آموزش YOLOv11: پروژه کامل یادگیری ماشین از ابتدا

با YOLOv11 پروژه کامل یادگیری ماشین را از ابتدا یاد بگیرید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• آماده‌ سازی مجموعه داده
• آموزش و تست مدل
• مبانی YOLOv11
• پیاده‌ سازی کامل پروژه

پیش نیازهای دوره

• دانش اولیه پایتون

توضیحات دوره

این دوره یک راهنمای عمیق و عملی است که به شما کمک می‌ کند تا گام به گام یک پروژه واقعی را با استفاده از YOLOv11، جدیدترین پیشرفت در خانواده مدل‌ های تشخیص آبجکت YOLO (You Only Look Once) بسازید.

این دوره با شروع مبانی مطلق، شما را با مهارت های ضروری و دانش عملی برای ایجاد یک سیستم تشخیص آبجکت پیچیده از ابتدا مجهز می کند. شما همه چیز را از راه اندازی محیط خود تا پیاده سازی یک مدل کامل یادگیری ماشین خواهید آموخت. با تمرکز بر یادگیری عملی، این دوره تمام جنبه های کار با YOLOv11 را از جمله آماده سازی مجموعه داده، آموزش مدل و ارزیابی پوشش می دهد.

شما تجربه کار با حاشیه نویسی داده، تیونینگ دقیق مدل ها و چگونگی مدیریت چالش های رایج در تشخیص آبجکت را بدست خواهید آورد. در پایان این دوره، شما می دانید که چگونه مدل خود را مستقر کنید و آن را قادر سازید تا پیش بینی ها را در زمان واقعی انجام دهد، که مناسب برای کاربردهایی در امنیت، اتوماسیون و موارد دیگر است.

• اصول YOLOv11: یاد بگیرید چگونه YOLOv11 با دقت و سرعت بهبود یافته از نسخه های قبلی بهتر عمل می کند و کامپوننت کلیدی آن را درک کنید.
• راه‌ اندازی پروژه و آماده‌ سازی مجموعه داده‌: محیط توسعه خود را راه‌ اندازی کنید، داده‌ را جمع‌ آوری و حاشیه‌ نویسی کنید و یک مجموعه داده آماده آموزش تهیه کنید.
• آموزش و ارزیابی مدل: به فرآیند آموزش YOLOv11 تسلط پیدا کنید و یاد بگیرید چگونه عملکرد و ارزیابی نتایج را به‌ طور دقیق بهینه سازی کنید.
• تکنیک‌ های استقرار: مدل آموزش‌ دیده خود را برای کاربردهای تشخیص آبجکت در زمان واقعی پیاده‌ سازی کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان و متخصصان در یادگیری ماشین
• علاقه‌ مندان به فناوری و سرگرمی‌