پی سی دانلود - object-detection

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی بسازند، بدون آنکه درگیر پیچیدگی‌های تئوری شوند. شرکت‌کنندگان در این دوره به سرعت یاد خواهند گرفت که چگونه یک مدل تشخیص آتش مبتنی بر YOLO را راه‌اندازی کرده و آن را با FastAPI برای پردازش بک‌اند و Next.js برای رابط کاربری وب ادغام کنند. این رویکرد عملی به افراد امکان می‌دهد تا به جای غرق شدن در مباحث نظری عمیق، مستقیماً به سمت ساخت یک پروژه کاربردی حرکت کنند. در این دوره، موارد مختلفی مورد بررسی قرار می‌گیرد تا شرکت‌کنندگان تجربه جامعی به دست آورند. ابتدا، نحوه نصب و پیکربندی YOLO برای تشخیص آتش آموزش داده می‌شود، که گام اساسی برای شروع کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر است. سپس، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه یک بک‌اند FastAPI را برای تشخیص آتش در زمان واقعی راه‌اندازی کنند، که برای ارتباط سریع و مؤثر بین مدل و رابط کاربری ضروری است. همچنین، ساخت یک فرانت‌اند Next.js برای نمایش بصری نتایج تشخیص آتش نیز آموزش داده می‌شود، که به کاربران امکان می‌دهد وضعیت را به صورت گرافیکی مشاهده کنند. یکی دیگر از جنبه‌های مهم دوره، پیاده‌سازی یک سیستم هشدار برای اعلان‌های بلادرنگ است تا کاربران فوراً از وقوع آتش‌سوزی مطلع شوند. ذخیره و بازیابی کارآمد گزارش‌های تشخیص آتش نیز بخشی از برنامه آموزشی است که برای تحلیل‌های بعدی و بهبود سیستم اهمیت دارد. علاوه بر این، دوره بهینه‌سازی مدل‌های YOLO برای عملکرد بهتر را پوشش می‌دهد، که برای افزایش دقت و سرعت تشخیص حیاتی است. شرکت‌کنندگان همچنین با نحوه استقرار برنامه خود برای استفاده در محیط‌های واقعی آشنا می‌شوند و تجربه عملی در ساخت برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند.
در دوره آموزشی Build a Fire Detection with AI: YOLO, FastAPI & Next.js با ساخت یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به عنوان یک راهنمای جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی و تکنیک‌های کلیدی پردازش تصویر دیجیتال آشنا می‌کند. در طول این دوره، فراگیران با مفاهیم اساسی مانند اعمال حسابی و منطقی بر روی تصاویر، انواع فیلترهای خطی و غیرخطی و کاربرد آن‌ها در بهبود کیفیت تصاویر آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه کار با فضاهای رنگی مختلف و تکنیک‌های آستانه‌گذاری برای قطعه‌بندی تصاویر مورد بررسی قرار می‌گیرد. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با روش‌های تشخیص و تقویت لبه‌ها و همچنین تکنیک‌های حذف نویز و ترمیم تصاویر آسیب‌دیده آشنا می‌شوند. این دوره با ارائه مثال‌ها و کاربردهای عملی در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتر، تصویربرداری پزشکی و رباتیک، دانش و مهارت‌های لازم برای به کارگیری پردازش تصویر در پروژه‌های واقعی را در اختیار فراگیران قرار می‌دهد. هدف نهایی این دوره، ایجاد یک پایه قوی و کاربردی در زمینه پردازش تصویر برای شرکت‌کنندگان است تا بتوانند از این دانش در زمینه‌های تخصصی خود بهره ببرند.
در دوره آموزشی Fundamentals of Computer Vision با اصول و کاربردهای پردازش تصویر دیجیتال آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی برنامه‌نویسی پایتون و کار با کتابخانه‌های Numpy و Matplotlib به سطح پیشرفته‌ای از بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق با استفاده از OpenCV، TensorFlow و Keras هدایت می‌کند. در طول دوره، مفاهیم تئوری به همراه پیاده‌سازی عملی از طریق پروژه‌های متعدد آموزش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان درک عمیقی از مباحث کسب کرده و توانایی توسعه پروژه‌های کاربردی در این زمینه‌ها را پیدا کنند. یادگیری در این دوره از طریق توسعه پروژه‌ها و نوشتن کدها به صورت تعاملی صورت می‌گیرد. شرکت‌کنندگان به همراه مدرس حدود 17 پروژه را توسعه خواهند داد. در حال حاضر 13 پروژه در دوره قرار داده شده است و حدود 4 پروژه دیگر نیز به زودی اضافه خواهد شد. تلاش خواهد شد که حداقل 2 پروژه در هر هفته به محتوای دوره افزوده شود.
در دوره آموزشی Master Computer Vision & Deep Learning in OpenCV and Keras با مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مفاهیم پایه تا پیشرفته بینایی کامپیوتر راهنمایی می‌کند و بر استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال و مدل‌های تشخیص اشیا با بهره‌گیری از TensorFlow و PyTorch تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان در این دوره با نحوه کار با داده‌های تصویری، تکنیک‌های پیش‌پردازش و افزایش داده، اصول یادگیری عمیق و معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال آشنا می‌شوند. همچنین، استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیا و قطعه‌بندی تصویر از دیگر مباحث مهم این دوره است. در نهایت، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود پروژه‌های عملی در زمینه بینایی کامپیوتر را طراحی و پیاده‌سازی کنند.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp With PyTorch & Tensorflow با مباحث تئوری و عملی بینایی کامپیوتر و کاربرد آن در پروژه‌های واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک دوره 5 در 1 است. در این دوره، YOLOv7، YOLOv8، YOLOv9، YOLOv10، و YOLOv11 که پنج مدل برتر یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء هستند، آموزش داده می‌شود. این مدل‌ها به دلیل سرعت و دقت بالا، بسیار محبوب هستند. YOLOv11 جدیدترین نسخه YOLO است، در حالی که YOLOv8 محبوب‌ترین نسخه YOLO در بین تمام نسخه‌ها محسوب می‌شود.
در دوره آموزشی YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 - Deep Learning Course با مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیاء و کاربردهای عملی آنها آشنا خواهید شد.