آموزش پروژه های یادگیری عمیق را در پایتون از ابتدا کامل کنید
Complete Deep Learning Projects In Python From Scratch
عنوان دوره: آموزش کامل پروژه های یادگیری عمیق در پایتون از ابتدا
شرح دوره:
به دوره جامع "یادگیری کامل پروژه های یادگیری عمیق در پایتون از ابتدا 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 کامل پروژه، مراحل ضروری از پیش پردازش داده تا استقرار مدل را خواهید آموخت و از قابلیت های Roboflow برای مدیریت کارآمد مجموعه داده ها استفاده می کنید.
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.
مقدمه ای برای تکمیل پروژه های یادگیری عمیق در پایتون از ابتدا Introduction To Complete Deep Learning Projects In Python From Scratch
-
مقدمه ای بر تشخیص تومور مغزی با استفاده از پروژه YOLOv8 Introduction To Brain Tumor Detection Using YOLOv8 Project
-
مقدمه ای بر تشخیص تومور مغزی با استفاده از پروژه YOLOv8 Introduction To Brain Tumor Detection Using YOLOv8 Project
-
مقدمه ای بر تشخیص تومور مغزی با استفاده از پروژه YOLOv8 Introduction To Brain Tumor Detection Using YOLOv8 Project
-
ایجاد پروژه PROJECT CREATION
-
ایجاد پروژه PROJECT CREATION
-
ایجاد پروژه PROJECT CREATION
-
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص تومور مغزی DATASET CREATION FOR BRAIN TUMOR DETECTION
-
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص تومور مغزی DATASET CREATION FOR BRAIN TUMOR DETECTION
-
ایجاد مجموعه داده برای تشخیص تومور مغزی DATASET CREATION FOR BRAIN TUMOR DETECTION
-
حاشیه نویسی برای مجموعه داده ANNOTATION FOR DATASET
-
حاشیه نویسی برای مجموعه داده ANNOTATION FOR DATASET
-
حاشیه نویسی برای مجموعه داده ANNOTATION FOR DATASET
-
مجموعه داده های آموزشی با مدل YOLOV8 TRAINING DATASET WITH YOLOV8 MODEL
-
مجموعه داده های آموزشی با مدل YOLOV8 TRAINING DATASET WITH YOLOV8 MODEL
-
مجموعه داده های آموزشی با مدل YOLOV8 TRAINING DATASET WITH YOLOV8 MODEL
-
اعتبارسنجی مدل VALIDATE MODEL
-
اعتبارسنجی مدل VALIDATE MODEL
-
اعتبارسنجی مدل VALIDATE MODEL
-
اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTE IN PYCHARM IDE
-
اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTE IN PYCHARM IDE
-
اجرای پروژه در PYCHARM IDE PROJECT EXECUTE IN PYCHARM IDE
مقدمه ای برای تکمیل پروژه های یادگیری عمیق در پایتون از ابتدا Introduction To Complete Deep Learning Projects In Python From Scratch
مقدمه ای برای تکمیل پروژه های یادگیری عمیق در پایتون از ابتدا Introduction To Complete Deep Learning Projects In Python From Scratch
مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از پروژه YOLOv7 INTRODUCTION TO EMOTION DETECTION USING YOLOv7 PROJECT
-
مقدمه پروژه INTRO TO PROJECT
-
مقدمه پروژه INTRO TO PROJECT
-
مقدمه پروژه INTRO TO PROJECT
-
ایجاد حساب ACCOUNT CREATION
-
ایجاد حساب ACCOUNT CREATION
-
ایجاد حساب ACCOUNT CREATION
-
ایجاد مجموعه داده DATASET CREATION
-
ایجاد مجموعه داده DATASET CREATION
-
ایجاد مجموعه داده DATASET CREATION
-
حاشیه نویسی و برچسب گذاری ANNOTATION AND LABELLING
-
حاشیه نویسی و برچسب گذاری ANNOTATION AND LABELLING
-
حاشیه نویسی و برچسب گذاری ANNOTATION AND LABELLING
-
TRAIN مدل YOLOV7 TRAIN YOLOV7 MODEL
-
TRAIN مدل YOLOV7 TRAIN YOLOV7 MODEL
-
TRAIN مدل YOLOV7 TRAIN YOLOV7 MODEL
-
اعتبار مدل YOLOV7 VALIDATE YOLOV7 MODEL
-
اعتبار مدل YOLOV7 VALIDATE YOLOV7 MODEL
-
اعتبار مدل YOLOV7 VALIDATE YOLOV7 MODEL
-
اجرای پروژه در PYCHARM PROJECT EXECUTION IN PYCHARM
-
اجرای پروژه در PYCHARM PROJECT EXECUTION IN PYCHARM
-
اجرای پروژه در PYCHARM PROJECT EXECUTION IN PYCHARM
مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از پروژه YOLOv7 INTRODUCTION TO EMOTION DETECTION USING YOLOv7 PROJECT
مقدمه ای بر تشخیص احساسات با استفاده از پروژه YOLOv7 INTRODUCTION TO EMOTION DETECTION USING YOLOv7 PROJECT
مقدمه ای بر تشخیص چهره با استفاده از پروژه YOLOv7 INTRODUCTION TO FACE RECOGNITION USING YOLOv7 PROJECT
-
مقدمه پروژه INTRO TO PROJECT
-
مقدمه پروژه INTRO TO PROJECT
-
مقدمه پروژه INTRO TO PROJECT
-
ایجاد پروژه PROJECT CREATION
-
ایجاد پروژه PROJECT CREATION
-
ایجاد پروژه PROJECT CREATION
-
ایجاد مجموعه داده با استفاده از ویدئوها و تصاویر DATASET CREATION USING VIDEOS AND IMAGES
-
ایجاد مجموعه داده با استفاده از ویدئوها و تصاویر DATASET CREATION USING VIDEOS AND IMAGES
-
ایجاد مجموعه داده با استفاده از ویدئوها و تصاویر DATASET CREATION USING VIDEOS AND IMAGES
-
حاشیه نویسی برای مجموعه داده ANNOTATION FOR DATASET
-
حاشیه نویسی برای مجموعه داده ANNOTATION FOR DATASET
-
حاشیه نویسی برای مجموعه داده ANNOTATION FOR DATASET
-
TRAIN مدل YOLOV7 TRAIN YOLOV7 MODEL
-
TRAIN مدل YOLOV7 TRAIN YOLOV7 MODEL
-
TRAIN مدل YOLOV7 TRAIN YOLOV7 MODEL
-
اعتبار مدل YOLOV7 VALIDATE YOLOV7 MODEL
-
اعتبار مدل YOLOV7 VALIDATE YOLOV7 MODEL
-
اعتبار مدل YOLOV7 VALIDATE YOLOV7 MODEL
-
اجرای پروژه در PYCHARM PROJECT EXECUTE IN PYCHARM
-
اجرای پروژه در PYCHARM PROJECT EXECUTE IN PYCHARM
-
اجرای پروژه در PYCHARM PROJECT EXECUTE IN PYCHARM
مقدمه ای بر تشخیص چهره با استفاده از پروژه YOLOv7 INTRODUCTION TO FACE RECOGNITION USING YOLOv7 PROJECT
مقدمه ای بر تشخیص چهره با استفاده از پروژه YOLOv7 INTRODUCTION TO FACE RECOGNITION USING YOLOv7 PROJECT
مقدمه ای بر GOOGLE COLAB INTRODUCTION TO GOOGLE COLAB
-
مقدمه برای همکاری INTRO TO COLAB
-
مقدمه برای همکاری INTRO TO COLAB
-
مقدمه برای همکاری INTRO TO COLAB
-
پروژه واردات IMPORT PROJECT
-
پروژه واردات IMPORT PROJECT
-
پروژه واردات IMPORT PROJECT
-
مدل قطار در COLAB TRAIN MODEL IN COLAB
-
مدل قطار در COLAB TRAIN MODEL IN COLAB
-
مدل قطار در COLAB TRAIN MODEL IN COLAB
-
VALIADATE MODEL IN COLAB VALIADATE MODEL IN COLAB
-
VALIADATE MODEL IN COLAB VALIADATE MODEL IN COLAB
-
VALIADATE MODEL IN COLAB VALIADATE MODEL IN COLAB
-
دانلود مدل در COLAB DOWNLOAD MODEL IN COLAB
-
دانلود مدل در COLAB DOWNLOAD MODEL IN COLAB
-
دانلود مدل در COLAB DOWNLOAD MODEL IN COLAB
مقدمه ای بر GOOGLE COLAB INTRODUCTION TO GOOGLE COLAB
مقدمه ای بر GOOGLE COLAB INTRODUCTION TO GOOGLE COLAB
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/a95c8b
آموزش CompTIA CySA+ (CS0-002) امتحانات گواهینامه عملی 2023
CompTIA CySA+ (CS0-002) Practice Certification Exams 2023
سوالات را با پاسخ های دقیق تمرین کنید و برای امتحان CompTIA CySA+ (CS0-002) آماده شوید
آموزش تسلط بر React With Interview Questions، eStore Project-2023
Mastering React With Interview Questions,eStore Project-2023
اصول، روتر، Context API، Hooks، Redux، Redux-Toolkit، تماس‌های API HTTP و REST، React با TypeScript و غیره.
آموزش کمربند سبز ناب شش سیگما با Minitab ساخته شده آسان
Lean Six Sigma Green Belt with Minitab Made Easy
احتمالا بهترین آموزش روی کمربند سبز Lean Six SIgma است. با مثال‌های بی‌درنگ در Minitab بیاموزید
آموزش ملزومات شبکه CCNA: دوره جامع سیسکو
CCNA Networking Essentials: A Comprehensive Cisco Course
شبکه CCNA: TCP/IP، VLAN ها، پروتکل های مسیریابی و اصول امنیتی برای موفقیت در فناوری اطلاعات
ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN
دانشجوی علوم کامپیوتر
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.