پروژه‌ی یادگیری ماشین تشخیص احساسات با YOLOv7

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک چگونگی ادغام Roboflow در گردش کار پروژه، بهره‌گیری از قابلیت‌های آن برای مدیریت، افزایش و بهینه‌سازی کارآمد داده‌ها
• کاوش در فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش دیتاست‌های مربوط به احساسات چهره، اطمینان از بهینه بودن داده‌ها برای آموزش مدل YOLOv7
• درک عمیق فرآیند حذفیات، علامت‌گذاری احساسات چهره در تصاویر برای آموزش مدل YOLOv7 به منظور تشخیص احساسات دقیق و قوی
• کاوش در فرآیند آموزش همه‌جانبه‌ی YOLOv7 با استفاده از دیتاست حذفی و پیش‌پردازش شده، تنظیم پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل

پیش نیازهای دوره

• دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت
• درک پایه‌ای از مفاهیم یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر

توضیحات دوره

عنوان دوره: تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7: دوره پروژه کامل با استفاده از Roboflow و Google Colab

به دوره‌ی "تشخیص احساسات با استفاده از YOLOv7: دوره پروژه کامل با استفاده از Roboflow و Google Colab" خوش آمدید. در این دوره جامع، شما به دنیای جذاب بینایی کامپیوتر و تشخیص احساسات پرداخته و یاد خواهید گرفت که چگونه الگوریتم پیشرفته‌ی YOLOv7 را پیاده‌سازی کنید. با بهره‌گیری از قدرت Roboflow برای مدیریت کارآمد دیتاست و Google Colab برای آموزش مدل در ابر، شما یک سفر عملی را آغاز خواهید کرد تا احساسات را در تصاویر تشخیص و تحلیل کنید.

چه چیزی خواهید آموخت:

1. مقدمه‌ای بر تشخیص احساسات و YOLOv7:

   • درک اهمیت تشخیص احساسات در بینایی کامپیوتر و اصول الگوریتم YOLOv7

2. راه‌اندازی محیط پروژه:

   • یادگیری نحوه‌ی راه‌اندازی محیط پروژه، از جمله نصب ابزارها و کتابخانه‌های لازم برای پیاده‌سازی YOLOv7 برای تشخیص احساسات

3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها:

   • کاوش در فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش دیتاست‌های مربوط به احساسات چهره، اطمینان از بهینه بودن داده‌ها برای آموزش مدل YOLOv7

4. حاشیه نویسی احساسات چهره:

   • درک عمیق فرآیند حاشیه نویسی، علامت‌گذاری احساسات چهره در تصاویر برای آموزش مدل YOLOv7 به منظور تشخیص احساسات دقیق و قوی

5. ادغام با Roboflow:

   • درک چگونگی ادغام Roboflow در گردش کار پروژه، بهره‌گیری از قابلیت‌های آن برای مدیریت، افزایش و بهینه‌سازی داده‌ها

6. آموزش مدل YOLOv7:

   • کاوش در فرآیند آموزش همه‌جانبه‌ی YOLOv7 با استفاده از دیتاست حذفی و پیش‌پردازش شده، تنظیم پارامترها و نظارت بر عملکرد مدل

7. ارزیابی مدل و فاین تیونینگ:

   • یادگیری تکنیک‌های ارزیابی مدل آموزش دیده، فاین تیونینگ پارامترها برای تشخیص بهینه احساسات و اطمینان از عملکرد قوی

8. پیاده‌سازی مدل:

   • درک چگونگی پیاده‌سازی مدل آموزش دیده‌ی YOLOv7 برای وظایف تشخیص احساسات در دنیای واقعی، آماده‌سازی آن برای ادغام در برنامه‌ها یا سیستم‌ها

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگانی که به دنبال استفاده از YOLOv7 برای پروژه‌های تشخیص احساسات هستند.
• دانشجویان و حرفه‌ای‌ها در زمینه‌ی بینایی کامپیوتر، هوش مصنوعی یا تعامل انسان و کامپیوتر