🚀 فرصتی استثنایی برای علاقه‌مندان به بینایی ماشین! 🚀

آیا می‌خواهید مفاهیم Segmentation را در حوزه بینایی ماشین، به صورت کاملاً عملی و با کدنویسی دستی هر بلوک یاد بگیرید؟

در این کارگاه تخصصی، از هیچ ابزار آماده‌ای استفاده نمی‌کنیم و هر مرحله را خودتان به صورت گام‌به‌گام خواهید ساخت تا تسلط کامل پیدا کنید.

💡این دوره فراتر از آموزش تئوری است و تجربه‌ای واقعی در ساخت الگوریتم‌های بینایی ماشین به شما می‌دهد. هرچند محور اصلی آن Image Segmentation است، اما مهارت‌هایی که می‌آموزید از بارگذاری داده تا طراحی Loss، ارزیابی مدل، چرخه آموزش و Augmentation در انواع پروژه های Classification, Detection, Generation کاربرد دارد.

📅تاریخ شروع : 28 و 29 مرداد از ساعت 9 صبح تا ۱۲ ظهر
💰 هزینه دوره: ۷۰۰,۰۰۰ تومان

برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر، از طریق لینک زیر اقدام کنید:
📝 https://forms.gle/G1sNKZkLXCEP911L6

و یا از طریق تلگرام با ما در ارتباط باشید:
📱 https://news.1rj.ru/str/savisionai

وب سایت ما:
🌐 https://faraai.ir

لینک پوستر ورک شاپ:
🏷️ Poster

منتظر همراهی شما در این تجربه آموزشی متفاوت و کاربردی هستیم!

فقط یک هفته تا شروع هیجان های یادگیری و ساختن همه چیز در segmentation از صفر تا صد. ⏰
 
می‌دونستید خیلی از پروژه‌های بینایی ماشین به یک DataLoader سفارشی نیاز دارن؟
🎯توی ورکشاپ «بخش‌بندی تصاویر» یاد می‌گیریم از صفر یک DataLoader بنویسیم که نه‌تنها برای Segmentation، بلکه برای Classification، Detection و حتی Generation کاربرد داره.

📂 داده‌های پروژه شما هر شکلی باشه — از ماسک‌های صفر و یک گرفته تا چندکلاسه، یا حتی فایل‌های JSON و فرمت‌های خاص — ما در این کارگاه یاد می‌گیریم چطور همه رو بخونیم و وارد چرخه آموزش کنیم.
✅ ماسک باینری (0/1)
✅ ماسک چندکلاسه (0,1,2,3,...)
✅ فرمت‌های JSON، CSV و تصاویر مختلف (PNG, JPG, TIFF)

💡 هدف ما اینه که بعد از کارگاه، هیچ دیتایی براتون «غریبه» نباشه!


📅تاریخ شروع : 28 و 29 مرداد از ساعت 9 صبح تا ۱۲ ظهر
💰 هزینه دوره: ۷۰۰,۰۰۰ تومان

برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر، از طریق لینک زیر اقدام کنید:
📝 https://forms.gle/G1sNKZkLXCEP911L6

و یا از طریق تلگرام با ما در ارتباط باشید:
📱 https://news.1rj.ru/str/savisionai

وب سایت ما:
🌐 https://faraai.ir

لینک پوستر ورک شاپ:
🏷️ Poster

📚 سرفصل‌های کارگاه تخصصی بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)

🔹 درک مفاهیم پایه‌ای Segmentation
چطور ماشین‌ها «می‌بینند»؟ از منطق ناحیه‌ای تا معنی‌دادن به پیکسل‌ها.

🔹 روش‌های یادگیری عمیق
کدنویسی کامل معماری‌های معروف: U-Net، DeepLabv3+، RetiFluidNet و چند مدل دیگر.

🔹 تکنیک‌های پیشرفته
Attention Mechanisms، Deep Supervision.

🔹 توابع هزینه (Loss Functions)
Cross-Entropy، Dice Loss، Focal Loss و طراحی ترکیبی Lossها.

🔹 معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
IoU، Dice Coefficient و متریک‌های تخصصی دیگر.

🔹 DataLoader کاملاً سفارشی
از ماسک باینری و چندکلاسه تا فرمت‌های JSON، CSV و انواع تصاویر.

🔹 Pipeline کامل آموزش
Data Augmentation، طراحی Training Loop، بهینه‌سازی مدل و مدیریت وزن‌ها.

🔹 پروژه واقعی از صفر تا اجرا
Car Damage Segmentation، OCT image segmentation

💡 تمام مراحل کاملاً با کدنویسی دستی انجام می‌شود — هیچ ابزار آماده یا مدل پیش‌آموزش‌دیده‌ای استفاده نخواهیم کرد.

۶ روز تا حرفه ای انتخاب کردن لاس ها توی ورک شاپ! ⏰
بیشتر تازه‌کارها فقط یک Loss Function می‌زنن و دعا می‌کنن جواب بده 🙏
ولی حرفه‌ای‌ها می‌دونن که جادو توی انتخاب و ترکیب Lossهاست! 🧠⚡
در این کارگاه یاد می‌گیریم:
⚡ Cross-Entropy — انتخاب کلاسیک وقتی داده‌ها بالانس هست.
⚡ Dice Loss — ناجی دیتای نامتوازن!
⚡ Focal Loss — تمرکز لیزری روی کلاس‌های کوچک و سخت.
💥 و بخش فوق‌سری:
🎯 LOSS عمیق — به مدل می‌گیم "فقط آخر کارت مهم نیست، وسط راه هم باید خوب باشی!" 🤯
این یعنی به جای یک خروجی نهایی، خروجی‌های میانی رو هم آموزش می‌دیم؛ نتیجه؟
مدلی که از اولین لایه تا آخرین لایه، همه جا باهوش‌تره.
🎯 ساخت ترکیب افسانه‌ای: مثل LOSS = CE * 0.4 + DICE * 0.6 یا حتی ترکیب ۳ Loss مختلف برای رسیدن به دقت‌های فضایی 🚀
🔍 بعد از این بخش، نه‌تنها می‌دونی کدوم Loss رو کجا بزنی، بلکه می‌تونی برای هر پروژه یک فرمول اختصاصی بسازی که دقیقاً با داده و هدف‌ت هماهنگ باشه.

📅 تاریخ شروع: ۲۸ و ۲۹ مرداد، ساعت ۹ صبح تا ۱۲ ظهر
💰 هزینه دوره: ۷۰۰,۰۰۰ تومان

آماده ای که ۵ روز آینده توی ورک شاپمون خیلی لجندری بشی و توی چاله های خطرات پنهان Segmentation نیافتی؟ 🪖

۶ تله پنهان که پروژه‌های Segmentation رو بی‌سر و صدا نابود می‌کنن ⚠️

این اشتباهات معمولاً از جنس «اشتباهات تازه‌کارها» نیستن…
بلکه همون‌هایی هستن که حتی تیم‌های حرفه‌ای هم بعضی وقت‌ها اسیرش میشن، و نتیجه؟ مدل با ظاهر شیک ولی عملکرد فاجعه!

1️⃣ ماسک رو مثل تصویر RGB پردازش کردن.
2️⃣ اختلاف پنهان بین ابعاد تصویر و ماسک
3️⃣ نرمال‌سازی اشتباه ماسک‌ها.
4️⃣ بایاس ناشی از ترتیب دیتاست !
5️⃣ نادیده گرفتن Class Imbalance شدید
6️⃣ ریسایز اشتباه ماسک‌ها

💡 توی کارگاه، این تله‌ها رو با مثال واقعی و کدنویسی مرحله‌به‌مرحله باز می‌کنیم، تا بعدش دیگه هیچ دیتایی غریبه نباشه و هیچ اشتباهی بی‌خبر ازت رد نشه.

📅 تاریخ شروع: ۲۸ و ۲۹ مرداد، ساعت ۹ صبح تا ۱۲ ظهر
💰 هزینه دوره: ۷۰۰,۰۰۰ تومان

برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر، از طریق لینک زیر اقدام کنید:
📝 https://forms.gle/G1sNKZkLXCEP911L6

و یا از طریق تلگرام با ما در ارتباط باشید:
📱 https://news.1rj.ru/str/savisionai

وب سایت ما:
🌐 https://faraai.ir

چندکلاسه یا چند لیبله؟ میدونی اصلا فرقشون جیه؟
🔴خیلی از پروژه‌های بینایی ماشین به خاطر همین اشتباه ساده ولی مهم، خروجی افتضاح می‌گیرن.
📌 سگمنت های چند کلاسه
هر پیکسل فقط به یک کلاس تعلق داره.
مثال: سگ 🐶، گربه 🐱، پس‌زمینه.
🎯 لاس معمول: CrossEntropyLoss
📌سگمنت های چند لیبله
یک پیکسل می‌تونه همزمان چند کلاس داشته باشه.
مثال: در تصاویر پزشکی، یک نقطه می‌تونه هم «بافت خاص» باشه هم «ناحیه بیماری».
🎯 لاس معمول: BCEWithLogitsLoss یا DiceLoss برای هر کانال
⚠️ اشتباه رایج:
دیتای multi-label رو مثل multi-class به مدل میدی و انتظار داری درست کار کنه. نتیجه؟
❌ یادگیری ناقص
❌ خروجی قاطی پاتی
💡 توی ورکشاپ «بخش‌بندی تصاویر»، دقیق یاد می‌گیری چه زمانی از کدوم استفاده کنی.

📅 تاریخ شروع: ۲۸ و ۲۹ مرداد، ساعت ۹ صبح تا ۱۲ ظهر
💰 هزینه دوره: ۷۰۰,۰۰۰ تومان
برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر، از طریق لینک زیر اقدام کنید:
📝 https://forms.gle/G1sNKZkLXCEP911L6

و یا از طریق تلگرام با ما در ارتباط باشید:
📱 https://news.1rj.ru/str/savisionai

وب سایت ما:
🌐 https://faraai.ir

لینک کانال ورکشاپ:
🏷️ https://news.1rj.ru/str/SAVISION_AI

سلام عرض ادب احترام خدمت همراهان ورک شاپ.

برای دریافت لینک کلاس برای این ایدی پیام بزارید ممنون
@savisionai