یادگیری جامع بینایی کامپیوتر با پایتون: از صفر تا تخصص
بینایی کامپیوتر (CV) شاخهای از علوم کامپیوتر است که به شبیهسازی قابلیتهای سیستم بینایی انسان میپردازد. در این فرآیند، تصاویر و ویدیوهای دنیای واقعی گرفته، پردازش و تحلیل میشوند تا ماشینها بتوانند اطلاعات مفید و کاربردی را از دنیای فیزیکی استخراج کنند.
تا همین اواخر، قابلیتهای بینایی کامپیوتر محدود بود. اما به لطف نوآوریهای اخیر در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، این حوزه پیشرفت چشمگیری داشته است. امروزه، بینایی کامپیوتر در بسیاری از وظایف روتین مرتبط با تشخیص و برچسبگذاری اشیاء از انسان پیشی گرفته است.
دوره آموزشی "تسلط بر بینایی کامپیوتر از ابتدا با پایتون" فرصتی بینظیر برای یادگیری و تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه است. در این دوره، مفاهیم کلیدی بینایی کامپیوتر را خواهید آموخت و با فرآیند تصویربرداری دیجیتال و حوزههای کاربردی کلیدی CV آشنا خواهید شد. این دوره:
درک آسان
توصیفی
جامع
عملی با کدنویسی زنده
غنی از دانش بهروز و پیشرفته
با وجود اینکه این دوره شامل تمام مفاهیم پایهی بینایی کامپیوتر است، شما تشویق میشوید که فراتر از آنچه میآموزید، تجربه کسب کنید. درک شما از هر مفهوم در پایان هر بخش مورد سنجش قرار میگیرد. تکالیف، فعالیتها و آزمونها همراه با راهحلها، یادگیری شما را ارزیابی خواهند کرد. بسیاری از این فعالیتها بر کدنویسی متمرکز هستند تا شما را برای پیادهسازی آماده کنند.
دو پروژه عملی در بخش پایانی – "تشخیص تغییرات در دوربینهای مدار بسته (Real-time)" و "دستگاههای DVR هوشمند (Real-time)" – مهمترین بخش یادگیری این دوره را تشکیل میدهند. این پروژهها به شما کمک میکنند تا مهارتهای عملی خود را تقویت کنید. تکمیل موفقیتآمیز این دو پروژه، رزومه شما را غنی کرده و به شروع حرفهی شما در حوزه بینایی کامپیوتر کمک شایانی خواهد کرد.
آموزشهای این دوره در قالب بیش از 320 ویدئو همراه با نوتبوکهای کدنویسی مفصل ارائه میشود. ویدئوها با کیفیت HD و مجموع زمان تقریبی آنها بیش از 27 ساعت است.
اکنون بهترین زمان برای یادگیری بینایی کامپیوتر است. همین حالا با این دوره آموزشی بینظیر شروع کنید!
یادگیری با ما لذتبخش است:
در این دوره از متدولوژی اثباتشده "یادگیری با انجام دادن" استفاده میکنیم. ابتدا علاقه یادگیرندگان را برمیانگیزیم. با مفاهیم پایه شروع کرده و بر درک شفاف هر مفهوم تمرکز میکنیم. توضیحات هر مفهوم تئوری با پیادهسازی عملی دنبال میشود. سپس شما را تشویق میکنیم که با آموختههای خود چیز جدیدی خلق کنید.
هدف ما این است که به شما کمک کنیم تا قبل از پرداختن به مفاهیم پیشرفته، بر مفاهیم پایهای بینایی کامپیوتر مسلط شوید. محتوای دوره شامل ویدئوهای آنلاین، یادداشتهای دوره، تمرینهای عملی، پروژهها، آزمونها و جزوهها است. ما پشتیبانی یادگیری را نیز برای شما فراهم میکنیم. در صورت داشتن هرگونه سوال، میتوانید با تیم ما تماس بگیرید و ما در اسرع وقت پاسخگو خواهیم بود.
محتوای دوره:
این دوره جامع شامل موضوعات زیر است:
1. مقدمه
الف. معرفی
i. بینایی کامپیوتر چیست؟
2. تبدیل تصاویر (Image Transformations)
الف. مقدمهای بر تصاویر
i. ساختار داده تصویر
ii. تصاویر رنگی
iii. تصاویر سیاه و سفید (Grayscale)
iv. فضاهای رنگی (Color Spaces)
v. تبدیل فضاهای رنگی در OpenCV
vi. بخشبندی تصویر با استفاده از تبدیل فضاهای رنگی
ب. تبدیلهای هندسی دوبعدی (2D Geometric Transformations)
i. مقیاسدهی (Scaling)
ii. چرخش (Rotation)
iii. برش (Shear)
iv. انعکاس (Reflection)
v. انتقال (Translation)
vi. تبدیل آفین (Affine Transformation)
vii. هندسه پرسپکتیو (Projective Geometry)
viii. تبدیل آفین به صورت ماتریس
ix. کاربرد تجزیه مقادیر منفرد (SVD) (اختیاری)
x. تبدیل پرسپکتیو (Homography)
ج. تخمین تبدیل هندسی
i. تخمین تبدیل آفین
ii. تخمین هوموگرافی
iii. تبدیل خطی مستقیم (DLT)
iv. ساخت پانوراما با انتخاب دستی نقاط کلیدی
3. فیلتر تصویر و مورفولوژی (Image Filtering and Morphology)
الف. فیلتر تصویر
i. فیلتر پایینگذر (Low Pass Filter)
ii. فیلتر بالاگذر (High Pass Filter)
iii. فیلتر میانگذر (Band Pass Filter)
iv. هموارسازی تصویر (Image Smoothing)
v. افزایش وضوح تصویر (Image Sharpening)
vi. گرادیان تصویر (Image Gradients)
vii. فیلتر گاوسی (Gaussian Filter)
viii. مشتق گاوسیها
ب. مورفولوژی
i. باینریسازی تصویر (Image Binarization)
ii. اتساع تصویر (Image Dilation)
iii. فرسایش تصویر (Image Erosion)
iv. نازکسازی و اسکلتی کردن تصویر (Image Thinning and Skeletonization)
v. باز کردن و بستن تصویر (Image Opening and Closing)
4. تشخیص شکل (Shape Detection)
الف. تشخیص لبه (Edge Detection)
i. تعریف لبه
ii. آشکارساز لبه ساده
iii. آشکارساز لبه Canny
1. محاسبات گرادیان کارآمد
2. سرکوب غیرحداکثری با استفاده از جهتهای گرادیان
3. آستانهگذاری چند سطحی - آستانهگذاری هیسترزیس
ب. تشخیص اشکال هندسی
i. RANSAC
ii. تشخیص خط با RANSAC
iii. تشخیص چندین خط با RANSAC
iv. تشخیص دایره با RANSAC
v. تشخیص شکل پارامتریک با RANSAC
vi. تبدیل هاف (Hough Transform - HT)
vii. تشخیص خط با HT
viii. تشخیص چندین خط با HT
ix. تشخیص دایره با HT
x. تشخیص شکل پارامتریک با HT
xi. تخمین تبدیل آفین با RANSAC
xii. اشکال غیرپارامتریک و تبدیل هاف تعمیمیافته
5. تشخیص و تطابق نقاط کلیدی (Key Point Detection and Matching)
الف. تشخیص گوشه (Corner Detection)
i. تعریف گوشه
ii. آشکارساز گوشه ساده
iii. آشکارساز گوشه هریس (Harris Corner Detector)
1. جهتهای پیوسته
2. تقریب تیلور
3. تانسور ساختار
4. تقریب واریانس
5. تشخیص در مقیاسهای چندگانه
ب. پروژه: ساخت پانوراماهای خودکار
i. تشخیص خودکار نقاط کلیدی
ii. تعیین مقیاس
iii. تعیین جهتگیری
iv. استخراج ویژگی (Feature Extraction - SIFT)
v. تطابق ویژگی
vi. چسباندن تصاویر (Image Stitching)
6. حرکت (Motion)
الف. جریان نوری، جریان کلی (Optical Flow, Global Flow)
i. فرض ثبات روشنایی
ii. تقریب خطی
iii. روش لوکاس-کاناده (Lucas–Kanade Method)
iv. جریان کلی
v. بخشبندی حرکت (Motion Segmentation)
ب. ردیابی اشیاء (Object Tracking)
i. ردیابی مبتنی بر هیستوگرام
ii. ردیاب KLT
iii. ردیابی چندگانه اشیاء
iv. مقایسه ردیابها
7. تشخیص اشیاء (Object Detection)
الف. رویکردهای کلاسیک
i. پنجره لغزان (Sliding Window)
ii. فضای مقیاس (Scale Space)
iii. فضای چرخش (Rotation Space)
iv. محدودیتها
ب. رویکردهای یادگیری عمیق
i. YOLO به عنوان مطالعه موردی
8. بینایی کامپیوتر سهبعدی (3D Computer Vision)
الف. بازسازی سهبعدی (3D Reconstruction)
i. پیکربندی دو دوربین
ii. تطابق نقاط کلیدی
iii. مثلثبندی و محاسبه ساختار
ب. کاربردها
i. ثبت حرکت (Mocap)
ii. انیمیشنهای سهبعدی
9. پروژهها
الف. تشخیص تغییرات در دوربینهای CCTV (Real-time)
ب. دستگاههای DVR هوشمند (Real-time)
پس از اتمام موفقیتآمیز این دوره، شما قادر خواهید بود:
مفاهیم و تئوریهای بینایی کامپیوتر را با مسائل دنیای واقعی مرتبط سازید.
هر پروژهای که نیازمند دانش بینایی کامپیوتر است را از ابتدا پیادهسازی کنید.
جنبههای نظری و عملی مفاهیم بینایی کامپیوتر را بدانید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
مبتدیان مطلق که هیچ اطلاعی از بینایی کامپیوتر ندارند.
افرادی که میخواهند راهحلهای هوشمند بسازند.
افرادی که مایلند بینایی کامپیوتر را با دادههای واقعی بیاموزند.
افرادی که دوست دارند ابتدا تئوری را یاد بگیرند و سپس با پایتون آن را پیادهسازی کنند.
افرادی که میخواهند بینایی کامپیوتر را همراه با پیادهسازی آن در پروژههای واقعگرایانه بیاموزند.
دانشمندان داده (Data Scientists)
متخصصان یادگیری ماشین (Machine Learning Experts)
دنیای شگفتانگیز بینایی کامپیوتر را کشف کنید و اولین قدم خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه بردارید.
همین حالا ثبت نام کنید و در سفری یادگیری که تئوری و پروژههای عملی را ترکیب میکند، گام بردارید. امروز بر بینایی کامپیوتر مسلط شوید!
کلمات کلیدی:
پردازش تصویر (Image Processing)
یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر
هوش مصنوعی در بینایی کامپیوتر
مدلهای یادگیری ماشین برای تحلیل تصویر
تشخیص و شناسایی اشیاء (Object Detection and Recognition)
فیلترینگ و بهبود تصویر (Image Filtering and Enhancement)
الگوریتمهای تشخیص شکل
تکنیکهای تشخیص و تطابق نقاط کلیدی
جریان نوری و تحلیل حرکت (Optical Flow and Motion Analysis)
بینایی کامپیوتر سهبعدی و بازسازی
کاربردهای بینایی کامپیوتر در زمان واقعی (Real-time Computer Vision Applications)
تشخیص تغییرات در دوربینهای مدار بسته (Change Detection in CCTV)
سیستمهای DVR هوشمند (Smart DVR Systems)
پروژههای بینایی کامپیوتر (Computer Vision Projects)
بخشبندی تصویر (Image Segmentation)
استخراج ویژگی در بینایی کامپیوتر (Feature Extraction in CV)
آشکارساز گوشه هریس (Harris Corner Detector)
تبدیل ویژگیهای ناوردا در مقیاس (SIFT)
الگوریتم RANSAC
YOLO (You Only Look Once)
بازسازی سهبعدی از تصاویر
ساختار از حرکت (SfM)
ثبت حرکت (Mocap)
بینایی کامپیوتر برای انیمیشن سهبعدی
بینایی کامپیوتر برای دانشمندان داده
بینایی کامپیوتر برای متخصصان یادگیری ماشین
AI Sciences
کارشناسان هوش مصنوعی و دانشمندان داده | رتبه ۴+ | 168+ کشور
AI Sciences Team
پشتیبانی از تیم علوم هوش مصنوعی
نمایش نظرات