Udemy Computer Vision Theory Projects in Python for Beginners
در این دوره آموزشی مباحث تئوری و پروژه های رایانه ای در پایتون را می آموزید. مشکلات را شناسایی کرده و با استفاده از Python ، OpenCV TensorFlow و غیره برنامه ایجاد کنید. بینایی رایانه ای (CV) ، زیرمجموعه ای از علوم کامپیوتر ، بر تکرار ویژگیهای پیچیده سیستم بینایی انسان متمرکز است. در فرآیند CV ، تصاویر و فیلم های دنیای واقعی ضبط ، پردازش و تجزیه و تحلیل می شود تا به ماشین ها اجازه دهد اطلاعات مفیدی را از دنیای فیزیکی استخراج کنند. تا همین اواخر ، بینایی کامپیوتر در ظرفیت محدودی کار می کرد. اما به دلیل نوآوری های اخیر در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ، این رشته جهش های بزرگی داشته است. امروزه CV در بیشتر کارهای معمول مربوط به شناسایی و برچسب زدن اشیا humans از انسان پیشی می گیرد. محتوای با کیفیت بالای Udemy Computer Vision Theory Projects in Python for Beginners فرصتی عالی را برای یادگیری و متخصص شدن در اختیار شما قرار می دهد. شما مفاهیم اصلی حوزه CV را خواهید آموخت. این دوره همچنین به شما کمک می کند تا روند تصویربرداری دیجیتال را درک کرده و مناطق اصلی برنامه CV را شناسایی کنید. اکنون زمان مناسب برای یادگیری بینایی رایانه است. بدون هیچ تأخیری بیشتر با این دوره در کلاس عالی شروع کنید. آموزش اشتیاق ماست. در
دوره Udemy Computer Vision Theory Projects in Python for Beginners
ما یادگیری اثبات شده را با انجام روش استفاده می کنیم. ما اول علاقه زبان آموزان را ایجاد می کنیم. ما از اصول شروع می کنیم و به شما کمک می کنیم هر مفهومی را به روشنی درک کنید. توضیح هر مفهوم نظری با اجرای عملی دنبال می شود. سپس شما را تشویق می کنیم که از یادگیری خود چیز جدیدی خلق کنید. هدف ما کمک به شما در تسلط بر مفاهیم اساسی CV قبل از حرکت به سمت مفاهیم پیشرفته است. مطالب این دوره شامل فیلم های آنلاین ، یادداشت های دوره ، تمرینات عملی ، کار پروژه ، آزمونها و جزوه های آموزشی است.
- آنچه در دوره Udemy Securing Microservices in AspNetCore World netcore5 خواهید آموخت :
- معرفی و اهمیت Computer Vision (CV).
- چرا امروزه CV چنین زمینه پرطرفداری است؟
- مفاهیم بنیادی از آغاز مطلق با گسترش جامع با مثالهایی در پایتون.
- توضیح عملی و کدگذاری زنده با پایتون.
- مفهوم تصاویر رنگی و سیاه و سفید با تمرین.
- جزئیات عمیق Computer Vision با مثالهایی از هر مفهوم از ابتدا.
- TensorFlow (چارچوب یادگیری عمیق توسط Google).
- استفاده و کاربردهای پیشرفته ترین چشم انداز رایانه (همراه با پیاده سازی در چارچوب پیشرفته Numpy و TensorFlow).
- نظریه و اجرای تصاویر پانوراما.
- تبدیلات هندسی.
- فیلتر کردن تصویر با پیاده سازی در پایتون.
- این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
- زبان آموزانی که کاملاً مبتدی هستند و در مورد Computer Vision چیزی نمی دانند.
- افرادی که می خواهند راه حل های هوشمندانه ایجاد کنند.
- افرادی که می خواهند بینایی کامپیوتر را با داده های واقعی یاد بگیرند.
- افرادی که دوست دارند تئوری را یاد بگیرند و سپس آن را با استفاده از پایتون پیاده سازی کنند.
- افرادی که می خواهند بینایی کامپیوتر را همراه با اجرای آن در پروژه های واقع بینانه بیاموزند.
- دانشمندان داده.
- کارشناسان یادگیری ماشین.
- What you’ll learn
- • The introduction and importance of Computer Vision (CV).
- • Why is CV such a popular field nowadays?
- • The fundamental concepts from the absolute beginning with comprehensive unfolding with examples in Python.
- • Practical explanation and live coding with Python.
- • The concept of colored and black and white images with practice.
- • Deep details of Computer Vision with examples of every concept from scratch.
- • TensorFlow (Deep learning framework by Google).
- • The use and applications of state-of-the-art Computer Vision (with implementations in state-of-the-art framework Numpy and
- TensorFlow).
- • Theory and implementation of Panoramic images.
- • Geometric transformations.
- • Image Filtering with implementation in Python.
- • Edge Detection, Shape Detection, and Corner Detection.
- • Object Tracking and Object detection.
- • 3D images.
- • Building your own applications for change detection in the live feed of cameras by using Computer Vision Techniques using Python.
- • Developing a complete project to make a very intelligent and efficient DVR using Python.
- Requirements
- • No prior knowledge is needed. You will start from the basics and slowly build your knowledge in computer vision.
- • A willingness to learn and practice.
- • Knowledge of Python will be a plus.
- • Since we teach by practical implementations, practice is a must.
لینک دانلود
کاش اسم مدرس دوره رو هم می‌نوشتید.