آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت با سی شارپ(ml.net)
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.
سرفصل های دوره
ml.net چیست؟
model builder چیست؟(پیاده سازی پروژه تحلیل احساسات کاربر در کامنت با استفاده از model builder)
چه سناریویی در یادگیری ماشین(ml.net) برای ما مناسب است؟
پیش بینی کرایه تاکسی با استفاده از ml.net model builder(سناریو value prediction)
پروژه پیشنهاد کننده فیلم (Movie Reccommendation) با استفاده از ml.net model builder
پیاده سازی پروژه پیش بینی قیمت لپ تاپ با استفاده از دستور regression در ml.net cli
مفهوم pipeline در یادگیری ماشین چیست؟(پیاده سازی پروژه پیش بینی قیمت مسکن)
منظور از آماده سازی داده(Data Preparation) و ارزیابی مدل(منظور از R-Squered و RMS Error)در یادگیری ماشین چیست؟
آماده سازی پروژه تحلیل احساسات کاربران سایت(پروژه Asp.net core Web API)
چرخه عملیات Training در ml.net به چه صورت است؟
پیاده سازی pipeline برای پروژه تحلیل احساسات کامنت کاربر در ml.net
آماده سازی لایه مدل برای بررسی کامنت کاربر
اجرای پروژه Sentiment Analyser API
نرمال سازی مدل با NormalizeMeanVariante توضیحی در خصوص مفهوم Confusion Matrix
نحوه Retrain کردن مدل(Retrain Model in Ml.net)
ذخیره سازی و تست مدل Retrain شده
توضیح مفهوم k Fold در cross validation در ml.net
پیاده سازی قدم به قدم مقاله ماکروسافت(آموزش یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از cross validation)
آماده سازی پروژه طبقه بندی ریسک نقض قوانین بهداشت در رستوران ها(مبحث Multiclass classification in ml.net)
پیاده سازی پروژه طبقه بندی ریسک با یادگیری ماشین خودکار(AutoML in ML.Net)
محاسبه معیار های micro accuracy, macro accuracy و LogLoss Reduction
بررسی Imbalanced Data در multiclass classification
آماده سازی پروژه Movie Recommender با استفاده از ml.net
تحلیل پروژه امتیازبندی فیلم در Netflix (الگوریتمMatrix Factorization (MF))
پیشنیاز های دوره چه چیزهایی هستند؟
- #c
نظرات دانشجویان
مدرس دوره
سوگند قاسم پور
سوگند قاسم پور هستم کارشناس ارشد فناوری اطلاعات گرایش طراحی و تولید نرم افزار، به مدت دو سال تو حیطه شبکه و سخت افزار فعالیت داشتم اما همیشه دلم می خواست یه برنامه نویس باشم برای همین ترجیح دادم از صفر شروع کنم ولی برم دنبال علاقه م و ذره ای از این کار پشیمون نیستم الان هم به مدت 5 سال که برنامه نویسی وب رو با زبان ASP.Net Core و ASP.Net MVC انجام می دم و در حال حاضر حدود یک سال که در حیطه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر دات نت(ml.net) کد می زنم.
سوالات متداول
OpenCV یک کتابخانهی متنباز و قدرتمند برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر است که به توسعهدهندگان امکان میدهد تا بهسادگی الگوریتمهای پیچیدهای را برای تحلیل تصاویر و ویدئوها پیادهسازی کنند. این کتابخانه به دلیل کاربردهای گستردهاش در زمینههایی مانند رباتیک و خودروهای خودران بسیار محبوب است.
برای شروع یادگیری پردازش تصویر با OpenCV، آشنایی با مبانی برنامه‌نویسی، زبان پایتون و کتابخانه NumPy توصیه می‌شود. این پیش‌نیازها به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم و تکنیک‌های مورد استفاده در دوره را بهتر درک کنید.
دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV شامل مفاهیم پایه‌ای مانند خواندن تصاویر و ویدئوها، تبدیل فضاهای رنگی، تا مباحث پیشرفته‌تر مانند تشخیص لبه‌ها، فیلتر کردن تصویر و تشخیص چهره می‌شود. همچنین، پروژه‌های کاربردی و عملی در طول دوره ارائه می‌شود.
این دوره برای برنامهنویسان تازهکار، دانشجویان و محققان حوزههای هوش مصنوعی، رباتیک و علوم کامپیوتر و همچنین مهندسان نرمافزار علاقهمند به یادگیری مهارتهای جدید در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین مناسب است.
پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود با استفاده از کتابخانه OpenCV مسائل پیچیده در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین را حل کنید. همچنین مهارتهای لازم برای اجرای پروژه‌های حرفه‌ای در این حوزه را کسب خواهید کرد.