در ابتدای دوره آموزش بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر به مفاهیم پایه‌ای تصویر، بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر پرداخته می‌شود. سپس نوبت به شروع کار با ابزارهای پردازش تصویر و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل تصاویر می‌رسد. ابزارهایی مانند OpenCV، تشخیص لبه (Edge Detection)، بهبود تصویر و فیلترگذاری روی تصاویر در این مرحله به کار می‌آیند. برای کار با الگوریتم‌های پیشرفته بینایی ماشین و پردازش تصویر، تسلط به مباحث دیپ لرنینگ و یادگیری عمیق ضروری است. در این بخش از دوره، به مرور مباحث دیپ لرنینگ خواهیم پرداخت و تمام مفاهیم مورد نیاز برای پیشبرد دوره را یاد خواهید گرفت.

در ادامه دوره، وارد مباحث و الگوریتم‌های پیشرفته‌تر در حوزه بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر خواهیم شد. این بخش شامل الگوریتم‌های پیچیده‌ای است که به شما امکان می‌دهد مسائل چالش‌برانگیزتر را در دنیای واقعی حل کنید. برای مثال، الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند YOLO (You Only Look Once)، SSD (Single Shot Multibox Detector)، و RCNN (Region-based Convolutional Neural Networks) برای تشخیص شیء و تقسیم‌بندی تصویر، یا GANs (Generative Adversarial Networks) برای تولید تصاویر و بهبود کیفیت آنها، جزء مباحثی هستند که به‌طور کامل بررسی خواهیم کرد.

. توجه داشته باشید که در دوره پردازش تصویر با پایتون، مباحث پایه مانند فیلترها، تشخیص لبه‌ها و پردازش تصاویر را به صورت عملی فرا می‌گیرید. سپس در دوره بینایی ماشین در پایتون، با تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند تشخیص اشیا و چهره با استفاده از یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.