دوره جامع هوش مصنوعی با تخفیف ویژه
۴ دوره در یک دوره
شرکت در دوره آموزش yolo یک مهارت ارزشمند است که به شما امکان میدهد در زمینههای مختلفی از جمله خودروهای خودران، رباتیک، امنیت و نظارت تصویری و حتی در حوزههای پزشکی و کشاورزی فعالیت کنید. با فراگیری این الگوریتم، شما قادر خواهید بود سیستمهای هوشمندی طراحی و پیادهسازی کنید که قادر به تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر و ویدیوها هستند.
قیمت اصلی: ۱,۵۷۰,۰۰۰ تومان بود.۱,۲۹۰,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۱,۲۹۰,۰۰۰ تومان.
صابر کلاگر
9 ساعت
ندارد
ندارد
اسپات پلیر
دارد
YOLO (مخفف “You Only Look Once”) یک الگوریتم پیشرفته و قدرمتند برای تشخیص اشیاء است. یولو به عنوان یک مدل تشخیصدهنده تکمرحلهای عمل میکند و با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، همزمان کادرهای محصور شده (Bounding Boxes) و احتمالات مربوط به دستههای مختلف اشیاء را در تصاویر ورودی پیشبینی میکند.
نسخه اولیه این الگوریتم توسط جوزف ردمون و علی فرهادی در سال ۲۰۱۵ توسعه یافت که با فریمورک Darknet پیادهسازی شده است.
الگوریتم YOLO تصویر ورودی را به بخشهای مختلف تقسیم میکند و برای هر بخش، احتمال وجود یک شیء و مختصات Bounding Boxes آن را پیشبینی میکند. همچنین کلاس شیء را نیز پیشبینی میکند. برخلاف تشخیصدهندههای دو مرحلهای مانند R-CNN و نسخههای مختلف آن، YOLO کل تصویر را در یک مرحله پردازش میکند که این ویژگی باعث میشود سریعتر و کارآمدتر باشد.
YOLO به طور گسترده در کاربردهای مختلفی مانند خودروهای خودران، سیستمهای نظارتی و رباتیک استفاده میشود. همچنین برای وظایف تشخیص اشیاء در لحظه، مانند تحلیل ویدئوهای زنده و نظارت تصویری به صورت لحظهای، کاربرد فراوانی دارد.
بعد از شرکت در دوره آموزش yolo میتوانید در مشاغل مرتبط با علم داده مشغول به کار شوید. الگوریتم YOLO توسط جوزف ردمون در سال ۲۰۱۶ به منظور تشخیص سریع اشیاء معرفی شد. پیش از YOLO، روشهای تشخیص اشیا مبتنی بر Classifier-ها بود که دقت مناسبی داشتند اما سرعت آنها پایین بود. زیرا ابتدا نواحی متعددی از تصویر به عنوان کاندید وجود شی پیشنهاد میشد و سپس یک شبکه عصبی عمیق برای تشخیص کلاس شیء بر روی هر ناحیه اجرا میشد که این فرآیند بسیار زمانبر بود. اما YOLO با رویکردی متفاوت، تمام پیکسلهای تصویر را به طور همزمان به یک شبکه عصبی عمیق (Darknet) تحویل میدهد و خروجی همراه با موقعیت و نوع اشیا موجود در تصویر به صورت یکجا ارائه میشود. این ویژگی که سرعت تشخیص را به شدت افزایش میدهد، یکی از مباحث کلیدی و جذاب در آموزش هوش مصنوعی مدرن محسوب میشود که مرزهای بینایی ماشین را جابجا کرده است.
مسیر شغلی در حوزه علم داده بسیار متنوع است و فرصتهای شغلی گوناگونی را شامل میشود. هر کدام از این مشاغل نیازمند مهارتها و تخصصهای خاصی هستند. از جمله این فرصتها میتوان به تحلیلگر هوش تجاری/مهندس، برنامهریز استراتژیک، مترجم تجزیه و تحلیل، تحلیلگر بصری، تحلیلگر دیجیتال و محقق عملیاتی اشاره کرد. این نقشها به سازمانها کمک میکنند تا با تحلیل دادهها و استفاده از الگوریتم یولو، عملکرد خود را بهتر کنند. در حوزه مهندسی و مشاغل مرتبط با علم داده نیز فرصتهای شغلی متعددی وجود دارد، از جمله مهندس داده، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر محصول، صاحب محصول داده، مهندس ترسیم با الگوریتم یولو و مدیریت داده.
این مشاغل بر ساخت و پردازش دادهها، توسعه مدلهای پیشبینی و بهینهسازی زنجیره تولید تمرکز دارند. با توجه به رشد روزافزون علوم مهندسی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده، بازار کار برای متخصصان این حوزه در حال گسترش است و انتظار میرود در سالهای آینده نیز این روند ادامه یابد. شایان ذکر است که بعد از آموزش YOLO شما میتوانید به عنوان مهندس بینایی ماشین، توسعهدهنده سیستمهای نظارتی هوشمند، یا متخصص پردازش تصویر در بخشهای مختلف صنعتی مشغول به کار شوید همچنین، با کسب تجربه کافی، میتوانید در پروژههای تحقیقاتی و توسعهای مرتبط با خودروهای خودران و سیستمهای هوشمند کشاورزی نقش داشته باشید. ایجاد یا شرکت در پروژههای علمی مرتبط با هوش مصنوعی نیز میتواند به فراگیری مهارتهای بنیادین کمک کند.
الگوریتم YOLO (You Only Look Once) در زمینه های مختلفی از پردازش تصویر و ویدئو کاربرد دارد و با سرعت و دقت بالا، اشیاء را شناسایی میکند. شما با شرکت در دوره آموزش yolo میتوانید همه مفاهیم مورد نیاز برای این الگوریتم را یاد بگیرید. این الگوریتم تصویر را به شبکهای از سلولها تقسیم کرده و هر سلول بهطور همزمان وظیفه پیشبینی جعبههای محدودکننده (Bounding Boxes) و دستهبندی اشیاء را انجام میدهد. YOLO در حوزههایی مانند امنیت و نظارت برای شناسایی افراد و اشیا، خودروهای خودران برای تشخیص موانع و عابران پیاده، تشخیص چهره در ویدئوها، فناوری پزشکی برای شناسایی بخشهای خاص در تصاویر پزشکی و رباتیک برای تعامل با اشیاء مختلف کاربرد دارد.
همچنین در کشاورزی برای شمارش و ارزیابی محصولات، در حمل و نقل برای شناسایی وسایل نقلیه و در بازیهای ویدئویی برای تعامل بیشتر با کاربران از طریق تشخیص اشیاء مورد استفاده قرار میگیرد. توجه داشته باشید که دوره آموزش الگوریتم YOLO شامل آموزش تئوری و کدنویسی است و توسط مهندسین متخصص تدریس میشود. این دوره، نسخههای 1، 2 و 3 یولو را از نظر تئوری آموزش داده و کدنویسی کراس نسخه 3 یولو را نیز پوشش میدهد. همچنین، شامل آموزش نحوه آمادهسازی دیتاست شخصی برای آموزش الگوریتم YOLO است و یک گروه پشتیبانی در تلگرام با حضور مدرس برای پرسش و پاسخ در دسترس میباشد.
شایان ذکر است که تشخیص اشیا به عنوان یک فناوری کلیدی در بینایی ماشین و پردازش تصویر، امکان شناسایی و مکانیابی اشیای معنادار در تصاویر و ویدیوها را فراهم میکند. این رویکرد با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق، به ویژه شبکههای عصبی کانولوشن، قادر به یادگیری ویژگیها و الگوهای پیچیده در تصاویر است. هدف اصلی از این آموزش توسعه مدلهای محاسباتی است که اطلاعات پایهای مورد نیاز برای برنامههای بینایی کامپیوتری را فراهم آورده و امکان پاسخ به سؤال “کدام شیء کجای تصویر است؟” را میدهد. کاربردهای گستردهای نظیر حاشیهنویسی تصویر، شمارش وسایل نقلیه، شناسایی فعالیت، تشخیص چهره و ردیابی اشیا، اهمیت این حوزه را نشان میدهند.
قبل از شرکت در دوره آموزش yolo تسلط بر زبان برنامهنویسی پایتون ضروری است، زیرا پایتون به عنوان زبان اصلی در این حوزه مورد استفاده قرار میگیرد. همچنین داشتن دانش اولیه از مفاهیم یادگیری عمیق، مانند Bounding Box یا شبکههای عصبی پیچشی، توابع فعالسازی و الگوریتمهای بهینهسازی، به درک بهتر مطالب دوره کمک می کند. برای درک بهتر این موضوع میتوانید ابتدا مهم ترین کاربردهای پایتون را مطالعه کنید و سپس وارد این حوزه شوید. علاوه بر این در این دوره، مباحثی مانند ایجاد دیتاست (مجموعه داده)، برچسبگذاری دادهها و آمادهسازی دادهها برای آموزش مدلها نیز آموزش داده میشود. این مهارتها برای پیادهسازی پروژههای عملی در حوزه یادگیری عمیق بسیار حائز اهمیت هستند. علاوه بر این شما باید اطلاعات کافی در مورد الگوریتمهای تشخیص اشیا و نحوه عملکرد YOLO داشته باشید. آشنایی با کتابخانه OpenCV و مبانی کار با Anaconda Environments و PyCharm IDE یا سایر IDEهای Python نیز توصیه میشود.
همچنین داشتن دانش اولیه در مورد پنجره ترمینال یا Anaconda Prompt میتواند قبل از شرکت در دوره برای شما مفید باشد. توجه داشته باشید که الگوریتم YOLO به عنوان یک سیستم تشخیص اشیا با سرعت بالا و ساختار یکپارچه، مزایای متعددی نسبت به روشهای سنتی دارد. این الگوریتم با پردازش همزمان تصویر، سرعت بالایی در تشخیص اشیا ارائه میدهد و برای کاربردهای بلادرنگ ایدهآل است. YOLO با نگاه کلی به تصویر برای پیشبینی تشخیص، پدیده تعمیمپذیری بالایی دارد و در مواجهه با دادههای ورودی غیرمنتظره، احتمال کمتری دارد که با شکست مواجه شود. مفاهیم کلیدی مانند Intersection over Union (IoU)، anchor boxes و Non-Maximum Suppression (NMS) در عملکرد YOLO نقش مهمی دارند. این الگوریتم برای دانشجویان و فارغالتحصیلان هوش مصنوعی و پژوهشگران حوزه بینایی ماشین بسیار مفید است.
شرکت در دوره آموزش yolo یک مهارت ارزشمند است که به شما امکان میدهد در زمینههای مختلفی از جمله خودروهای خودران، رباتیک، امنیت و نظارت تصویری و حتی در حوزههای پزشکی و کشاورزی فعالیت کنید. با فراگیری این الگوریتم، شما قادر خواهید بود سیستمهای هوشمندی طراحی و پیادهسازی کنید که قادر به تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر و ویدیوها هستند. این توانایی در کنار دانش برنامهنویسی و مهارتهای حل مسئله، شما را به یک متخصص در بازار کار تبدیل میکند. همچنین فرصتهای شغلی متنوعی را پیش روی شما قرار میدهد. برای کسب اطلاعات بیشتر درباره نحوه شرکت در دوره میتوانید با مشاوران ما در دیتایاد در ارتباط باشید. همکاران ما 24 ساعته و 7 روز هفته آماده پاسخگویی به سوالات شما هستند.
YOLO یا “You Only Look Once” با پردازش یکباره تصویر از طریق یک شبکه عصبی عمیق، اشیا را در زمان واقعی شناسایی میکند. این الگوریتم ابتدا اندازه تصویر ورودی را به یک اندازه ثابت تغییر میدهد و سپس از لایههای کانولوشن برای استخراج ویژگیها بهره میبرد در نهایت لایههای تشخیص حضور اشیا را پیشبینی کرده و با حذف همپوشانیها، خروجی نهایی را به صورت جعبههای محدود کننده با احتمالات کلاس ارائه میدهند.
برای آموزش مدل YOLO نیاز به دادههای آموزشی دارید که میتوانید از مجموعههای داده موجود مانند COCO یا Pascal VOC استفاده کنید. همچنین آشنایی با پایتون و مفاهیم مقدماتی یادگیری عمیق و OpenCV نیز به درک بهتر آموزش کمک میکند.
برای آموزش مدل YOLO با استفاده از PyTorch، میتوانید از کتابخانه ultralytics استفاده کنید که API ساده و قدرتمندی برای YOLOv5 فراهم میکند. همچنین، برای فرمت حاشیهنویسی، YOLOv8 از فرمت PyTorch TXT برای YOLOv5 استفاده میکند که نسخه اصلاحشده فرمت Darknet است.
برای بهبود دقت مدل YOLO، بهتر است از از دادههای آموزشی بیشتر و متنوعتر بهره ببرید. همچنین استفاده از تکنیکهایی مانند ماژولهای توجه، افزایش سایز برد پذیرش مدل و تقویت قابلیت یکپارچگی ویژگیها میتواند دقت الگوریتم را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.
شما می توانید جهت دریافت مشاوره رایگان دورهها، درخواست مشاوره خود را برای ما ارسال کنید تا ما با شما تماس بگیریم.
نامشخص
قیمت اصلی: ۱۶,۷۰۰,۰۰۰ تومان بود.۱۳,۹۰۰,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۱۳,۹۰۰,۰۰۰ تومان.
60+ ساعت
قیمت اصلی: ۱۰,۹۰۰,۰۰۰ تومان بود.۹,۸۷۰,۰۰۰ تومانقیمت فعلی: ۹,۸۷۰,۰۰۰ تومان.
دیدگاهها
مهرداد –
دوره چند ساعت هست ؟ ایا از پایتورچ ، کراس یا… نیز استفاده میشود ؟
سوال دیگر این که ایا ترین برای اشیا کاستوم هم اموزش داده میشود ؟؟
صابر کلاگر –
زمان دوره تا این لحظه 9 ساعت هست. ممکن هست آپدیت هایی قرار بگیره.
ما تو این دوره برای کار با YOLO (آموزش و لود مدل) از ultralytics و برای کارهای مرتبط با تصویر مانند نمایش خروجی مدل از opencv استفاده کردیم.
درمورد آموزش مدل برای دیتاهای مختلف و در مورد نحوه ارزیابی مدل های آموزش داده شده در دوره مفصل صحبت شده.
لیا –
سلام
برای فهم آموزش های دوره به چه پیش زمینه هایی نیازه و آیا آموزش مدل yolo به طور کامل و گام به گام توضیح داده میشه یا اینکه از مدل های از پیش آموزش دیده شده برای کار روی دیتاست ها استفاده می کنید؟
صابر کلاگر –
سلام
پیش نیاز اصلی این دوره آشنایی با پایتون هست و بهتره با مفاهیم مقدماتی آموزش مدل های یادگیری عمیق هم آشنایی داشته باشید.
تو این دوره ساخت دیتاست و برچسب گذاری داده ها برای مسائل مختلف مطرح شده در سرفصل های دوره و آموزش مدل YOLO با استفاده از این دیتاست ها رو به صورت گام به گام یاد میگیریم.
امیدوارم پاسخ سوالتون رو کامل داده باشم،
اگر باز هم سوالی بود بفرمایید در خدمتم
علی –
سلام.
به غیر از yolo موارد مشابهی مثل VGG – ResNet–fast RCNN-UNET و Mask R-CNN و …. را در آینده آموزش می دهید ؟
صابر کلاگر –
سلام و ارادت
درمورد Resnet , VGG و دیگر موارد مشابه، در دوره جامع متخصص علم داده و یادگیری ماشین مفصل صحبت کردم.
با این حال، ممکنه دوره مجزایی برای RCNN، mask-RCNN و دیگر مدلها و متدهای تصویر هم داشته باشیم.
علی –
خیلی عالی میشه درباره سایر مدلها تصویر هم دوره جدید تهیه کنید و کورس های بیشتری را در حوزه پردازش تصویر قرار دهید
صابر کلاگر –
برنامه هایی در این مورد داریم که به زودی اعلام میکنیم، پیج اینستاگرام بنده و یا کانال تلگرام دیتایاد رو داشته باشید تا بی خبر نمونید.
علی –
سلام.
در مورد ابزار robofolow که معرفی کردید، ابزار مشابهی که به صورت آفلاین و در سیستم خودمان عمل کند برای annotat کردن ( در تسک segmentaion و موارد مشابه) وجود دارد که خروجی این نرم افزار آفلاین به کولب بدیم و train انجام دهیم
صابر کلاگر –
میتونید از labelImg استفاده کنید
ali –
سلام.
وقتی از مدل (شخصی یا از قبل آموزش دیده) استفاده می کنیم، میشه برای ماسک سگمنت یا bindingbox و …. برای هرکلاس یه رنگ شخصی تنظیم کنیم؟
(مثلا کلاس صفر > سفید باشه، کلاس یک > زرد و به همین ترتیب)
صابر کلاگر –
سلام و ارادت
در نتایج خروجی predict مدل تعدادی مشخصات باکس هست که میتونیم ببینیم.
در زمان رسم باکس با cv2 میتونیم کد رنگ هم ابجکت رو تعریف کنیم:
cv2.rectangle(img, (box_coords[0], box_coords[1]), (box_coords[2], box_coords[3]), (255, 0, 0), 2)
شما به جای مقدار (255, 0, 0) هر رنگی که مدنظرتون هست رو قرار بدید