تدریس خصوصی پایتون برای هوش مصنوعی

توضیحات تدریس

آموزش جامع پایتون برای هوش مصنوعی و پردازش تصویر، با تمرکز بر کتابخانه‌های قدرتمند NumPy، Pandas، OpenCV، و ITK، شما را از صفر تا صد با مفاهیم پردازش تصویر و کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه آشنا می‌کند. در این آموزش، ابتدا با مفاهیم پایه پایتون، از جمله متغیرها، انواع داده‌ها، ساختارهای کنترل (شامل حلقه‌ها و شرط‌ها)، توابع، و شی گرایی، آشنا می‌شوید. سپس، به بررسی کتابخانه‌های NumPy و Pandas برای کار با داده‌های عددی و ساختار داده‌های مختلف می‌پردازیم. این بخش شامل مثال‌هایی از ایجاد آرایه‌ها، عملیات ماتریسی، و خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های مختلف است. بخش بعدی به معرفی کتابخانه OpenCV اختصاص دارد. در این بخش، با مفاهیم اساسی پردازش تصویر، مانند خواندن، نمایش، ذخیره، و دستکاری تصاویر (مانند تغییر سایز، چرخش، فیلتر کردن، و افزایش کنتراست)، آشنا خواهید شد. همچنین، تکنیک‌های پیشرفته‌تری همچون تشخیص لبه، تشخیص الگو، و segmantation تصویر مورد بررسی قرار می‌گیرند. مثال‌های عملی متعددی، از جمله تشخیص اشیا در تصاویر، تشخیص چهره، و استخراج ویژگی‌ها، برای درک بهتر مباحث ارائه می‌شود. در ادامه، با کتابخانه ITK آشنا می‌شویم که برای پردازش تصاویر پزشکی و تصاویر 3 بعدی بسیار مفید است. این بخش شامل آموزش کار با تصاویر حجمی، تکنیک‌های segmentation در تصاویر 3 بعدی، و کاربردهای ITK در هوش مصنوعی پزشکی خواهد بود. بخش‌های پیشرفته‌تر آموزش، به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پردازش تصویر می‌پردازند. در این بخش، به مفاهیم یادگیری ماشین، از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، و خوشه‌بندی، و کاربرد آن‌ها در تشخیص، شناسایی، و تحلیل تصاویر خواهیم پرداخت. همچنین، مباحثی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش تصویر با جزئیات بیشتر مورد بررسی قرار می‌گیرند. در این بخش، با استفاده از کتابخانه‌های مشهور پایتون مانند TensorFlow و PyTorch، به پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای پردازش تصویر خواهیم پرداخت. در طول آموزش، پروژه‌های عملی متنوع و چالش‌برانگیز ارائه می‌شود تا دانش آموختگان بتوانند مهارت‌های خود را در محیط عملی به کار گیرند. این پروژه‌ها شامل تشخیص اشیا در تصاویر، تشخیص بیماری‌های مختلف از تصاویر پزشکی، و استخراج ویژگی‌ها از تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال هستند. در نهایت، دانش‌آموزان قادر خواهند بود پروژه‌های خود را به صورت مستقل طراحی و پیاده‌سازی کنند. همچنین، منابع و لینک‌های مفید برای ادامه یادگیری در اختیار دانش‌آموزان قرار خواهد گرفت.

سطح آموزش

مبتدی: برای کسانی که می خواهند تازه شروع به یادگیری کنند

متوسط: برای کسانی که آشنایی دارند و تا حدی بلدند