🧠 تشخیص چهره با DeepFace؛ کتابخانه‌ای قدرتمند برای Python
---

کتابخانه‌ی DeepFace یک ابزار سبک اما پیشرفته برای تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های صورت مثل سن، جنسیت، احساس و نژاد در زبان پایتون است. این فریم‌ورک به‌طور هوشمند مدل‌های قدرتمندی مانند:
🔹 VGG-Face
🔹 FaceNet
🔹 ArcFace
🔹 Dlib
🔹 OpenFace
و سایر مدل‌های SOTA را پوشش می‌دهد 🚀

---

📌 مراحل استاندارد تشخیص چهره شامل:
✔️ تشخیص چهره (Detect)
✔️ هم‌ترازسازی (Align)
✔️ نرمال‌سازی (Normalize)
✔️ استخراج ویژگی (Represent)
✔️ تأیید هویت (Verify)

و DeepFace همه‌ی این مراحل را تنها با یک خط کد انجام می‌دهد!

---

📊 دقت عملکرد:
🔬 آزمایش‌ها نشون دادن مدل‌های DeepFace به دقتی بالاتر از انسان‌ها در شناخت چهره دست پیدا کردن (بیش از 97.5٪)!

---

📥 نصب آسان:
فقط کافیه این دستور رو اجرا کنی:
`bash
pip install deepface

🌐 لینک گیت‌هاب برای اطلاعات بیشتر و مستندات:
🖥 https://github.com/serengil/deepface


---

#تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #پایتون #FaceRecognition #DeepLearning #Python #ComputerVision #DeepFace

📡 برای آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی:
🔗 https://t.me/rss_ai_ir

🔍 مدل جدید شبکه عصبی Multi‑Stream CNN؛ انقلابی در بینایی ماشین صنعتی
@rss_ai_ir

✅ پژوهشگران در ژوئن ۲۰۲۵ نسخه‌ای بهینه‌شده از شبکه‌های چندجریانی (MSCNN) معرفی کرده‌اند که عملکرد بی‌نظیری در طبقه‌بندی تصویر، پردازش پزشکی و کاربردهای صنعتی دارد.

📌 ویژگی‌ها و نوآوری‌ها: – استخراج هم‌زمان ویژگی‌های محلی و سراسری با چند مسیر موازی
– ماژول توجه به مسیر (Path Attention) برای وزن‌دهی هوشمند به مسیرها
– اشتراک‌گذاری ویژگی بین مسیرها برای بهبود دقت و جلوگیری از تکرار
– ادغام نهایی خروجی‌ها با self-attention
– بهینه‌سازی برای مصرف پایین حافظه و استنتاج سریع (کمتر از ۱ میلی‌ثانیه!)

🧠 برخلاف مدل‌های سنتی، این معماری مقاوم به نویز، پوشش (occlusion)، و داده‌های غیرهمسان است. در آزمایش‌ها، دقت آن روی CIFAR-10 به ۹۷.۳٪ رسیده و از EfficientNet هم بهتر عمل کرده.

🎯 مناسب برای بینایی ماشین، تشخیص ناهنجاری در تولید، تصویر برداری پزشکی، و حتی سیستم‌های edge با منابع محدود.

📄 مقاله در Nature:
https://www.nature.com/articles/s41598-025-03765-3

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #بینایی_ماشین #صنعتی #AI #CNN #MSCNN #MachineVision #DeepLearning #AI_in_industry

🔍 دوره تخصصی بینایی کامپیوتر - دانشگاه برکلی
🖥 CS C280 - Spring 2025

📌 اگر دنبال یه مسیر منظم، آکادمیک و در عین حال عملی برای یادگیری بینایی کامپیوتر هستی، این دوره دقیقاً همونه! دانشگاه برکلی در دوره CS C280 مفاهیم کلاسیک بینایی ماشین رو با جدیدترین مدل‌های یادگیری عمیق ترکیب کرده:

🔹 Vision Transformers
🔹 Diffusion Models
🔹 Vision-Language Models
🔹 Video Recognition & 3D Vision
🔹 Multimodal AI & Novel View Synthesis

✅ کل دوره در ۲۵ جلسه، با ساختار دقیق، تمرین، پروژه و اسلایدهای آموزشی برگزار شده و برای عموم رایگانه!

📅 سرفصل‌های دوره:
از کالیبراسیون دوربین و هندسه چندنما (Multi-view Geometry)
تا درک انسان، شناسایی حرکات و پیش‌بینی سه‌بعدی 👇
📷 ViT, GANs, VAE, Object Detection, Face Recognition, و …

📎 لینک دسترسی به دوره: 🌐 CS C280 Website - Berkeley

📌 تکلیف‌ها (Assignments) هم با ددلاین مشخص طراحی شدن تا تجربه واقعی دانشگاهی داشته باشی.


---

📚 برای کسانی که می‌خوان مسیر حرفه‌ای بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی رو جدی ادامه بدن، این دوره یکی از بهترین شروع‌هاست.

#ComputerVision #DeepLearning #VisionTransformer #Berkeley #AI_Course #یادگیری_عمیق #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir | مرجع تخصصی هوش مصنوعی 🚀

📡 ؛ مدل AdaCVDانقلاب هوش مصنوعی در پیش‌بینی بیماری‌های قلبی

🧠 مدل AdaCVD اولین سیستم مبتنی بر زبان طبیعی برای پیش‌بینی ۱۰ ساله خطر بیماری‌های قلبی است. این مدل توسط محققان UCSD در سال ۲۰۲۵ منتشر شد و با قدرت تحلیل یادداشت‌های متنی پزشکان، داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته، از مدل‌های سنتی دقیق‌تر و منعطف‌تر عمل می‌کند.

🔍 ویژگی‌های کلیدی AdaCVD: ▫️ ترکیب داده‌های کلاسیک (مثل کلسترول، سن و فشار) با یادداشت‌های بالینی
▫️ آموزش بر پایه مدل زبانی Mistral‑7B‑Instruct
▫️ قابلیت انطباق سریع با جمعیت‌های جدید با چند صد نمونه
▫️ عملکرد بهتر روی جمعیت‌های سالمند و کم‌تحصیل
▫️ عملکرد بدون افت حتی با ورودی صفر‌شات (zero-shot)

📊 دقت مدل در ورودی‌های ترکیبی به AUROC ≈ 0.774 می‌رسد — بالاتر از مدل‌های سنتی پزشکی.

⚠️ هشدار: با اینکه مدل بر پایه داده‌های انگلیسی آموزش دیده، برای استفاده جهانی به داده‌سازی واقعی و آزمون‌های چندملیتی نیاز دارد.

📄 مقاله کامل در arXiv:
https://arxiv.org/abs/2505.24655

📌 تحلیل تخصصی از AI World Today:
https://www.aiworldtoday.net/p/ai-model-adacvd-heart-disease-prediction


---

📡 برای دیدن ابزارها و پروژه‌های برتر AI پزشکی و صنعتی:
🧠 @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #پزشکی_هوشمند #AdaCVD #مدل_زبانی #بیماری_قلبی #AI_health #DeepLearning

🧠✨ بازسازی تصاویر ذهنی با سیگنال EEG و یادگیری عمیق!

به دنیای آینده خوش آمدید: پروژه [EEGStyleGAN-ADA](https://github.com/prajwalsingh/EEGStyleGAN-ADA) یکی از جدیدترین دستاوردهای هوش مصنوعی است که با استفاده از سیگنال مغزی (EEG)، تصاویری که افراد تصور می‌کنند را بازسازی می‌کند!

🔬 این پروژه چگونه کار می‌کند؟
1. استخراج ویژگی از سیگنال EEG:
ابتدا سیگنال‌های مغزی وارد شبکه‌های عمیق (LSTM, CNN با یادگیری contrastive) می‌شوند تا بازنمایی‌های قوی و قابل تفکیکی از فکر فرد به دست آید.

2. تولید تصویر با StyleGAN-ADA:
ویژگی‌های استخراج‌شده به فضای latent مدل StyleGAN-ADA نگاشت می‌شوند تا تصویر ذهنی فرد روی بوم دیجیتال (واقعاً!) نقاشی شود.

📈 دستاوردها و نقاط قوت:
- امتیاز بالای Inception Score روی دیتاست‌های تخصصی مثل EEGCVPR40 و Thoughtviz (بهبود چشم‌گیر نسبت به روش‌های قبلی)
- استخراج نمایه‌های مغزی مستقل از سوژه (Generalizable)
- ارائه checkpoints و کد باز برای استفاده پژوهشگران

🥽 کاربردها:
- رابط مغز و کامپیوتر (BCI) و کمک به افراد با محدودیت حرکتی یا گفتاری
- درک بهتر رمزگذاری اطلاعات بصری در مغز انسان

آینده تعامل با مغز انسان را جدی بگیرید...
منبع کد و توضیحات بیشتر:
🔗 https://github.com/prajwalsingh/EEGStyleGAN-ADA
🔗 [مقاله علمی arXiv:2310.16532](https://arxiv.org/abs/2310.16532)

---

❤️ برای اطلاعات بیشتر و پروژه‌های مشابه، ما را دنبال کنید!
#BCI #EEG #DeepLearning #AI #NeuroAI

🧠⚡️ کوانتایزیشن در شبکه‌های عصبی: انقلابی در هوش مصنوعی! ⚡️🧠

🔥 آیا می‌دانستید که می‌توان حجم مدل‌های هوش مصنوعی را تا 75% کاهش داد بدون از دست دادن دقت قابل توجه؟

🎯 کوانتایزیشن چیست؟
به جای استفاده از اعداد 32 بیتی (FP32)، از اعداد کم‌دقت‌تر مثل 8 بیت (INT8) یا حتی 4 بیت استفاده می‌کنیم!

📊 مزایای شگفت‌انگیز:
• 🚀 سرعت اجرا: 2-4 برابر سریع‌تر
• 💾 حافظه: کاهش چشمگیر مصرف RAM
• 🔋 انرژی: مصرف کمتر برای دستگاه‌های موبایل
• 💰 هزینه: کاهش هزینه‌های محاسباتی

⚙️ انواع کوانتایزیشن:
🔸 Post-training Quantization (PTQ)
🔸 Quantization-aware Training (QAT)
🔸 Dynamic Quantization

🎪 کاربردهای عملی:
📱 اجرای مدل‌های بزرگ روی گوشی
🏭 استقرار مدل‌ها در محیط‌های صنعتی
☁️ کاهش هزینه‌های cloud computing


🔬 چالش‌ها:
⚠️ کاهش جزئی دقت
⚠️ نیاز به تنظیم دقیق hyperparameterها

🌟 با کوانتایزیشن، آینده هوش مصنوعی کارآمدتر و در دسترس‌تر می‌شود!

#MachineLearning #DeepLearning #AI #Quantization #TechPersian #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir 🤖

✊ با GAN Lab، دیگه یادگیری GANها کار یکی دو دقیقه‌ست!


👨🏻‍💻 شبکه‌های مولد تخاصمی یا همون GANها، جزو پیچیده‌ترین و در عین حال جذاب‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق به حساب میان. با این حال، درک دقیق نحوه‌ی عملکردشون حتی برای خیلی از حرفه‌ای‌ها هم ساده نیست، چه برسه به کسی که تازه می‌خواد یاد بگیره!

✏️ ابزار GAN Lab یک محیط تعاملی و بصریه که می‌تونی باهاش به‌صورت زنده و داخل مرورگر با GANها کار کنی:
مدل بسازی، آموزش بدی و مرحله‌به‌مرحله خروجی‌ها و پیشرفت رو ببینی. تجربه‌ای شبیه TensorFlow Playground، ولی مخصوص GANها!

⬅️ این ابزار با TensorFlow.js ساخته شده و تمام پردازش‌ها مستقیماً روی GPU مرورگر انجام می‌شن. یعنی:

✅ نیازی به نصب هیچ نرم‌افزار یا تنظیمات پیچیده نداری
☑️ فقط یک مرورگر کافیه تا وارد دنیای شگفت‌انگیز GAN بشی!

📌 دسترسی به ابزار: ┌ 🏷 GAN Lab
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos

🌐 #یادگیری_عمیق #GAN #شبکه_مولد #DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید:
@rss_ai_ir

📊 روش‌های تخصصی تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

تشخیص ناهنجاری یا Anomaly Detection یکی از بخش‌های کلیدی در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده است که هدف آن شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌هاست. این روش‌ها در حوزه‌هایی مانند تشخیص خرابی تجهیزات، امنیت سایبری، تشخیص تقلب مالی و مانیتورینگ سلامت کاربرد دارند.


---

🔍 دسته‌بندی اصلی روش‌ها

1️⃣ روش‌های آماری (Statistical Methods)

ایده: فرض بر این است که داده‌های نرمال از یک توزیع مشخص (مثلاً Gaussian) پیروی می‌کنند و نقاطی که احتمال وقوع‌شان کم است، ناهنجار هستند.

مثال‌ها:

Z-Score

Grubbs’ Test

Generalized ESD Test


✅ مزیت: ساده و سریع

❌ ضعف: کارایی پایین در داده‌های پیچیده یا توزیع غیرخطی



---

2️⃣ روش‌های مبتنی بر فاصله و چگالی (Distance & Density Based)

ایده: نقاط ناهنجار فاصله زیادی از خوشه‌ها دارند یا در مناطق با چگالی کم قرار گرفته‌اند.

مثال‌ها:

K-Nearest Neighbors (KNN) for Outlier Detection

Local Outlier Factor (LOF)

DBSCAN برای شناسایی نقاط کم‌چگالی


✅ مزیت: عدم نیاز به فرض توزیع

❌ ضعف: مقیاس‌پذیری ضعیف در دیتاست‌های خیلی بزرگ



---

3️⃣ روش‌های مبتنی بر یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

ایده: برچسب‌گذاری داده‌های نرمال و غیرنرمال، سپس آموزش یک مدل طبقه‌بندی.

مثال‌ها:

Random Forest

SVM (با کلاس‌بندی دوتایی)

XGBoost


✅ مزیت: دقت بالا در داده‌های برچسب‌خورده

❌ ضعف: نیاز به داده‌های برچسب‌خورده (که معمولاً نایاب هستند)



---

4️⃣ روش‌های بدون‌نظارت (Unsupervised Learning)

ایده: الگوریتم داده‌ها را بدون برچسب خوشه‌بندی کرده و نقاط دورافتاده را ناهنجار تشخیص می‌دهد.

مثال‌ها:

Isolation Forest

One-Class SVM

PCA for Anomaly Detection


✅ مزیت: بدون نیاز به برچسب

❌ ضعف: حساسیت به نویز



---

5️⃣ روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

ایده: استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی داده‌های نرمال و شناسایی نمونه‌های غیرعادی بر اساس خطای بازسازی یا احتمال تولید.

مثال‌ها:

Autoencoders (و Variational Autoencoders)

LSTM Autoencoders برای داده‌های زمانی

GAN-based Anomaly Detection (مثل AnoGAN)


✅ مزیت: قدرت مدل‌سازی بالا در داده‌های پیچیده

❌ ضعف: نیاز به منابع محاسباتی زیاد و داده کافی



---

6️⃣ روش‌های ترکیبی (Hybrid Approaches)

ایده: ترکیب چند الگوریتم برای بهبود دقت و کاهش نرخ خطا.

مثال: استفاده از Isolation Forest به‌عنوان پیش‌پردازش و سپس Autoencoder برای تحلیل عمیق.



---

💡 نکته صنعتی:
در مانیتورینگ صنعتی (مثل تشخیص خرابی موتور یا توربین)، ترکیب مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی (مثل Prophet یا LSTM) با روش‌های anomaly detection بسیار مؤثر است.


---

📍 @rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #AnomalyDetection #یادگیری_ماشین #DeepLearning #داده_کاوی

🎯 کتابخانه Trackers – راهکاری ماژولار برای ردیابی چندشیء همزمان

👨🏻‍💻 در پروژه‌هایی که نیاز به ردیابی همزمان چندین شیء در ویدیو داشتم، استفاده از DeepSORT و SORT همیشه با یک مشکل همراه بود: یا سخت به مدل‌های مختلف وصل می‌شدند یا ساختار کد آن‌ها انعطاف‌پذیر و قابل توسعه نبود.

✏️ کتابخانه Trackers این مشکل را برطرف کرده. یک پکیج کاملاً ماژولار که اجازه می‌دهد به‌راحتی بین الگوریتم‌های مختلف جابه‌جا شوید و با انواع مدل‌های تشخیص شیء مثل Ultralytics، Transformers، MMDetection و … یکپارچه‌سازی کنید.

🔹 ویژگی‌ها:
1️⃣ فقط کافی است مدل تشخیص خود را به آن بدهید؛ ماژول ردیابی بقیه کار را انجام می‌دهد.
2️⃣ پشتیبانی رسمی از SORT و DeepSORT.
3️⃣ پشتیبانی آینده از الگوریتم‌های قدرتمندتر مانند StrongSORT و ByteTrack.

📦 نصب:

pip install trackers

📂 ساختار:
┌ 🏳️‍🌈 Trackers
├ 📖 Documentation
├ ♾️ DeepSORT tracker
├ ♾️ SORT tracker
└ 🐱 GitHub-Repos

🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
@rss_ai_ir

🤖 پلتفرم Genie Envisioner – راهکاری نوین برای آموزش ربات‌های دستکاری اشیاء

شرکت AgiBot چارچوبی جامع مبتنی بر مدل جهان (World Model) برای کنترل و آموزش بازوهای رباتیکی معرفی کرده است. این پلتفرم از سه بخش کلیدی تشکیل شده است:

🔹 بخش GE-Base – مدل ویدئویی بر پایه *diffusion* که با بیش از ۳۰۰۰ ساعت داده و یک میلیون اپیزود دستکاری اشیاء از مجموعه‌داده AgiBot-World-Beta آموزش دیده است. این مدل توانایی تحلیل دقیق توالی‌های تصویری و حرکتی را دارد و هسته اصلی سیستم به شمار می‌آید.

🔹 بخش GE-Act – مدل تصمیم‌گیری مبتنی بر روش *flow-matching* که از ویژگی‌های بصری استخراج‌شده توسط GE-Base برای تولید حرکات بهینه بازوی ربات در زمان واقعی استفاده می‌کند.

🔹 بخش GE-Sim – شبیه‌ساز عصبی محیط که برای ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد ربات در حلقه‌بسته به کار می‌رود و امکان تست سیاست‌های کنترلی را بدون نیاز به اجرای واقعی فراهم می‌کند.

🟢 توسعه‌دهندگان وعده داده‌اند که کد منبع، مدل‌ها و بنچمارک‌ها به‌صورت متن‌باز منتشر شوند تا پژوهشگران و مهندسان بتوانند این سیستم را بازتولید و گسترش دهند.

📄 مقاله: [arxiv.org/abs/2508.05635v1]
🌐 پروژه: [genie-envisioner.github.io]

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #رباتیک #مدل_جهان #DeepLearning #AI

📌 نقشه راه برای تبدیل شدن به پرامپت انجینیر در سال ۲۰۲۵ 🧑🏻‍💻✨

برای متخصص شدن در حوزه Prompt Engineering باید مسیر زیر را طی کنید:

1️⃣ یادگیری مبانی اولیه پرامپت‌نویسی
2️⃣ آشنایی با مدل‌های زبانی (LLMs) و نحوه تنظیم آن‌ها
3️⃣ تمرین نوشتن پرامپت‌های کارآمد و بهینه
4️⃣ ساخت الگوهای پرامپت و درک معماری آن‌ها
5️⃣ تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته در پرامپت‌نویسی
6️⃣ تجربه کار با مدل‌های چندوجهی (متنی–تصویری–صوتی)
7️⃣ تمرین مداوم برای تبدیل شدن به یک پرامپت‌نویس حرفه‌ای

🌐 آینده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی نیازمند مهارت در پرامپت‌نویسی است. کسی که این مهارت را دارد، نقش کلیدی در جهت‌دهی به مدل‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

#هوش_مصنوعی #PromptEngineering #AI #LLM #DeepLearning
@rss_ai_ir

🚨 چه زمانی شغلت با پیشرفت هوش مصنوعی در خطر است؟

هوش مصنوعی قرار نیست همه رو شکست بده؛ فقط کسانی رو که در برابر تغییر منفعل می‌مونن. 👇

🔹 کارهای تکراری
اگر شغلت پر از وظایف روتین و ساده باشه (مثل ورود داده، ترجمه سطحی، یا پردازش فرم‌ها)، خیلی سریع‌تر جایگزین میشه.

🔹 یاد نگرفتن مهارت‌های جدید
کسی که کار با ابزارهای هوش مصنوعی رو یاد نگیره، به‌مرور از بقیه عقب می‌افته.

🔹 نداشتن مهارت ترکیبی
یک مهارت ساده کافی نیست. ترکیب مهارت‌ها (مثل مهندسی + AI یا مدیریت + تحلیل داده) جلوی شکست رو می‌گیره.

🔹 مقاومت در برابر تغییر
اگر هوش مصنوعی رو تهدید ببینی و ازش استفاده نکنی، همکارانی که زودتر به‌کار بگیرنش، موفق‌تر خواهند شد.

🔹 اتکا فقط به تجربه‌های گذشته
حتی متخصصان باتجربه هم اگر به‌روز نشن و از AI کمک نگیرن، موقعیتشون رو از دست می‌دن.

✅ پس به‌جای رقابت با AI، اون رو به ابزار شخصی خودت تبدیل کن؛ کارهای تکراری رو بهش بسپار و تمرکزت رو بذار روی خلاقیت، تحلیل و تصمیم‌گیری.

🌐 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #آینده_شغلی #DeepLearning

🧠 انتخاب ابزار مناسب: شبکه عصبی سنتی (NN) یا شبکه کانولوشنی (CNN)؟ 🤔

در دنیای هوش مصنوعی، انتخاب معماری درست برای شبکه عصبی، کلید موفقیت پروژه شماست. دو تا از معروف‌ترین سربازهای این میدان، شبکه‌های عصبی سنتی (که بهشون MLP هم میگن) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) هستند.

اما سوال اصلی اینجاست: کِی و چرا باید از هرکدوم استفاده کنیم؟ بیایید یک بار برای همیشه این موضوع را روشن کنیم! 👇

---

📊 ۱. شبکه‌های عصبی سنتی (NN / MLP): تحلیلگر داده‌های ساختاریافته

این شبکه‌ها مثل یک تحلیلگر خبره هستند که با جداول داده (مثل فایل اکسل) کار می‌کنند. هر ورودی برای آن‌ها یک ویژگی مستقل است.

🔑 چه موقع از NN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاریافته (Structured) و جدولی (Tabular) هستند و موقعیت مکانی داده‌ها نسبت به هم اهمیتی ندارد.

مثال‌های عالی:
♻️ پیش‌بینی قیمت مسکن: ورودی‌ها: متراژ، تعداد اتاق، سال ساخت، محله. (ترتیب این ستون‌ها مهم نیست). 🏠
♻️ تشخیص ریزش مشتری (Churn): ورودی‌ها: سن مشتری، نوع اشتراک، میانگین خرید ماهانه. 📈
♻️ اعتبارسنجی بانکی: ورودی‌ها: درآمد، سابقه وام، میزان بدهی. 💳

💡 قانون سرانگشتی: اگر داده‌های شما در یک فایل CSV یا جدول اکسل به خوبی جا می‌شوند، به احتمال زیاد NN گزینه مناسبی برای شماست.

---

🖼️ ۲. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): استاد تشخیص الگوهای فضایی

قدرت اصلی CNN در درک روابط فضایی (Spatial Relationships) بین داده‌هاست. این شبکه‌ها دنیا را مثل ما می‌بینند: به جای دیدن پیکسل‌های جدا، الگوها، لبه‌ها، بافت‌ها و اشکال را تشخیص می‌دهند.

🔑 چه موقع از CNN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاری شبیه به شبکه (Grid-like) دارند و همسایگی و موقعیت داده‌ها بسیار مهم است.

مثال‌های عالی:
♻️ پردازش تصویر: تشخیص چهره، دسته‌بندی عکس‌ها (سگ یا گربه؟)، پیدا کردن اشیاء در تصویر. 📸
♻️ تحلیل ویدئو: تشخیص حرکت یا فعالیت در ویدئو. 📹
♻️ تصویربرداری پزشکی: تشخیص تومور در اسکن‌های MRI یا CT-Scan. 🩺
♻️ تحلیل صدا: با تبدیل صدا به تصویر (اسپکتروگرام)، می‌توان الگوهای صوتی را با CNN تحلیل کرد. 🔊

💡 قانون سرانگشتی: اگر با داده‌هایی مثل عکس، ویدئو یا هر نوع داده‌ای که در آن "پیکسل‌های همسایه" با هم مرتبط هستند کار می‌کنید، CNN پادشاه بی‌رقیب است.

---

✅ خلاصه نهایی:

♻️ داده‌های جدولی و بدون وابستگی مکانی؟ 👈 NN سنتی
♻️ داده‌های تصویری، ویدیویی یا با ساختار شبکه‌ای؟ 👈 CNN

انتخاب درست ابزار، نیمی از مسیر موفقیت است! 🚀

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #علم_داده #ماشین_لرنینگ #آموزش_هوش_مصنوعی #CNN #NeuralNetworks #DeepLearning #DataScience

🤖 معماری Local–Global Siamese در یادگیری عمیق

در بسیاری از مسائل بینایی ماشین، صرفاً دید کلی یا فقط توجه به جزئیات کافی نیست. برای مثال در تشخیص عیوب صنعتی یا تصاویر پزشکی، هم باید ساختار کلی جسم دیده شود و هم نقص‌های ظریف و کوچک. اینجا معماری Local–Global Siamese Network وارد عمل می‌شود.

🔹 Global Branch (شاخه کلی):
کل تصویر به عنوان ورودی پردازش می‌شود تا ویژگی‌های بزرگ‌مقیاس مانند شکل، ساختار، الگوهای تکرارشونده و بافت کلی استخراج شوند.

🔹 Local Branch (شاخه محلی):
نواحی مهم یا قطعات کوچک تصویر (Patch) جدا شده و با دقت بالا بررسی می‌شوند تا تغییرات ریز، ترک‌ها یا جزئیات نامحسوس از دست نروند.

🔹 Siamese Mechanism (مقایسه هم‌زاد):
هر دو نمای محلی و کلی با وزن‌های مشترک (Shared Weights) پردازش می‌شوند و در نهایت در یک فضای ویژگی مشترک ترکیب یا مقایسه می‌گردند. این روش امکان اندازه‌گیری شباهت یا تفاوت را با دقت بالا فراهم می‌کند.

📊 کاربردهای کلیدی:

🏭 صنعتی: تشخیص عیوب سطحی در کاتدهای مسی، ترک‌های ریز، یا تغییرات ناهمگون در محصولات.

🧬 پزشکی: شناسایی ضایعات کوچک در کنار بافت کلی (مانند تصاویر MRI یا CT).

🔐 امنیت و بیومتریک: مقایسه چهره یا اثرانگشت در شرایطی که تفاوت‌ها بسیار جزئی هستند.

🌍 تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: ترکیب دید کلی از مناظر و تمرکز روی جزئیات کوچک مثل جاده‌ها یا ساختمان‌ها.


✅ مزیت اصلی این معماری این است که مدل هم نگاه پرنده‌ای (Macro) دارد و هم نگاه میکروسکوپی (Micro)، و به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های واقعی نسبت به CNN ساده یا Siamese معمولی عملکرد بهتری نشان می‌دهد.

#DeepLearning #Siamese #LocalGlobal #ComputerVision #AI #IndustrialAI #MedicalAI

✍️ ¦ @rss_ai_ir

💡 چالش هفته: هوش مصنوعی در کشاورزی دقیق (Precision Agriculture)

سلام به همه علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی! 🤖

امروز می‌خواهیم یک سناریوی واقعی و جذاب را با هم بررسی کنیم که در آن، پردازش تصویر و یادگیری عمیق می‌توانند یک صنعت سنتی را متحول کنند.

🎬 سناریو:

یک شرکت دانش‌بنیان به نام «کشت‌یار هوشمند» قصد دارد با استفاده از پهپاد (Drone)، مصرف سموم دفع آفات و علف‌کش‌ها را در مزارع بزرگ گندم تا ۹۰٪ کاهش دهد.

🎯 هدف اصلی:

❌پهپادهای مجهز به دوربین، بر فراز مزرعه پرواز می‌کنند و سیستم هوش مصنوعی باید در لحظه علف‌های هرز را از گیاهان اصلی (گندم) تشخیص دهد. سپس، سم‌پاش‌های هوشمندِ متصل به پهپاد، فقط و فقط روی علف‌های هرز سم‌پاشی می‌کنند و به گیاه اصلی آسیبی نمی‌رسانند.

♨️ چالش فنی اصلی:

بزرگترین مشکل اینجاست که در مراحل اولیه رشد، بسیاری از علف‌های هرز (مثلاً گیاه یولاف وحشی) از نظر ظاهری، بافت و رنگ، شباهت فوق‌العاده زیادی به گیاه گندم دارند. مدل هوش مصنوعی باید بتواند این تفاوت‌های بسیار جزئی را تشخیص دهد.

علاوه بر این، چالش‌های دیگری هم وجود دارد:

✅تغییرات شدید نور خورشید و ایجاد سایه.
✅تاری تصویر به دلیل حرکت سریع پهپاد.
✅وجود انواع مختلف علف هرز.
✅به نظر شما، مهم‌ترین و سخت‌ترین بخش فنی در توسعه مدل AI برای این سناریو چیست؟ 🤔

در پست بعدی، یک نظرسنجی چهار گزینه‌ای در همین مورد خواهیم داشت. با ما همراه باشید!

#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #کشاورزی_هوشمند #یادگیری_عمیق #پهپاد #چالش_فنی #AI #ComputerVision #DeepLearning

📌 یادگیری عمیق و نقش Batch Normalization

در مسیر طراحی شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از چالش‌های کلیدی، پراکندگی داخلی داده‌ها (Internal Covariate Shift) است. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که توزیع ورودی هر لایه در طول آموزش تغییر کند و باعث ناپایداری و کندی یادگیری شود.

🔑 تکنیک Batch Normalization (BN) یکی از تکنیک‌های حیاتی برای رفع این مشکل است. در این روش، ورودی هر لایه در طول آموزش نرمال‌سازی می‌شود و سپس با پارامترهای قابل یادگیری (گاما و بتا) مقیاس‌دهی و انتقال داده می‌شود.

⚡️ مزایای کلیدی BN:

1. 🚀 شتاب در آموزش → امکان یادگیری سریع‌تر با نرخ یادگیری بالاتر.
2. 🔒 پایداری بیشتر → جلوگیری از نوسان شدید در گرادیان‌ها.
3. 🎯 بهبود دقت → کمک به مدل برای رسیدن به مینیمم بهینه‌تر.
4. 🛡 اثر منظم‌سازی (Regularization) → کاهش نیاز به Dropout در بسیاری از موارد.

💡 امروزه، BN به عنوان یک استاندارد طلایی در شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) شناخته می‌شود و تقریباً در همه مدل‌های مدرن (مانند ResNet و EfficientNet) استفاده می‌شود.

🔍 با این حال، در مدل‌های سبک یا کاربردهای بلادرنگ، جایگزین‌هایی مثل Layer Normalization، Group Normalization و Instance Normalization نیز اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده‌اند.

---

✨ نتیجه‌گیری:
اگر به دنبال ساخت یک شبکه عمیق پایدار و سریع هستید، Batch Normalization یکی از اولین ابزارهایی است که باید در جعبه‌ابزار خود داشته باشید.

---

🔖 #DeepLearning #BatchNormalization #AI #MachineLearning
✍️ @rss_ai_ir

✅ پاسخ تست: تحلیل چالش کشاورزی دقیق

وقت آن رسیده که پاسخ صحیح تست مربوط به سناریوی «کشت‌یار هوشمند» را با هم بررسی کنیم. ممنون از همه دوستانی که در نظرسنجی شرکت کردند!

پاسخ صحیح گزینه 🇦 است: تمایز قائل شدن بین گیاهان زراعی و علف‌های هرز با ظاهر بسیار شبیه.

تحلیل کامل گزینه‌ها:

🥇 چرا گزینه 🇦 پاسخ اصلی است؟
❇️این چالش که به آن طبقه‌بندی بصری دقیق (Fine-grained Visual Classification) می‌گویند، قلب مسئله است. در این نوع مسائل، مدل باید تفاوت‌های بسیار جزئی بین کلاس‌های بسیار مشابه را یاد بگیرد (مانند تفاوت بین گونه‌های مختلف پرندگان، مدل‌های مختلف یک خودرو، یا در مثال ما، گندم و یولاف وحشی). اگر مدل نتواند این تشخیص را با دقت بالا انجام دهد، کل پروژه شکست می‌خورد. این سخت‌ترین بخش *یادگیری مدل* است.

🥈 چرا گزینه‌های دیگر در اولویت بعدی قرار دارند؟

✅ گزینه 🇧 (پردازش Real-time): این یک چالش مهندسی و بهینه‌سازی بسیار مهم است، اما بعد از داشتن یک مدل *دقیق* مطرح می‌شود. ابتدا باید مدلی بسازیم که کار کند، سپس آن را برای اجرا روی سخت‌افزارهای لبه (Edge Devices) مانند Jetson Nano که روی پهپاد نصب می‌شود، بهینه کنیم. تکنیک‌هایی مثل Quantization و Pruning برای این کار استفاده می‌شوند. اما اگر مدل اصلی دقت کافی نداشته باشد، سرعت آن بی‌معناست.

✅ گزینه 🇨 (تغییرات نوری و زاویه): این یک چالش رایج در اکثر پروژه‌های پردازش تصویر است. خوشبختانه، تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) مانند چرخش، تغییر روشنایی، برش و... به خوبی می‌توانند مدل را در برابر این تغییرات مقاوم کنند. این یک چالش استاندارد است، نه چالش اصلی و منحصر به فردِ این سناریو.

✅ گزینه 🇩 (جمع‌آوری داده): جمع‌آوری داده همیشه یک مرحله اساسی و زمان‌بر در پروژه‌های یادگیری عمیق است، اما یک چالش *مقدماتی* است، نه چالش *فنی* در بطن خودِ مدل. فرض بر این است که برای شروع پروژه، داده کافی فراهم می‌شود. سختی اصلی، طراحی معماری و آموزش مدلی است که از این داده‌ها، الگوهای بسیار ظریف را استخراج کند.

جمع‌بندی:
اگرچه همه موارد ذکر شده در یک پروژه واقعی اهمیت دارند، اما سد اصلی علمی و فنی در این سناریو، آموزش یک مدل برای تشخیص تفاوت‌های بسیار جزئی است که حتی برای چشم انسان نیز دشوار است.


#پاسخ_تست #تحلیل_فنی #هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #FineGrainedClassification #DeepLearning

📌 این تصویر 👆 روند آموزش ChatGPT را با استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) نشان می‌دهد. برای اینکه ساده و دقیق متوجه شویم:


---

🔹 مرحله ۱: جمع‌آوری داده نمایشی (Supervised Fine-Tuning - SFT)

یک پرامپت از دیتاست انتخاب می‌شود.

یک انسان (labeler) پاسخ درست یا نمونه‌ی مطلوب را تولید می‌کند.

این داده برای فاین‌تیون کردن مدل پایه (مثلاً GPT-3.5) با یادگیری نظارت‌شده استفاده می‌شود.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد به شکل اولیه درست جواب دهد.



---

🔹 مرحله ۲: جمع‌آوری داده مقایسه‌ای و آموزش مدل پاداش (Reward Model - RM)

یک پرامپت به مدل داده می‌شود و چندین خروجی مختلف ایجاد می‌شوند.

انسان این خروجی‌ها را از بهترین تا بدترین رتبه‌بندی می‌کند.

داده رتبه‌بندی برای آموزش مدل پاداش (Reward Model) استفاده می‌شود.
🎯 هدف: مدلی ساخته شود که بتواند کیفیت پاسخ‌ها را ارزیابی کند.



---

🔹 مرحله ۳: بهینه‌سازی با الگوریتم PPO (Reinforcement Learning)

پرامپت جدید داده می‌شود.

مدل (policy) یک خروجی تولید می‌کند.

مدل پاداش (RM) کیفیت خروجی را محاسبه می‌کند.

الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) وزن‌های مدل را به‌روزرسانی می‌کند.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد طوری پاسخ دهد که بیشترین پاداش (رضایت کاربر و کیفیت پاسخ) را بگیرد.



---

⚙️ به زبان ساده:

1. اول انسان نمونه‌های درست به مدل یاد می‌دهد.


2. بعد انسان خروجی‌های مدل را مقایسه و رتبه‌بندی می‌کند.


3. در نهایت، مدل با استفاده از بازخورد و الگوریتم تقویتی بهینه می‌شود.




---

📢 @rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #RLHF #ChatGPT #DeepLearning

🧠✨ جادوی کانولوشن 1x1 در شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)

در نگاه اول، یک کانولوشن 1x1 شاید بی‌فایده به نظر برسه. مگه نه؟ فقط یک فیلتر با ابعاد 1 در 1 که روی تصویر حرکت می‌کنه... این چه کاری انجام میده؟ 🤔

اما راز اینجاست: کانولوشن 1x1 در عمق (تعداد کانال‌ها) عمل می‌کنه! 🔥

تصور کنید یک تنسور ورودی با ابعاد H x W x C_in دارید (ارتفاع، عرض، تعداد کانال ورودی). فیلتر 1x1 ما در واقع ابعادی برابر 1 x 1 x C_in داره. این فیلتر در هر موقعیت (pixel) یک dot product بین C_in کانال ورودی و وزن‌های خودش انجام میده. در نتیجه، اطلاعات تمام کانال‌ها رو در یک نقطه ترکیب می‌کنه!

به عبارت ساده‌تر، این لایه مثل یک شبکه عصبی کاملاً متصل (Fully Connected) کوچک عمل می‌کنه که روی هر پیکسل به صورت جداگانه و در راستای عمق کانال‌ها اعمال می‌شه.

خب، کاربرد اصلیش چیه؟

1.  کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) 📉
    مهم‌ترین و مشهورترین کاربرد! با استفاده از $N$ فیلتر 1x1، می‌تونیم تعداد کانال‌ها رو از $C_{in}$ به $N$ کاهش بدیم (یا افزایش، اما معمولاً برای کاهش استفاده می‌شه). این کار قبل از اعمال کانولوشن‌های پرهزینه‌تر مثل 3x3 یا 5x5، باعث کاهش شدید حجم محاسبات و پارامترها می‌شه بدون اینکه ابعاد مکانی (ارتفاع و عرض) تغییر کنه. این تکنیک قلب ماژول‌های Inception در معماری GoogLeNet است.

2.  افزودن غیرخطی بودن (Adding Non-linearity) 🧠
    بعد از هر لایه کانولوشن (حتی 1x1)، یک تابع فعال‌سازی مثل ReLU قرار می‌گیره. با اضافه کردن یک لایه کانولوشن 1x1 و یک ReLU بعد از آن، می‌تونیم یک لایه غیرخطی جدید به شبکه اضافه کنیم. این کار به مدل اجازه میده توابع پیچیده‌تری رو یاد بگیره، در حالی که میدان دید (Receptive Field) ثابت باقی می‌مونه.

3.  پیاده‌سازی مفهوم "Network in Network" 💡
    معماری "Network in Network" (NiN) ایده استفاده از میکرو-شبکه‌های عصبی به جای فیلترهای خطی ساده رو مطرح کرد. کانولوشن 1x1 دقیقاً همین کار رو انجام می‌ده و به عنوان یک پروژکتور بین کانالی عمل می‌کنه و ویژگی‌های پیچیده‌تری رو استخراج می‌کنه.

نتیجه‌گیری:
پس دفعه بعدی که یک کانولوشن 1x1 دیدید، بدونید که این یک ابزار قدرتمند و هوشمندانه برای ساختن شبکه‌های عمیق‌تر و بهینه‌تره، نه یک عملیات ساده و بی‌اهمیت! 🚀

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #شبکه_عصبی_پیچشی #پردازش_تصویر #دیپ_لرنینگ #کانولوشن
#AI #DeepLearning #CNN #Convolution #ComputerVision #1x1Convolution

@rss_ai_ir

🏭📄➡️💻 از پیکسل تا داده: شاهکار پردازش تصویر در صنعت، یعنی OCR!

تاحالا به این فکر کردید که چطور یک اپلیکیشن موبایل می‌تونه متن روی یک فاکتور رو بخونه؟ یا چطور گیت‌های عوارضی پلاک ماشین‌ها رو ثبت می‌کنن؟ پاسخ در یک تکنیک قدرتمند و پرکاربرد به نام تشخیص نوری کاراکتر (OCR) نهفته است.

✳️همچنین OCR یک فناوری شگفت‌انگیزه که متن داخل تصاویر رو استخراج و به داده‌های دیجیتال، قابل جستجو و قابل ویرایش تبدیل می‌کنه. این تکنیک، پلی حیاتی بین دنیای فیزیکی اسناد کاغذی و دنیای دیجیتال داده‌هاست. 🚀

⚙️ فرآیند OCR چطور کار می‌کنه؟ (به زبان ساده)

این فرآیند پیچیده رو میشه به چند مرحله کلیدی تقسیم کرد:

1. پیش‌پردازش تصویر (Image Pre-processing):
اولین قدم، آماده‌سازی تصویر برای خواندن متنه. این مرحله شامل:
* صاف کردن (Deskewing): اگر سند کج اسکن شده باشه، صاف می‌شه.
* حذف نویز (Denoising): لکه‌ها و نقاط اضافی تصویر حذف می‌شن.
* دو دویی کردن (Binarization): تصویر به یک نسخه سیاه و سفید تبدیل می‌شه تا مرز کاراکترها واضح‌تر بشه.

2. بخش‌بندی (Segmentation):
در این مرحله، الگوریتم قسمت‌های مختلف سند رو تشخیص می‌ده. ستون‌ها، پاراگراف‌ها، خطوط، کلمات و در نهایت، تک‌تک کاراکترها از هم جدا می‌شن. این کار مثل اینه که یک انسان اول ساختار کلی یک صفحه رو نگاه کنه و بعد روی کلمات تمرکز کنه. 🔍

3. تشخیص کاراکتر (Character Recognition):
اینجا قلب تپنده OCR قرار داره! هر کاراکتر جدا شده به یک مدل یادگیری ماشین داده می‌شه تا هویتش مشخص بشه. در گذشته از روش‌هایی مثل تطبیق الگو (Template Matching) استفاده می‌شد، اما امروزه مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)، به خصوص شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN)، با دقت فوق‌العاده‌ای این کار رو انجام می‌دن. 🧠

4. پس‌پردازش (Post-processing):
خروجی مدل همیشه بی‌نقص نیست. مثلاً ممکنه حرف 'O' با عدد '0' یا 'S' با '5' اشتباه گرفته بشه. در این مرحله، با استفاده از مدل‌های زبانی و دیکشنری‌ها، خطاها شناسایی و اصلاح می‌شن تا متن نهایی منسجم و صحیح باشه.

📊 کاربردهای صنعتی OCR:

* اتوماسیون اداری: دیجیتال‌سازی و پردازش خودکار فاکتورها، قراردادها و فرم‌ها.
* بانکداری و مالی 🏦: خواندن اطلاعات چک‌ها (چک‌خوانی) و فرم‌های بانکی.
* حمل و نقل و لجستیک 🚗: سیستم‌های پلاک‌خوان (ANPR) برای کنترل ترافیک و خواندن شماره کانتینرها در بنادر.
* حوزه سلامت 🏥: دیجیتال کردن سوابق پزشکی بیماران و نتایج آزمایش‌ها.
* کتابخانه‌های دیجیتال 📚: تبدیل کتاب‌های چاپی قدیمی به نسخه‌های الکترونیکی قابل جستجو.

👍همچنین OCR فقط یک ابزار نیست؛ بلکه یک توانمندساز برای تحول دیجیتال (Digital Transformation) در صنایع مختلفه.

#پردازش_تصویر #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #اتوماسیون #صنعت #کاربردی #دیجیتال_سازی #تحول_دیجیتال
#ImageProcessing #AI #Automation #OCR #DeepLearning #ANPR #DigitalTransformation

@rss_ai_ir