دوره آموزشی یادگیری جامع PyTorch: کار با تصاویر

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربردهای پیچیده‌شون تو حوزه بینایی ماشین می‌تونن برای خیلی از برنامه‌نویسا و متخصصای یادگیری ماشین یه جورایی ترسناک و گیج‌کننده باشن. اما این دوره طراحی شده تا دقیقاً همین پیچیدگی رو به زبون ساده تبدیل کنه، اونم با یه رویکرد کاملاً عملی و پروژه‌محور.

با راهنمایی مربی دوره ترزیا سمنسکی، قدم‌به‌قدم یاد می‌گیری چطور داده‌های تصویری رو آماده‌سازی (preprocess) کنی، از مدل‌های از قبل آموزش‌دیده مثل ResNet استفاده کنی، و مدل رو ارزیابی و بهبود بدی. این دوره تمرکز زیادی روی Transfer Learning (یادگیری انتقالی) و Fine-tuning (تنظیم دقیق مدل) داره، یعنی یاد می‌گیری چطور با کمترین منابع، به نتایج فوق‌العاده‌ای برسی.

در پایان دوره، نه تنها می‌تونی یه پروژه دسته‌بندی تصاویر رو به تنهایی انجام بدی، بلکه با ابزارها و متریک‌های ارزیابی هم آشنا می‌شی و می‌تونی عملکرد مدل رو تحلیل و بهترش کنی.

🎯 اهداف یادگیری:
استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (مثل ResNet) برای دسته‌بندی تصاویر.
انجام مرحله پیش‌پردازش روی داده‌های تصویری.
تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning) برای بهبود نتایج.
ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهایی مثل دقت (Accuracy) و خطا (Loss).
پیاده‌سازی پروژه عملی دسته‌بندی دودویی (Binary Classification) روی تصاویر.
آشنایی با مفاهیم یادگیری انتقالی در پروژه‌های واقعی.