آموزش بینایی ماشین (Computer Vision) در کرج

🧾 معرفی دوره (Course Overview)

بینایی ماشین (Computer Vision) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تصاویر و ویدئوها را درک، تحلیل و تفسیر کنند.

این فناوری در هسته بسیاری از سیستم‌های مدرن مانند تشخیص چهره، خودروهای خودران، سیستم‌های نظارتی، پزشکی هوشمند و تشخیص اشیا قرار دارد.

در این دوره، فراگیران از مفاهیم پایه پردازش تصویر تا پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته بینایی ماشین با Deep Learning آشنا می‌شوند.

🎯 هدف دوره (Course Objectives)

• درک اصول بینایی ماشین و پردازش تصویر
• آشنایی با الگوریتم‌های کلاسیک و مدرن CV
• پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با Deep Learning
• آماده‌سازی برای ورود به پروژه‌های صنعتی و تجاری

⭐ مزایای دوره (Course Benefits)

• مهارتی تخصصی با تقاضای بالا در بازار کار
• کاربرد در صنایع پزشکی، امنیت، خودرو و تولید
• آموزش پروژه‌محور با تصاویر واقعی
• اتصال مستقیم به Deep Learning و AI صنعتی
• مناسب برای مسیر شغلی حرفه‌ای AI Engineer

💼 بازار کار (Career & Job Market)

موقعیت‌های شغلی:

• Computer Vision Engineer
• AI Engineer
• Deep Learning Engineer
• Image Processing Specialist

حوزه‌های استخدام:

• سیستم‌های نظارتی و امنیتی
• پزشکی و تصویربرداری پزشکی
• خودروهای خودران
• صنایع تولید و کنترل کیفیت
• استارتاپ‌های هوش مصنوعی

✅ پیش‌نیاز دوره (Prerequisites)

• تسلط به Python
• گذراندن دوره Machine Learning
• گذراندن دوره Deep Learning Fundamentals
• آشنایی اولیه با CNN (در حد مفهومی)

📚 سرفصل‌های ریز دوره (Curriculum)

1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین

Introduction to Computer Vision

• Computer Vision چیست؟
• تفاوت CV و Image Processing
• کاربردهای واقعی بینایی ماشین

2. مبانی پردازش تصویر

Image Processing Basics

• ساختار تصویر دیجیتال
• Pixel و Color Spaces
• Grayscale و RGB
• Image Filtering

3. کار با OpenCV

Computer Vision with OpenCV

• خواندن و نمایش تصویر
• پردازش تصویر
• Edge Detection
• Contour Detection

4. ویژگی‌ها و استخراج Feature

Feature Extraction

• Edges
• Corners
• HOG
• SIFT (مفهومی)

5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

Convolutional Neural Networks

• Convolution
• Pooling
• CNN Architecture
• Image Classification

6. تشخیص اشیا و چهره

Object & Face Detection

• Haar Cascade
• YOLO
• SSD
• کاربردهای صنعتی

7. پردازش و تحلیل ویدئو

Video Processing

• Frame Analysis
• Motion Detection
• Real-time Vision Systems

8. پیاده‌سازی پروژه عملی

Hands-on Computer Vision Project

• طراحی سیستم بینایی ماشین
• کار با دیتاست تصاویر
• آموزش و ارزیابی مدل

🎓 خروجی نهایی دوره (Learning Outcome)

پس از پایان دوره، فراگیر:

• می‌تواند تصاویر و ویدئوها را تحلیل کند
• مدل‌های Computer Vision را پیاده‌سازی می‌کند
• آماده ورود به پروژه‌های صنعتی CV خواهد بود
• توانایی ورود به حوزه‌های تخصصی‌تر مانند Vision-based AI Systems را دارد