پردازش تصویر

بیش از 22,092 دانشجو در این دسته از دوره‌ها شرکت کرده‌اند.

پردازش تصویر یکی از مهم‌ترین شاخه‌های علوم کامپیوتری به شمار می‌رود. این تکنولوژی از زیر شاخه‌های پردازش سیگنال محسوب می‌شود؛ بنابراین یکی از پیش‌ نیاز‌های آموزش پردازش تصویر داشتن دانش کافی در زمینه ریاضی و حل مسائل آن است. در صورتی که سطح خوبی از نظر علمی در ریاضی دارید و به مباحث پردازش تصویر نیز علاقه‌مندید برای شروع کار باید یک زبان برنامه‌نویسی یاد بگیرید.

تخصص‌های پردازش تصویر

تخصص یادگیری عمیق

1,556,000 544,600 تومانء

نوع دوره

دوره‌های مکتب‌پلاس

دوره‌های رایگان

موضوعات

ویژگی‌ها

همکار/دانشگاه

تعداد دوره : 7

مرتب سازی: جدیدترین‌ها محبوب‌ترین

آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنالی

شبکه عصبی کانولوشنال یا پیچشی (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای شناسایی و پردازش تصویر استفاده می‌شود. این شبکه‌ها اختصاصاً برای پردازش داده‌های پیکسلی طراحی شده‌اند. CNNها پردازش تصویر و هوش مصنوعی قدرتمندی هستند که با استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) کارهای تولیدی و توصیفی را انجام می‌دهند. این شبکه‌ها اغلب از دید ماشینی که شامل تشخیص تصویر و ویدئو به همراه سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شود، استفاده می‌کنند. یک شبکه عصبی سیستمی از سخت‌افزار و یا نرم‌افزار است که از عملکرد سلول‌های عصبی در مغز انسان الگو می‌گیرد. شبکه‌های عصبی سنتی برای پردازش تصویر ایده‌آل نیستند. اما در شبکه عصبی پیچشی لایه‌های نورون به شکلی تنظیم شده است که برای جلوگیری از مشکل در پردازش تصویر، کل میدان بینایی را پوشش می‌دهند. لایه‌های شبکه عصبی کانولوشنال یا شبکه عصبی پیچشی، از یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک لایه پنهان تشکیل شده است که شامل چندین لایه کانولوشن می‌شود. حذف محدودیت‌ها و افزایش کارایی منجر به تشکیل سیستمی می‌شود که بسیار از حالت عادی اثربخش‌تر است و همچنین برای پردازش تصویر و زبان طبیعی قدرت بیشتری خواهد داشت. بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنالی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، چهارمین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در پایان دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنال شما قادر خواهید بود شبکه عصبی مخصوص خود را بسازید. در این دوره حتی ساخت مدرن‌ترین انواع شبکه عصبی پیچشی به شما آموزش داده می‌شود. در پایان این دوره همچنین می‌توانید از شبکه عصبی پیچشی موجود، برای پردازش تصویر و تشخیص افراد یا اشیا در آن، کار با عکس، فیلم و انیمیشن و ده‌ها کاربرد جذاب دیگر استفاده کنید. به طور کلی می‌توان گفت در پایان این دوره، مهارت‌های زیر در شما تقویت شده یا به مهارت‌های شما افزوده می‌شوند: یادگیری عمیق طراحی سیستم تشخیص چهره کار با شبکه عصبی پیچشی Tensorflow کشف شیء و بخش‌بندی تصویر

Andrew Ng

469,000 211,050 تومانء

آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV

OpenCV یا Open Computer Vision Library به مجموعه‌ای از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی پردازش تصویر و بینایی ماشین گفته می‌شود. OpenCV که بیشتر روی پردازش تصویر Real time یا بی‌درنگ متمرکز است دارای بیش از 2500 الگوریتم بهینه شده شامل مجموعه‌ای جامع از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین است. OpenCV کتابخانه‌ای چندسکویی است که توسط سیستم عامل‌های گوناگونی همچون ویندوز، لینوکس، Mac Os، IOS و اندروید پشتیبانی می‌شود. همچنین OpenCV دارای رابط برنامه‌نویسی به زبان‌های C++ ، C، پایتون، جاوا و متلب نیز هست. دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV برای ایجاد یک پایه قوی در بینایی کامپیوتر طراحی شده است. در این دوره شما درک کاملی از تقریبا تمام ابزارهای OpenCV برای پردازش تصویر، بینایی کامپیوتری، پردازش ویدئو و اصول اولیه هوش مصنوعی خواهید داشت. تمامی مفاهیم آموزش داده شده در این دوره در پایتون پیاده‌سازی شده و دوره پیش رو شامل مباحث تئوری به همراه پیاده‌سازی های عملی است. به این ترتیب به کمک دوره آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر می‌توانید علاوه بر یادگیری موضوعات و مباحث ارائه شده به صورت تئوری، در محیطی عملی نیز آموخته‌های خود را مورد ارزیابی قرار دهید و به این ترتیب دانش خود در این زمینه را کامل‌تر از گذشته کنید. از جمله موضوعات مورد بحث در این دوره می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: مفاهیم پایه‌ی تصویر و بینایی کامپیوتر کار با ویدیو و ایجاد رابط گرافیکی در OpenCV ایجاد و تحلیل تصاویر باینری بهبود تصویر و فیلترگذاری روی تصاویر پردازش تصویر پیشرفته و عکاسی محاسباتی تبدیل‌های هندسی و ویژگی‌های تصویر شناسایی و تشخیص چهره بخش‌بندی و بازشناسی تصویر تحلیل ویدئو یادگیری عمیق در OpenCV هدف از برگزاری دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCv چیست؟ هدف اصلی دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCv آموزش مباحث مربوط به مبانی بینایی کامپیوتر و بررسی مفهوم پردازش تصویر است. دوره آموزش جامع پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCv به منظور بررسی همه جانبه مفاهیم مربوط به بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر تهیه و منتشر شده است. معمولا هر دهه یا چند دهه یکبار، یک سونامی تکنولوژیکی رخ می‌دهد که صنایع مختلف را دست خوش تغییر کرده و آنها را متحول می‌کند. هوش مصنوعی (AI) نیز موجی است که دنیای فناوری امروز را فرا گرفته است. اگر می خواهید به این انقلاب بپیوندید اما هنوز مهارت لازم را ندارید، این دوره برای شما مناسب خواهد بود. دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCv برای چه کسانی مناسب است؟ در تمام مراحل تهیه و تولید دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCv سعی شده است که آموزش‌های ارائه شده در این دوره برای همه علاقه‌مندان کارآمد و مفید باشند. به طور مشخص دوره آموزش پردازش تصویر با OpenCv برای گروه‌های زیر تهیه شده است: تمامی افراد علاقه مند به هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر دانشجویان و مهندسان برق و کامپیوتر افرادی که در زمینه رباتیک مشغول به کار و تحقیق هستند محققان حوزه بینایی کامیپوتر و یادگیری عمیق

کلاس‌ ویژن

علیرضا اخوان‌پور

1,699,000 764,550 تومانء

آموزش شبکه‌های گازی عصبی و کاربردهای آن

سیدمحمدحسین موسوی

349,000 157,050 تومانء

آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با opencv-python در سیستم عامل لینوکس

دوره آموزشی opencv-python شما را با تئوری و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر آشنا می‌کند تا با ترکیب این الگوریتم‌ها، پروژه‌های مختلف را پیاده‌سازی کنید و به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی بپردازید. در این دوره با چه ابزارهایی آشنا خواهید شد؟ در این دوره با کتابخانه‌های محبوب زبان برنامه نویسی پایتون Anaconda و کتابخانه opencv آشنا می شوید و بدون هیچ دانشی ازتئوری پردازش تصویر و کدنویسی، می‌توانید به سادگی پروژه‌ها، تحقیقات و پایان نامه های خود را انجام داده و از اجرای الگوریتم‌های پردازش تصویر لذت ببرید. در اتمام این دوره، چه توانایی‌هایی به شما اضافه خواهد شد؟ با شروع این دوره، در مدت زمان حدود 6 ساعت آموزش پیوسته، شما با کاربردهای بینایی ماشین، کتابخانه opencv و سایر کتابخانه های زبان برنامه نویسی پایتون (anaconda) آشنا می‌شوید. شما در این دوره یاد می گیرید که چطور این کتابخانه ها را به زبان برنامه نویسی پایتون اضافه کرده و از کدهای مربوط به حوزه ی بینایی ماشین استفاده کنید. پیاده‌سازی‌های این دوره شامل موضوعاتی مانند عملیات مهم پردازش تصویر، ردیابی اشیاء در حال حرکت، شناسایی اشیاء، کالیبراسیون دوربین و روش های طبقه‌بندی داده‌ها می‌باشد. پیش‌نیازهای این دوره چیست؟ داشتن دانش ابتدایی برنامه‌نویسی و همچنین آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون، یک پیش‌نیاز و مزیت برای گذراندن هر چه بهتر این دوره به حساب می‌آید. در این دوره تلاش شده تمام کدهای استفاده شده در این دوره را از ابتدا توضیح داده شود. همچنین مراحل نصب ابزارهای لازم نیز از ابتدا و به صورت عملی توضیح داده شده است.

فاطمه بخشی

589,000 265,050 تومانء

آموزش هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای همه

DeepLearning.Ai

Andrew Ng

289,000 130,050 تومانء

آموزش هوش مصنوعی مولد برای مدیران کسب‌وکار

Tomer Cohen

119,000 53,550 تومانء

آموزش هوش مصنوعی مولد برای دیجیتال مارکترها

Martin Waxman

119,000 53,550 تومانء

آموزش پردازش تصویر

آموزش پردازش تصویر یکی از مهم‌ترین شاخه‌های علوم کامپیوتری به شمار می‌رود. این تکنولوژی از زیر شاخه‌های پردازش سیگنال محسوب می‌شود؛ بنابراین یکی از پیش‌ نیاز‌های پردازش تصویر داشتن دانش کافی در زمینه ریاضی و حل مسائل آن است. در صورتی که سطح خوبی از نظر علمی در ریاضی دارید و به مباحث پردازش تصویر نیز علاقه‌مندید برای شروع کار باید یک زبان برنامه‌نویسی یاد بگیرید. زبان‌های پایتون و متلب از ابزار‌هایی هستند که بسیاری از دوره‌‌های آموزش پردازش تصویر بر پایه آن‌ها منتشر می‌شوند. اما توجه داشته باشید که هیچ محدودیتی در انتخاب زبان برنامه نویسی ندارید؛ چرا که اغلب تکنیک‌های این حوزه از کد نویسی به کمک کتابخانه‌هایی مانند Opencv انجام می‌شوند که با اغلب زبان‌های برنامه نویسی سازگار هستند.

Open cv مخفف شده عبارت Open Computer Vision Library بوده و تنها یک استاندارد نام گذاری کتابخانه‌های با کاربرد پردازش تصویر است. از این رو توسعه دهندگان زبان‌هایی مانند Python، Matlab و C++ از این قاعده جهانی پیروی می‌کنند. این Library متن باز بوده و محدودیتی در به‌کارگیری ندارد.

هدف از آموزش پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر به عملیاتی می‌گوییم که برای کسب دانش در زمینه خاصی بر روی یک تصویر یا ویدئو انجام می‌پذیرید. در نتیجه مباحث Image Proccessing از نظر روند کار در دو مرحله قابل دسته‌بندی هستند. در مرحله اول که به عنوان پیش پردازش نیز از آن یاد می‌شود به بهبود کیفیت تصویر پرداخته می‌شود. برای انجام آنالیز‌های مختلف بر روی یک عکس نیاز به کیفیت نسبتاً بالایی داریم؛ بنابراین انجام پیش پردازش از اهمیت بالایی برخوردار است.

مرحله دوم در پردازش تصویر به بینایی ماشین شهرت دارد. در واقع هدف نهایی این تکنولوژی ایجاد قابلیتی مانند بینایی انسان در یک ماشین است. هر مکانیزمی که دارای حداقل یک دوربین و یک سیستم متشکل از نرم‌افزار و سخت‌افزار با قابلیت پردازش اطلاعات باشد، از نظر علمی یک ماشین شناخته می‌شود. از این جهت می‌توان نتیجه گرفت آموزش پردازش تصویر بیشترین کاربرد را در زمینه علوم رباتیک و هوش مصنوعی دارد.

بینایی ماشین در اصل یک فناوری میان رشته‌ای وابسته به هوش مصنوعی است. همان‌طور که می‌دانید هوش مصنوعی از تمام تجهیزات دیجیتال و علوم مختلف برای رشد و پیشرفت خود استفاده می‌کند. پردازش تصویر یکی از ابزار‌های تأثیرگذار در این تکنولوژی محسوب می‌شود. با این تفاسیر باید متوجه شده باشید که پردازش تصویر و هوش مصنوعی دو مبحث کاملاً متفاوت هستند که در برخی موارد برای حل مسائل پیچیده از یکدیگر کمک می‌گیرند.

در ادامه صحبتمان در مورد آموزش پردازش تصویر باید بدانید یادگیری پردازش تصویر را می‌توان از نظر نوع متریال مورد استفاده نیز در دو گروه قرار داد. گروه اول پردازش تصویر آنالوگ نام دارد. این شاخه از Image Proccessing با هدف پردازش تصاویر چاپ شده شکل گرفته‌ است. برای پردازش تصویر آنالوگ ابتدا باید توسط یک سنسور مانند وب‌کم عکس مورد نظر را تبدیل به سیگنال کرده و سپس عملیات دلخواه خود را روی آن انجام دهیم.

گروه دوم در این نوع از دسته‌بندی، پردازش تصویر دیجیتال است. در آموزش پردازش تصویر دیجیتال به تصاویری می‌پردازیم که به شکل دیجیتال ثبت شده و درون یک سیستم کامپیوتری نگهداری می‌شوند. در واقع هر فایلی که در یک کامپیوتر یا موبایل داریم دارای ماهیت دیجیتال است؛ زیرا موجودیت فیزیکی ندارد. پس در صورتی که یادگیری پردازش تصویر را در برنامه خود گنجانده‌اید ابتدا باید حوزه فعالیت خود را مشخص کنید.

آموزش پردازش تصویر در پایتون رایگان

چنانچه گفتیم برای شروع کار با ابزار‌های پردازش تصویر باید به یک زبان برنامه نویسی مسلط باشید. استفاده از آموزش پردازش تصویر با پایتون یکی از منابعی است که می‌توانید در نظر بگیرید. زبان پایتون یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه نویسی در جهان است که ابزار‌ها، پکیج‌ها و کتابخانه‌های مختلفی در این زمینه دارد. یکی از ویژگی‌های زبان پایتون پیشرفت‌های غیر قابل انکار آن در حوزه هوش مصنوعی در طول سال‌های اخیر است؛ بنابراین اگر هدف شما استفاده از پردازش تصویر به عنوان مکملی برای هوش مصنوعی باشید، پایتون و ابزار‌های آن بهترین گزینه محسوب می‌شوند.

آموزش پردازش تصویر با متلب

اغلب افراد متلب را تنها یک ابزار قدرتمند برای محاسبات سنگین ریاضی در نظر می‌گیرند. اما تصور چنین پلتفرم پرقدرتی در قالب یک ماشین حساب عظیم کمی دور از انصاف به نظر می‌رسد؛ چرا که بسیاری از اپلیکیشن‌های کاربردی توسط این محیط برنامه نویسی توسعه داده می‌شوند. البته نباید قدرت بالای متلب در حل مسائل ریاضی را نادیده گرفت. به خصوص وقتی می‌دانیم که پردازش تصویر نیز بر پایه ریاضی و عملیات پیشرفته آن انجام می‌شود. پس اگر در کار با پلتفرم متلب مهارت بالایی دارید حتماً در مورد پردازش تصویر تحقیق کنید. شاید مطالع در مورد این حوزه مسیر کاری و پژوهشی شما را تغییر دهد. برای شروع می‌توانید عبارت آموزش پردازش تصویر در متلب PDF را داخل گوگل سرچ کنید.

آموزش پردازش تصویر در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی که این روزها در مورد آن و مزایایش زیاد می‌شنوید، از پردازش تصویر برای انجام پروژه‌های مبتنی بر تصویر خود استفاده می‌کند. اگر با ابزارهای هوش مصنوعی آشنا باشید حتماً از قابلیت‌های ویژه آن در زمینه تولید عکس و فیلم با کیفیت بالا استفاده کرده‌اید. این ابزارها تنها گوشه‌ای از قابلیت‌های پردازش تصویر در هوش مصنوعی را به تصویر می‌کشد.

آموزش پردازش تصویر با یادگیری عمیق

در مورد نقش پردازش تصویر در هوش مصنوعی صحبت کردیم. یادگیری عمیق یکی از زیر شاخه‌های اصلی و پرکاربرد هوش مصنوعی محسوب می‌شود. هدف از پردازش تصویر با یادگیری عمیق خودکار کردن این عملیات است. باز به مثال ChatGBT باز می‌گردیم. این پلتفرم برای این که بتواند متن مورد نظر شما را به یک تصویر تبدیل کند نیاز به یادگیری برخی مسائل دارد. در یادگیری عمیق برای پردازش تصویر از الگوریتم‌های عصبی استفاده می‌شود. یکی از این الگوریتم‌ها که در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرد CNN نام دارد. این الگوریتم با نام الگوریتم شبکه عصبی کانولوشنی نیز شناخته می‌شود.

می‌دانیم که یک تصویر متشکل از پیکسل‌های مشبک است. الگوریتم CNN این شبکه بزرگ از پیکسل‌های را به مجموعه‌های کوچک تقسیم کرده و هر کدام را به صورت جداگانه مورد پردازش قرار می‌دهد. سپس اطلاعات به دست آمده را مجدداً مورد بررسی قرار می‌دهد تا ارتباط میان‌ آن قسمت‌های کوچک را نیز کشف کند. در نهایت مجموعه‌ای از اطلاعاتی قابل درک برای انسان و قابل استفاده در حوزه‌های مختلف برمی‌گرداند.

آموزش پردازش تصویر در پزشکی

پزشکی و حوزه سلامت بشر بخش بزرگی از پیشرفت‌های امروزی خود را مدیون تکنولوژی است. پردازش تصویر یکی از این ابزار‌های کاربردی به شمار می‌آید. همه ما حداقل یک بار به طور مستقیم یا غیر مستقیم با عکس برداری بوسیله دستگاه MRI برخورد داشته‌ایم. این قبیل تجهیزات عکس برداری پزشکی از هوش مصنوعی و پردازش تصویر برای خدمت به سلامت انسان استفاده می‌کنند.

کتاب آموزش پردازش تصویر

روش‌های زیادی برای یادگیری پردازش تصویر وجود دارد. اما با وجود منابع تصویری گسترده در این زمینه خواندن کتاب پردازش تصویر دید بسیار علمی‌تری به ما می‌دهد؛ زیرا هر چیزی که با آموزش قابل فهم نباشد با خواندن کتاب مناسب قطعاً تفهیم خواهد شد. یکی از کتاب‌های معروف در این حوزه که اغلب متخصصین آن را به عنوان بهترین رفرنس معرفی می‌کنند Digatal Image Prosseccing نام دارد. نویسندگان این کتاب رافائل سی. گونزالس و ریچارد ای وودز هستند.

آموزش پردازش تصویر با مکتب خونه

مکتب خونه به عنوان بزرگ‌ترین رسانه‌های آموزش مجازی ایران شناخته می‌شود؛ بنابراین یکی از مأموریت‌های اصلی ما تهیه آموزش‌ در تمام زمینه‌های در حال پیشرفت و توسعه است. توصیه می‌کنیم در صورتی که به پردازش تصویر علاقه دارید از دوره‌های آموزش پردازش تصویر در این سایت استفاده کنید.