یادگیری ماشین (Machine Learning) با سی شارپ
این دوره درحال برگزاری است

آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ(ml.net)

دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV به شما امکان می‌دهد تا با یکی از قدرتمندترین ابزارهای برنامه‌نویسی در زمینه پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر آشنا شوید. این دوره از مفاهیم پایه‌ای آغاز شده و به تدریج شما را با تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند فیلتر کردن تصویر، تشخیص لبه‌ها، و تشخیص چهره آشنا می‌کند. با تمرکز بر کتابخانه OpenCV و استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، این دوره برای برنامه‌نویسان تازه‌کار، دانشجویان و محققان علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و رباتیک طراحی شده است. همچنین، اگر یک مهندس نرم‌افزار یا توسعه‌دهنده علاقه‌مند به یادگیری مهارت‌های جدید هستید، این دوره شما را برای اجرای پروژه‌های عملی در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین آماده می‌کند.

آخرین بروزرسانی در تاریخ ۱۴۰۳/۰۸/۲۱
09 : 30 : 01

قیمت دوره :

courseTitle

با پیگیری آموزش‌های تخصصی این دوره کدیاد، شما توانایی استفاده از OpenCV برای حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف را خواهید داشت و می‌توانید از این مهارت‌ها در پروژه‌های حرفه‌ای خود بهره ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به صورت عملی و گام به گام، تسلط کامل بر پردازش تصویر و بینایی ماشین پیدا کنید.

پردازش تصویر و بینایی ماشین به عنوان دو حوزه کلیدی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نقش بسیار مهمی در توسعه نرم‌افزارهای پیشرفته دارند. OpenCV یا Open Computer Vision Library، یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌های برنامه‌نویسی برای پیاده‌سازی این مفاهیم است. یادگیری این مفاهیم به شما درک کاملی از ابزارهای OpenCV برای پردازش تصویر و ویدئو، بینایی کامپیوتر و اصول ابتدایی هوش مصنوعی ارائه خواهد کرد. در ادامه به طور کامل با مفاهیم دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV آشنا خواهید شد.

 

OpenCV چیست؟

OpenCV یک کتابخانه‌ی قدرتمند و متن‌باز برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر است که به زبان‌های برنامه‌نویسی C و C++ نوشته شده است. این کتابخانه به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا به سادگی و سرعت، الگوریتم‌های پیچیده‌ای را برای تحلیل تصاویر و ویدئوها پیاده‌سازی کنند.

OpenCV به طور گسترده در سیستم‌عامل‌های مختلفی مانند لینوکس، ویندوز و مکینتاش قابل استفاده است و همچنین از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب دیگری مانند پایتون، متلب و روبی نیز پشتیبانی می‌کند. با توجه به تمرکز اصلی OpenCV بر پردازش لحظه‌ای، این کتابخانه ابزاری ایده‌آل برای مواقعی است که نیازمند پردازش سریع تصاویر و ویدئوها هستند، مانند سیستم‌های نظارت تصویری، رباتیک و خودروهای خودران.

 

پیشنیازهای دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV

مباحث این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که افراد می‌توانند با حداقل اطلاعات در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین، مباحث لازم را به طور کامل آموزش ببینند. با این وجود برای درک هرچه بهتر دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV، آشنایی با مباحث زیر به عنوان پیش‌نیاز توصیه می‌شود:

مفاهیم برنامه‌نویسی: داشتن دانش پایه در مورد مفاهیم بنیادی برنامه‌نویسی مانند متغیرها، عملگرها، ساختارهای کنترلی (شرط، حلقه)، توابع و ... برای درک بهتر مفاهیم و الگوریتم‌های پردازش تصویر ضروری است.

زبان پایتون: از آنجایی که این دوره عمدتاً بر روی کتابخانه OpenCV-Python متمرکز است، آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و سینتکس آن بسیار مهم است. توانایی نوشتن کدهای پایه در پایتون و درک مفاهیم شیء گرایی کمک شایانی به یادگیری مطالب دوره خواهد کرد.

کتابخانه NumPy: کتابخانه NumPy نقش مهمی در پردازش آرایه‌ها و ماتریس‌ها در پایتون دارد. آشنایی با مفاهیم اصلی NumPy مانند ایجاد آرایه‌ها، عملیات روی آرایه‌ها و برش زدن آرایه‌ها برای کار با تصاویر در OpenCV بسیار مفید خواهد بود.

 

آشنایی با مباحث دوره

این دوره با ارائه مفاهیم پایه‌ای تا پیشرفته در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین با استفاده از OpenCV، شما را با قابلیت‌های متنوع این کتابخانه آشنا می‌کند. دوره با شروع از مبانی OpenCV آغاز می‌شود، جایی که نحوه خواندن تصاویر، ویدئوها و داده‌های وبکم را یاد می‌گیرید. سپس به بررسی فضاهای رنگی مختلف و روش‌های تبدیل آن‌ها در بستر OpenCV می‌پردازید. همچنین، در این بخش‌ها با عملیات‌های پایه‌ای پردازش تصویر مانند محاسبه هیستوگرام و بهبود کیفیت تصویر از طریق این تکنیک آشنا خواهید شد.

 

در ادامه، مفاهیم پیشرفته‌تر مانند فیلتر کردن تصویر، تشخیص لبه‌ها و استفاده از تکنیک‌های مورفولوژی مورد بررسی قرار می‌گیرند. شما همچنین یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از قابلیت warp perspective، انحراف‌های موجود در تصاویر را تصحیح کنید و سپس با تکنیک‌های تشخیص کانتور و اشکال در تصویر، مهارت خود را در پردازش تصویر ارتقا دهید. دوره با مباحث کاربردی مانند تشخیص چهره، آستانه‌گذاری دودویی (Otsu) و تشخیص پلاک خودرو به پایان می‌رسد که در آن‌ها می‌توانید از ابزارهای قدرتمند OpenCV برای حل مسائل واقعی استفاده کنید.

 

یادگیری پردازش تصویر و بینایی ماشین برای چه کسانی مناسب است؟

اگر شما یک برنامه‌نویس تازه‌کار هستید که می‌خواهید با یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌های پردازش تصویر یعنی OpenCV آشنا شوید، این دوره می‌تواند نقطه شروع مناسبی برای شما باشد. همچنین، برای دانشجویان و محققانی که در زمینه‌های هوش مصنوعی، رباتیک یا علوم کامپیوتر فعالیت می‌کنند، این دوره ابزارهای لازم برای انجام پروژه‌های عملی و پژوهشی را فراهم می‌کند.

 

علاوه بر این، اگر شما یک مهندس نرم‌افزار یا توسعه‌دهنده علاقه‌مند به یادگیری مهارت‌های جدید هستید، این دوره می‌تواند به شما کمک کند تا در پروژه‌های مربوط به پردازش تصویر و بینایی ماشین تسلط بیشتری پیدا کنید. حتی اگر در حال حاضر در حوزه‌های دیگر مشغول به کار هستید اما به کاربردهای عملی بینایی ماشین در صنعت و تکنولوژی علاقه‌مندید، این دوره با ارائه مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعی، شما را به دنیای جذاب OpenCV وارد خواهد کرد.

 

سخن پایانی

در پایان این دوره، شما با تسلط بر مباحث کلیدی پردازش تصویر و بینایی ماشین، آماده خواهید بود تا از کتابخانه OpenCV برای حل مسائل واقعی و پیچیده در حوزه‌های مختلف استفاده کنید. این دوره شما را نه‌تنها با اصول و مفاهیم پایه‌ای آشنا می‌کند، بلکه با ارائه پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی، به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای اجرای پروژه‌های حرفه‌ای را کسب کنید.

متخصصان کدیاد به صورت گام به گام شما را با مباحث مربوط به پردازش تصویر و بینایی ماشین آشنا می‌کنند، از مقدماتی‌ترین اصول تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها. شما در این مسیر یاد خواهید گرفت که چگونه از OpenCV برای تحلیل و تفسیر تصاویر و ویدئوها بهره ببرید و با چالش‌های عملی در پروژه‌های دنیای واقعی روبرو شوید.

 

مشاهده بیشتر

سرفصل های دوره

فصل 1-مفاهیم اولیه یادگیری ماشین

فصل 2(پروژه تحلیل احساسات کاربران)

فصل 3(پروژه طبقه بندی ریسک نقض قوانین بهداشت در رستوران ها)

فصل 4(پیاده سازی پروژه پیشنهاد دهنده فیلم با استفاده از ml.net)

فصل 5(ML.NET Image Classification)

ویدیو‌های نمونه تدریس دوره

 

1

ml.net چیست؟

 

2

 

3

سوالات متداول

OpenCV چیست و چرا اهمیت دارد؟

برای شروع یادگیری پردازش تصویر با OpenCV چه پیش‌نیازهایی وجود دارد؟

این دوره آموزشی چه مباحثی را پوشش می‌دهد؟

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

پس از گذراندن این دوره چه توانایی‌هایی کسب می‌کنم؟