آموزش Amazon Rekognition: تحلیل اشیاء، برچسب‌گذاری و تحلیل چهره

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول آمازون Rekognition: قابلیت‌های اصلی آمازون Rekognition، شامل تشخیص اشیا، تشخیص برچسب و تحلیل چهره را درک کنید.
• تشخیص اشیاء و برچسب: تشخیص اشیا و برچسب‌ها را به صورت بلادرنگ در تصاویر و ویدئوها انجام دهید.
• تعدیل تصویر: از Rekognition برای فیلتر کردن محتوای نامناسب یا حساس در تصاویر استفاده کنید.
• تحلیل چهره: ویژگی‌های چهره مانند سن، احساسات و جنسیت را تحلیل کنید.
• ویژگی‌های پیشرفته Rekognition: شناسایی افراد مشهور را برای تشخیص شخصیت‌های معروف پیاده‌سازی کنید.
• یکپارچه‌سازی و اتوماسیون AWS: شما Rekognition را با AWS Lambda برای اتوماسیون بدون سرور یکپارچه کنید.
• پروژه‌های عملی: از طریق پروژه‌های عملی مانند ساخت یک سیستم هوشمند تعدیل تصویر و راه‌اندازی یک اپلیکیشن شناسایی چهره، تجربه عملی کسب کنید.

پیش نیازهای دوره

• درک اولیه AWS: آشنایی با سرویس‌های AWS، به ویژه IAM ،S3 و Lambda توصیه می‌شود.
• دانش برنامه‌نویسی: مهارت‌های اولیه تا متوسط در برنامه‌نویسی پایتون ضروری است، زیرا دوره شامل نوشتن اسکریپت‌هایی برای تعامل با AWS Rekognition می‌شود.

توضیحات دوره

در این دوره، شما ابزارهای پیشرفته تحلیل تصویر و ویدئو ارائه شده توسط آمازون Rekognition را بررسی خواهید کرد. این سرویس قدرتمند از AWS به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا به راحتی قابلیت‌های پیچیده تشخیص تصویر و ویدئو را در اپلیکیشن‌های خود ادغام کنند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه تشخیص شیء و برچسب، تحلیل چهره، تعدیل تصویر و موارد دیگر را انجام دهید. با پروژه‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، این دوره طراحی شده تا شما را با مهارت‌های لازم برای کار با مدل‌های یادگیری ماشین که می‌توانند اشیاء، متن، چهره‌ها و محتوای ناامن را تحلیل و تشخیص دهند، مجهز کند. چه در حال ساخت یک اپلیکیشن با تشخیص شیء باشید و چه در حال ایجاد سیستم‌هایی برای تعدیل محتوا، این دوره همه چیز را از راه‌اندازی تا ادغام‌های پیشرفته پوشش می‌دهد.

بخش 1: مقدمه

این بخش یک بررسی اصولی از آمازون Rekognition ارائه می‌دهد. با قابلیت‌های اصلی Rekognition آشنا خواهید شد و توانایی‌های آن را در تشخیص شیء، برچسب و چهره درک خواهید کرد. در پایان این بخش، درک روشنی از چگونگی استفاده از آمازون Rekognition برای تحلیل و تشخیص محتوا از تصاویر و ویدئوها خواهید داشت.

بخش 2: تشخیص شیء و برچسب

• تمرکز این بخش بر تشخیص شیء و برچسب است که یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های Rekognition است. یاد خواهید گرفت که چگونه Rekognition را راه‌اندازی کنید، تشخیص شیء و برچسب را اجرا کنید و هنگام تشخیص اشیاء یا برچسب‌ها در تصاویر خود، اعلان‌ها را ادغام کنید. در پایان این بخش، شما خواهید دانست که چگونه Rekognition را برای تشخیص و دسته‌بندی اشیاء در تصاویر خود اعمال کنید، و همچنین اعلان‌ها را برای پردازش بلادرنگ راه‌اندازی کنید.

بخش 3: تعدیل

• در این بخش، ما تعدیل تصویر را بررسی می‌کنیم، که برای فیلتر کردن محتوا برای اطمینان از مناسب بودن برنامه شما برای همه مخاطبان بسیار مهم است. یاد خواهید گرفت که چگونه می‌توان از Rekognition برای شناسایی محتوای نامناسب مانند مطالب صریح، تصاویر خشونت‌آمیز یا محتوای بزرگسالان استفاده کرد. عمیق‌تر به چگونگی استفاده از این ویژگی برای نظارت بر تصاویر و ویدئوهای آپلود شده به صورت بلادرنگ خواهیم پرداخت.

بخش 4: تحلیل چهره

• این بخش تحلیل چهره را از جمله تشخیص ویژگی‌های مختلف چهره مانند احساسات، محدوده سنی، جنسیت و نقاط برجسته چهره به تفصیل پوشش می‌دهد. شما خواهید فهمید که چگونه از Rekognition برای تحلیل و تفسیر چهره‌ها در تصاویر یا ویدئوها استفاده کنید و از این داده‌ برای پردازش‌های بیشتر، مانند توصیه‌های شخصی‌سازی شده یا سیستم‌های امنیتی، اعمال کنید.

بخش 5: ویژگی‌های پیشرفته Rekognition

در بخش پایانی، ویژگی‌های پیشرفته Rekognition را بررسی خواهیم کرد، از جمله:

• تشخیص افراد مشهور: شناسایی شخصیت‌های معروف در تصاویر و ویدئوها
• مقایسه چهره: مقایسه دو چهره برای تعیین اینکه آیا آنها به یک شخص تعلق دارند.
• تشخیص و دسته‌بندی متن: استخراج و دسته‌بندی متن در تصاویر
• تشخیص محتوای ناامن: بهره‌گیری از توانایی Rekognition برای شناسایی محتوای ناامن در تصاویر یا ویدئوها
• یکپارچه‌سازی با AWS Lambda: خودکارسازی فرآیندها با ادغام Rekognition با توابع Lambda برای پردازش بدون سرور

در پایان این بخش، شما قادر خواهید بود تسک‌های پیچیده تشخیص مانند تشخیص افراد مشهور، مقایسه چهره و دسته‌بندی متن را پیاده‌سازی کنید، و همچنین گردش‌های کاری را با استفاده از AWS Lambda خودکار کنید.

نتیجه‌گیری

با اتمام این دوره، شما درک جامعی از آمازون Rekognition و قابلیت‌های آن در تشخیص شیء، تحلیل چهره، تعدیل تصویر و موارد دیگر کسب خواهید کرد. چه در حال ساخت سیستم‌های تعدیل محتوا، اپلیکیشن‌های تشخیص چهره، یا پیاده‌سازی ویژگی‌های مدیریت عکس هوش مصنوعی محور باشید، این دوره مهارت‌ها و دانش عملی را برای استفاده مؤثر از Rekognition در پروژه‌های شما فراهم می‌کند. آماده شوید تا با یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر با AWS Rekognition وارد عمل شوید و امکانات جدیدی را برای اپلیکیشن‌‌های خود باز کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: کسانی که مشتاق بررسی چگونگی کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل تصویر و ویدئو هستند.
• مهندسان ابری و معماران راه‌حل: متخصصان ابری که می‌خواهند AWS Rekognition را در راه‌حل‌های ابری خود برای تشخیص تصویر، تشخیص شیء و تحلیل چهره ادغام کنند.
• توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان: توسعه‌دهندگان پایتون که علاقه‌مند به گسترش دانش خود در مورد سرویس‌های AWS و اعمال آنها در موارد استفاده واقعی هستند.
• توسعه‌دهندگان اینترنت اشیا (IoT) و دستگاه‌های هوشمند: مهندسان که به دنبال ادغام دستگاه‌های IoT با AWS Rekognition برای پروژه‌های نوآورانه مانند نظارت هوشمند، سیستم‌های نظارتی خودکار یا راه‌حل‌های امنیتی مبتنی بر IoT هستند.
• تحلیلگران امنیت و پزشکی قانونی دیجیتال: متخصصان در امنیت، پزشکی قانونی دیجیتال و انطباق که می‌خواهند از ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی برای تشخیص محتوای ناامن، تعدیل تصویر و شناسایی چهره استفاده کنند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به فناوری: دانشجویان دانشگاه، علاقه‌مندان به فناوری و خودآموزان که به دنبال تجربه عملی با AWS Rekognition برای پروژه‌ها و تحقیقات هستند.
• تحلیلگران کسب‌وکار و مدیران محصول: متخصصان کسب‌وکار که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود پیشنهادات محصول در زمینه‌هایی مانند شناسایی مشتری، تعدیل محتوای خودکار، یا بهبود تجربه کاربری از طریق تحلیل تصویر و ویدئو هستند.