[جدید] 1300+ سؤالات تمرینی مصاحبه بینایی رایانه

با دوره جامع ما با عنوان "Master Computer Vision: 1300+ Questions Interview Practice" قفل دنیای بینایی کامپیوتر را باز کنید. این برنامه با دقت طراحی شده بیش از 1300 سؤال تمرینی را ارائه می دهد که در تمام سطوح دشواری - مبتدی، متوسط ​​و پیشرفته - در سراسر مقوله های حیاتی مانند اصول پردازش تصویر، تکنیک های یادگیری عمیق، روش های تشخیص اشیا و موارد دیگر را شامل می شود.

در طول این دوره، شما با موضوعاتی از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، استراتژی‌های تقسیم‌بندی تصویر، سیستم‌های بینایی بلادرنگ، و مدل‌های تولیدی مانند GAN درگیر خواهید شد. هر بخش نه تنها برای آزمایش دانش شما، بلکه برای تعمیق درک شما از طریق کاربردهای عملی و سناریوهای دنیای واقعی طراحی شده است.

با تکمیل این دوره، به توانایی خود در مقابله با مشکلات پیچیده بینایی کامپیوتری و آمادگی موثر برای مصاحبه های فنی اعتماد خواهید کرد. چه به دنبال شغلی در زمینه هوش مصنوعی باشید یا صرفاً بخواهید مجموعه مهارت های خود را افزایش دهید، دوره ما منابعی را که برای موفقیت نیاز دارید فراهم می کند.

این آزمون‌های تمرینی شامل موارد زیر است:

1. مبانی پردازش تصویر

• نمایش تصویر (پیکسل، RGB، مقیاس خاکستری)

• فیلترها (تار، واضح کردن، تشخیص لبه)

• تنظیمات هیستوگرام و کنتراست

• آستانه (باینری، روش Otsu)

• عملیات مورفولوژیکی (فرسایش، اتساع، باز کردن، بسته شدن)

2. مبانی بینایی کامپیوتر

• فیلترها و هسته های کانولوشن

• تغییرهای تصویر (چرخش، ترجمه، مقیاس‌بندی)

• تکنیک های درون یابی (دو خطی، دو مکعبی)

• فضاهای رنگی (RGB، HSV، Lab، و غیره)

• تشخیص خطوط و شکل

• Hough Transform (تشخیص خط و دایره)

• استخراج ویژگی (SIFT، SURF، ORB)

3. یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر

• شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)

  • معماری (لایه های تبدیل، ادغام، توابع فعال سازی)

  • معماری های معروف CNN (AlexNet، VGG، ResNet، و غیره)

• تکنیک های پس انتشار و بهینه سازی (Gradient Descent، Adam)

• انتقال آموزش

• تنظیم دقیق مدل های از پیش آموزش دیده

• توابع فعالسازی (ReLU، Leaky ReLU، Softmax)

• توابع از دست دادن (Cross-Entropy، MSE)

• نرمال سازی دسته ای و حذف

4. تشخیص شی و محلی سازی

• تکنیک پنجره کشویی

• سی‌ان‌ان‌های مبتنی بر منطقه (R-CNN، Fast R-CNN، سریع‌تر R-CNN)

• YOLO (شما فقط یک بار نگاه می کنید)

• SSD (Single Shot Multibox Detector)

• جعبه‌های لنگر، تقاطع روی اتحاد (IoU)

• سرکوب غیر حداکثری (NMS)

5. بخش بندی تصویر

• بخش بندی مبتنی بر آستانه

• الگوریتم حوضه آبخیز

• بخش‌بندی مبتنی بر تشخیص لبه

• منطقه در حال رشد

• بخش‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق (شبکه‌های کاملاً پیچیده، U-Net، Mask R-CNN)

• بخش بندی معنایی در مقابل تقسیم بندی نمونه

6. تحلیل جریان و حرکت نوری

• الگوریتم‌های جریان نوری (Lucas-Kanade، Farneback)

• تفریق پس‌زمینه

• الگوریتم‌های ردیابی (Kalman Filter، Mean-Shift، CAMSshift)

• ردیابی اشیا با یادگیری عمیق (شبکه های سیامی، DeepSORT)

7. 3D Computer Vision

• تخمین عمق (دید استریو، نور ساختاریافته)

• هندسه اپی قطبی (ماتریس اساسی، ماتریس اساسی)

• کالیبراسیون دوربین

• بازسازی سه بعدی (ساختار از حرکت، چند نمای استریو)

• ابرهای نقطه، مش های سه بعدی

• پردازش داده LiDAR

8. تشخیص چهره، تشخیص و تخمین پوس

• الگوریتم Viola-Jones برای تشخیص چهره

• آبشارهای هار و HOG (هیستوگرام گرادیان های جهت دار)

• تشخیص چهره مبتنی بر یادگیری عمیق (MTCNN، SSD برای چهره ها)

• تشخیص نقطه عطف چهره

• تکنیک های تشخیص چهره (Eigenfaces، Fisherfaces، LBPH)

• تشخیص چهره مبتنی بر یادگیری عمیق (FaceNet، VGGFace)

• تخمین موقعیت (مشکل OpenPose، PnP)

9. مدل های مولد و ترکیب تصویر

• رمزگذارهای خودکار و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE)

• شبکه های متخاصم مولد (GAN)

  • DCGAN، CycleGAN، StyleGAN

• تکنیک های با وضوح فوق العاده

• ترجمه تصویر به تصویر

10. سری زمانی در بینایی کامپیوتر (تحلیل ویدئو)

• تشخیص عملکرد

• بخش بندی قاب ویدیو

• طبقه بندی ویدئو (معماری CNN + LSTM)

• شبکه های کانولوشن موقت (TCN)

• استخراج ویژگی مکانی-زمانی

11. تکنیک های بهینه سازی

• تنظیم فراپارامتر (نرخ یادگیری، تکانه)

• تکنیک هایی برای جلوگیری از تطبیق بیش از حد (ترک، افزایش داده)

• توقف زودهنگام، زمان‌بندی نرخ یادگیری

• کوانتیزاسیون و هرس مدل برای کارایی

12. Edge AI و Embedded Vision

• مدل‌های بینایی در حال اجرا در سیستم‌های تعبیه‌شده (NVIDIA Jetson، Raspberry Pi)

• فشرده سازی مدل (کوانتیزاسیون، هرس)

• بهینه سازی ONNX و TensorRT

• معماری های کارآمد (MobileNet، SqueezeNet، ShuffleNet)

13. ابزارهای حاشیه نویسی تصویر و آماده سازی داده ها

• حاشیه نویسی دستی در مقابل حاشیه نویسی خودکار

• ابزارهایی مانند LabelImg، CVAT

• پیش پردازش داده (افزایش، عادی سازی)

• تولید داده مصنوعی

14. کتابخانه های محبوب کامپیوتر ویژن

• OpenCV (پردازش تصویر، تشخیص اشیا)

• Dlib (تشخیص چهره، ردیابی شی)

• TensorFlow/Keras (یادگیری عمیق)

• PyTorch (یادگیری عمیق)

• Scikit-image (پردازش تصویر)

15. سیستم‌های دید زمان واقعی

• تشخیص شی در زمان واقعی

• بهینه سازی نرخ فریم

• پردازش جریان ویدئو (OpenCV، GStreamer)

• پردازش GPU در مقابل CPU برای برنامه‌های هم‌زمان

16. معیارهای ارزیابی مدل

• دقت، یادآوری، امتیاز F1

• دقت، ماتریس سردرگمی

• تقاطع روی اتحاد (IoU) برای تشخیص شی

• میانگین دقت متوسط ​​(mAP)

• دقت پیکسل و میانگین IoU برای تقسیم بندی

• منحنی مشخصه عملیاتی گیرنده (ROC)، AUC

17. توضیح پذیری و تفسیرپذیری

• تجسم لایه‌ها و فیلترهای CNN

• Grad-CAM، Layer-wise Relevance Propagation (LRP)

• SHAP، LIME برای تفسیرپذیری در مدل‌های بینایی

• سوگیری و انصاف در مدل‌های بینایی کامپیوتری

  
  

در این سفر هیجان انگیز به قلمرو بینایی کامپیوتر به ما بپیوندید! با دسترسی مادام العمر به مطالب به روز و جامعه حامی یادگیرندگان، شما به خوبی برای مقابله با چالش ها در این زمینه پویا مجهز خواهید بود. اکنون ثبت نام کنید و درک خود را از بینایی کامپیوتر از امروز تغییر دهید!

چالش را در آغوش بگیرید—سفر شما به دنیای جذاب بینایی کامپیوتر از اینجا شروع می شود!