آموزش پروژه کامل یادگیری عمیق YOLOv7: از Noob تا متخصص
Complete Deep Learning YOLOv7 Project : From Noob To Expert
عنوان دوره: پروژه کامل یادگیری عمیق YOLOv7: از Noob تا متخصص با استفاده از Roboflow و Google Colab
شرح دوره:
به "پروژه کامل یادگیری عمیق YOLOv7: از Noob تا متخصص با استفاده از Roboflow و Google Colab" خوش آمدید. این دوره جامع طراحی شده است تا شما را به سفری از مبتدی تا متخصص در پیاده سازی YOLOv7، یک الگوریتم پیشرفته تشخیص اشیا، با استفاده از قدرت Roboflow و Google Colab ببرد. چه دانش‌آموز، توسعه‌دهنده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره شما را به مهارت‌هایی برای ساخت و استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء قوی مجهز می‌کند.
آنچه خواهید آموخت:
مقدمه ای بر تشخیص اشیا و YOLOv7:
مبانی تشخیص شی و الگوریتم YOLO (شما فقط یک بار نگاه می کنید) را با تمرکز بر نسخه 7 درک کنید.
راه اندازی Roboflow:
با نحوه استفاده از Roboflow، پلتفرمی برای مدیریت و پیش پردازش کارآمد مجموعه داده‌های تشخیص اشیا آشنا شوید.
حاشیه نویسی و تقویت داده ها:
در فرآیند حاشیه نویسی و افزودن مجموعه داده خود، بهینه سازی آن برای آموزش مدل YOLOv7، شیرجه بزنید.
معرفی Google Colab:
با Google Colab، یک پلت فرم مبتنی بر ابر برای اجرای کد پایتون، و ادغام آن با چارچوب های یادگیری عمیق آشنا شوید.
گردش کار آموزش YOLOv7:
جریان کار سرتاسر آموزش یک مدل YOLOv7، از آماده‌سازی مجموعه داده تا آموزش و ارزیابی مدل را کاوش کنید.
تنظیم دقیق و بهینه سازی مدل:
تکنیک هایی را برای تنظیم دقیق و بهینه سازی مدل YOLOv7 خود برای عملکرد بهتر در کارهای خاص بیاموزید.
صادرات و استقرار مدل‌ها:
فرآیند صادر کردن مدل YOLOv7 آموزش دیده خود و استقرار آن برای کارهای تشخیص اشیا در دنیای واقعی را بدانید.
پروژه ها و چالش های عملی:
در تمرین‌ها، پروژه‌ها و چالش‌های عملی شرکت کنید تا درک خود را از اجرای YOLOv7 تقویت کنید.
ادغام با Roboflow برای یادگیری مستمر:
بررسی کنید که چگونه Roboflow می تواند برای یادگیری مداوم استفاده شود و مدل شما را قادر می سازد در طول زمان با داده های جدید بهبود یابد.
بهترین روش ها و معیارهای عملکرد:
درباره بهترین شیوه‌ها برای اجرای YOLOv7 بینش به دست آورید و یاد بگیرید که چگونه عملکرد مدل را با استفاده از معیارهای مربوط ارزیابی کنید.
چرا ثبت نام کنید:
پروژه Hands-On YOLOv7: در یک پروژه عملی کامل شرکت کنید و یک مدل YOLOv7 را از ابتدا بسازید.
کاربرد دنیای واقعی: مهارت هایی را به دست آورید که می تواند مستقیماً برای استقرار مدل های تشخیص اشیا در حوزه های مختلف اعمال شود.
پشتیبانی انجمن: به جامعه ای از یادگیرندگان بپیوندید، تجربیات خود را به اشتراک بگذارید، و از مربیان و همتایان خود در طول سفر یادگیری خود کمک بگیرید.
این تجربه یادگیری متحول کننده را آغاز کنید و در پیاده سازی YOLOv7 برای تشخیص اشیا با استفاده از Roboflow و Google Colab متخصص شوید. اکنون ثبت نام کنید و مهارت های خود را در زمینه پویا یادگیری عمیق ارتقا دهید!
مقدمه ای بر دوره پروژه یادگیری عمیق Introduction To Deep Learning Project Course
-
مقدمه دوره Introduction To Course
مقدمه ای بر پروژه YOLOV7 در ROBOFLOW INTRODUCTION TO YOLOV7 PROJECT IN ROBOFLOW
-
معرفی وب سایت ROBOFLOW ROBOFLOW WEBSITE INTRO
-
پروژه ایجاد فضای کاری PROJECT WORKSPACE CREATE
-
مجموعه داده برای پروژه YOLOV7 DATASET FOR YOLOV7 PROJECT
-
حاشیه نویسی و برچسب گذاری ANNOTATION AND LABELLING
-
آموزش DATASET در YOLOV7 DATASET TRAINING IN YOLOV7
-
تایید مدل YOLOV7 YOLOV7 MODEL VALIDATE
مقدمه ای بر GOOGLE COLAB INTRODUCTION TO GOOGLE COLAB
-
GOOGLE COLAB مقدمه GOOGLE COLAB INTRO
-
بسته های وارداتی برای YOLOV7 IMPORT PACKAGES FOR YOLOV7
-
آموزش مدل YOLOV7 YOLOV7 MODEL TRAINING
-
اعتبار مدل با تصاویر VALIDATE MODEL WITH IMAGES
-
فایل YOLOV7 PYTORCH را دانلود کنید DOWNLOAD YOLOV7 PYTORCH FILE
مقدمه ای بر PYCHARM IDE INTRODUCTION TO PYCHARM IDE
-
پروژه یادگیری عمیق را در PYCHARM IDE اجرا کنید EXECUTE DEEP LEARNING PROJECT IN PYCHARM IDE
![آموزش React JS- راهنمای کامل برای توسعه وب Frontend [2022]](https://donyad.com/course/getimg/7e602332-f792-49e1-8ebe-37ba6f1c63ba.jpg "آموزش React JS- راهنمای کامل برای توسعه وب Frontend [2022]")
https://donyad.com/d/e15d92
ARUNNACHALAM SHANMUGARAAJAN
دانشجوی علوم کامپیوتر
نمایش نظرات