت را در سناریوهای عملی، از بازاریابی گرفته تا امنیت، بدانید و برنامه‌های خود را با بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تقویت کنید.

  • برنامه‌نویسی عملی: با تمرین‌ها و پروژه‌های برنامه‌نویسی عملی همراه شوید، همراه با توضیحات دقیق برای کمک به درک هر خط کد.

  • کد منبع کامل: به تمام کد منبع و مجموعه داده های مورد استفاده در دوره دسترسی داشته باشید، به شما امکان می دهد نتایج را تکرار کنید و پروژه را برای نیازهای خود سفارشی کنید.

  • راهنمایی تخصصی: از یک مربی باتجربه بیاموزید که شما را از طریق موضوعات پیچیده به روشی آسان و قابل درک راهنمایی می کند و نکات و بهترین شیوه ها را در طول مسیر ارائه می دهد.


چرا این دوره را بگذرانید؟

در پایان این دوره، دانش و مهارت لازم برای ساختن یک سیستم کاملاً کاربردی تشخیص سن و جنسیت را با استفاده از DNN و OpenCV خواهید داشت. شما قادر خواهید بود آنچه را که آموخته اید در پروژه های دنیای واقعی به کار ببرید و در زمینه هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر یک مزیت رقابتی به دست آورید. چه به دنبال افزودن یک مهارت ارزشمند به مجموعه خود باشید یا از هوش مصنوعی برای حل مشکلات عملی استفاده کنید، این دوره شما را در مسیر درست قرار می دهد.

اکنون ثبت نام کنید!

فرصت را از دست ندهید تا یاد بگیرید چگونه برنامه های قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کنید. همین امروز ثبت نام کنید و اولین قدم را برای تسلط بر تشخیص سن و جنسیت با استفاده از DNN و OpenCV بردارید!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر تشخیص کامل سن و جنسیت با استفاده از پروژه DNN و OPENCV Introduction to Complete Age & Gender Detection Using DNN & OPENCV Project

  • مقدمه دوره Introduction To Course

تشخیص سن و جنسیت با استفاده از پروژه DNN و OPENCV را کامل کنید Complete Age & Gender Detection Using DNN & OPENCV Project

  • کلاس 1: بسته های وارداتی CLASS 1 : IMPORT PACKAGES

  • کلاس 2: تشخیص چهره ها CLASS 2 : DETECTING FACES

  • کلاس 3: واردات مدل ها CLASS 3 : IMPORTING MODELS

  • کلاس 4: یافتن سن، جنسیت، چهره با استفاده از DNN CLASS 4 : FINDING AGE , GENDER , FACE USING DNN

  • کلاس 5: خروجی و نتیجه گیری CLASS 5 : OUTPUT & CONCLUSION

  • تکلیف ASSIGNMENT

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

تشخیص سن و جنسیت با استفاده از پروژه DNN و OPENCV را کامل کنید
جزییات دوره
39 mins
6
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
4,000
4 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN

دانشجوی علوم کامپیوتر