آموزش بینایی ماشین
- نام دوره: آموزش جامع پردازش تصویر و بینایی ماشین در پایتون
- طول دوره: 30 ساعت آموزشی + 50 ساعت آموزشی
- شروع دوره: ماهی 2 بار
- بیعانه ثبت نام: 395,000 تومان برای رزرو کلاس
- محل برگزاری:دپارتمان برنامه نویسی وهوش مصنوعی
- تعداد جلسات: 15 جلسه 1.5 ساعته+ 25 جلسه 1.5 ساعته
- امکان قسط بندی: دارد
- شماره تماس: 05135017070
- اینستاگرام : RadmanIran_ir
- دپارتمان : برنامه نویسی
- شماره همراه: 09150082995
- تلگرام : RadmanIran_ir
دوره جامع بینایی ماشین (Computer Vision)
تصویر، ویدیو، دوربین، پردازش زنده — بینایی ماشین یعنی آموزش چشم به کامپیوتر! در این دوره یاد می‌گیرید چطور به کمک الگوریتم‌ها، تصاویر را تحلیل کنید، اشیاء را شناسایی کنید و سیستم‌های هوشمند مبتنی بر دوربین بسازید.
بینایی ماشین به درد چه کسانی می‌خورد؟
علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، رباتیک و خودروهای خودران
-
فعالان حوزه امنیت، پایش تصویری و کنترل دسترسی
-
کسانی که می‌خواهند در پروژه‌های شناسایی چهره، پلاک‌خوانی، تحلیل دوربین‌های مداربسته کار کنند
-
یا حتی دانش‌آموزانی که آینده‌ای در AI + Image Processing می‌خواهند.
چرا بینایی ماشین در سال ۲۰۲۵ یکی از کلیدی‌ترین مهارت‌هاست؟
در سال‌های اخیر، دیتاهای تصویری به‌تنهایی بیش از ۸۰٪ کل داده‌های تولیدشده در جهان را تشکیل می‌دهند. از دوربین‌های نظارتی تا تلفن‌های هوشمند، از پزشکی تا خودروهای خودران، این داده‌ها نیازمند تحلیل بصری هوشمند هستند.
آمارهایی از بازار جهانی:
حجم بازار بینایی ماشین تا پایان ۲۰۲۵ به بیش از ۵۳ میلیارد دلار می‌رسد
نرخ رشد سالانه (CAGR): بیش از ۶.۸٪
بیش از ۷۰٪ شرکت‌های بزرگ صنعتی، لجستیکی و امنیتی از سیستم‌های بینایی ماشین استفاده می‌کنند
مشاغل مرتبط با بینایی ماشین در پلتفرم‌های بین‌المللی مانند LinkedIn و Upwork، در سال ۲۰۲۴ نسبت به سال قبل ۵۰٪ افزایش تقاضا داشته‌اند.
کاربردهای بینایی ماشین در صنایع ۲۰۲۵
امنیت و نظارت: تشخیص حرکت، چهره و پلاک خودرو
پزشکی: پردازش تصاویر MRI و CT Scan برای تشخیص سرطان یا ناهنجاری
خودروهای هوشمند: تشخیص مسیر، عابر، تابلوهای رانندگی (پایه‌ی خودروهای خودران)
خرده‌فروشی هوشمند: شناسایی چهره مشتریان VIP، تحلیل رفتار خریداران
تولید صنعتی: کنترل کیفیت محصولات با دوربین و بدون دخالت انسان
کشاورزی هوشمند: شناسایی آفات، شمارش گیاهان، پایش سلامت زمین با پهپاد
چه مشکلی را حل می‌کنید؟
بجای تماشای ویدیوها، کامپیوتر شما آن‌ها را تحلیل می‌کند
نیازی به هزاران ناظر انسانی نیست. الگوریتم‌ها به‌صورت زنده تحلیل می‌کنند
دقت در تصمیم‌گیری بالا می‌رود، خطای انسانی صفر می‌شود، و بهره‌وری چند برابر
چرا الان بهترین زمان یادگیری بینایی ماشین است؟
تقاضا از عرضه بیشتر است؛ یعنی بازار تشنه نیروی متخصص است
اکثر افراد فقط برنامه‌نویسی می‌دانند، اما کسی که تحلیل تصویر بلد باشد، متمایز و نایاب است
با رشد AI و IoT، هر سیستم هوشمندی نیاز به چشم دیجیتال خواهد داشت
و حالا فرصتی برای شما، یادگیری بینایی ماشین:
شما را به یکی از متخصصان استراتژیک هوش مصنوعی تبدیل می‌کند
دری به سوی پروژه‌های بین‌المللی، فریلنسری و مشاغل با درآمد دلاری باز می‌کند
و مهم‌تر از همه، پایه‌گذار محصولات نوآورانه در بازار ایران خواهد بود
در این دوره چه یاد می‌گیرید؟
- مفاهیم پایه تصویر دیجیتال و تحلیل پیکسل‌ها
- کار با کتابخانه‌های معروف Python مثل OpenCV، Mediapipe، Pillow
- شناسایی لبه‌ها، حرکت، چهره، اشیاء و حالات
- طراحی فیلترهای تصویری، تشخیص رنگ، کانتورها و ماسک‌ها
- پروژه‌های عملی مثل:
- تشخیص چهره
- تشخیص حرکت و شمارش افراد
- خواندن پلاک خودرو
- آنالیز دوربین زنده
- معرفی هوش مصنوعی در بینایی ماشین (یادگیری ماشین و عمیق برای تصویر)
سرفصل جامع دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین (از صفر تا صد)
بخش اول: مفاهیم پایه و مقدماتی
-
مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و کاربردهای آن
-
تفاوت پردازش تصویر، بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری
-
انواع تصاویر (سیاه‌وسفید، RGB، HSV، Gray)
-
نحوه نمایش تصویر دیجیتال (ماتریس پیکسلی)
-
کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد استفاده (OpenCV, NumPy, PIL, matplotlib)
-
نصب محیط‌های توسعه (Jupyter, Colab, Anaconda)
بخش دوم: عملیات پایه روی تصاویر
-
خواندن، نمایش، ذخیره و تبدیل فرمت تصویر
-
تغییر اندازه، برش و چرخش تصویر
-
اعمال فیلترهای ساده (Blur, Sharpen, Gaussian)
-
تشخیص لبه (Edge Detection - Canny, Sobel)
-
تبدیل رنگ (RGB ↔ Grayscale ↔ HSV)
بخش سوم: پردازش‌های پیشرفته
- هیستوگرام و بهبود کنتراست (Histogram Equalization)
-
اعمال ماسک و استخراج ناحیه خاص
-
فیلترهای پیشرفته و convolution
-
حذف نویز از تصویر (Denoising techniques)
-
اعمال Transformها (Fourier, Hough, Perspective)
بخش چهارم: تشخیص و شناسایی ویژگی‌ها
-
تشخیص خطوط و لبه‌ها با Hough Transform
-
استخراج ویژگی (SIFT, SURF, ORB)
-
تشخیص نقاط کلیدی و تطبیق آن‌ها (Feature Matching)
-
Optical Flow و ردیابی حرکت در ویدیو
بخش پنجم: بینایی ماشین در عمل
- تشخیص چهره و اشیاء با OpenCV
-
شمارش اشیاء و اندازه‌گیری مساحت
-
تشخیص پلاک خودرو (ALPR)
-
تشخیص رنگ و ردیابی اشیاء
-
ترکیب تصویر و ویدیو با واقعیت افزوده ساده
بخش ششم: یادگیری ماشین در بینایی کامپیوتری
- استخراج ویژگی برای آموزش مدل
-
طبقه‌بندی تصاویر با مدل‌های ساده (KNN, SVM, Decision Tree)
-
آشنایی با دیتاست‌های معروف (MNIST, CIFAR-10, COCO)
-
ارزیابی عملکرد مدل (Confusion Matrix, Accuracy)
بخش هفتم: یادگیری عمیق (Deep Learning) و بینایی ماشین
- مقدمه‌ای بر CNN (شبکه عصبی کانولوشنی)
-
ساخت مدل CNN ساده با TensorFlow/Keras
-
تشخیص تصویر با شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
-
YOLO، SSD و Faster R-CNN برای شناسایی اشیاء
-
پروژه عملی: تشخیص اشیاء در زمان واقعی (Real-time Detection)
بخش هشتم: پروژه نهایی و کاربرد صنعتی
پروژه نهایی (یکی از موارد زیر):
- سیستم تشخیص چهره
-
پردازش تصویر صنعتی (تشخیص نقص کالا)
-
شناسایی وسایل نقلیه
-
ردیابی افراد یا اشیاء در محیط واقعی
-
نکات بهینه‌سازی عملکرد و سرعت اجرا
-
استقرار مدل بینایی ماشین در سیستم‌های واقعی (Raspberry Pi, Android, Web)
;){kind=link}
;){kind=link}