Computer Vision Projects with Ultralytics and OpenCV 2025...

Computer Vision Projects with Ultralytics and OpenCV 2025-5 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of ultralytics. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with ultralytics and computer, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره 9 Hands-On AI: Computer Vision Projects with Ultralytics and OpenCV. این دوره آموزشی به صورت کاملاً کاربردی و پروژه‌محور، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر از خانواده YOLO را با استفاده از کتابخانه‌های اولترالیتیکس و اوپن‌سی‌وی برای حل مسائل دنیای واقعی آموزش می‌دهد. دوره با ارائه یک نمای جامع از معماری YOLO، به آموزش مباحث ضروری از جمله دسته‌بندی تصویر، تشخیص و ردیابی اشیاء، بخش‌بندی نمونه، تخمین حالت و جعبه‌های مرزی جهت‌دار می‌پردازد. مدرس دوره، محمد منور، به صورت گام‌به‌گام و عملی، فرآیندهای حیاتی از حاشیه‌نویسی داده‌ها و آموزش مدل گرفته تا صادرات و بهینه‌سازی آن برای دستیابی به حداکثر سرعت استنتاج را هدایت می‌کند. همچنین در طول دوره، تطبیق راه‌حل‌های اولترالیتیکس برای مقابله با چالش‌های عملی در حوزه بینایی ماشین به همراه مثال‌های پیاده‌سازی فنی و دقیق نشان داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند مهارت‌های لازم برای توسعه کاربردهای عملی و قدرتمند را به دست آورند.

What You Will Learn

مقدمه‌ای بر بسته Ultralytics و OpenCV:
آشنایی با بینایی ماشین (Computer Vision) و OpenCV.
عملیات پایه OpenCV بر روی تصویر.
معرفی بسته پایتون Ultralytics.
نحوه استفاده از بسته Ultralytics با استفاده از پایتون (Python).
حاشیه‌نویسی داده‌ها و YAML:
چگونگی حاشیه‌نویسی داده‌ها با استفاده از Label Studio.
فایل‌های Dataset YAML چه هستند و چگونه ایجاد می‌شوند.
وظایف و حالت‌های مختلف Ultralytics:
نمای کلی از وظایف و حالت‌های Ultralytics.
آموزش (Training) یک مدل تشخیص شی و استنتاج (Inference).
حاشیه‌نویسی خودکار داده‌های تشخیص به فرمت تقطیع (Segmentation).
آموزش و استنتاج برای یک مدل تقطیع تصویر.
نحوه استفاده از مدل تخمین حالت (Pose Estimation Model).
و…

Who This Course Is For

علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که به دنبال تجربه عملی در پروژه‌های بینایی ماشین هستند.
مهندسان و توسعه‌دهندگان که می‌خواهند از الگوریتم‌های YOLO و Ultralytics برای تشخیص و ردیابی شی استفاده کنند.
متخصصان داده که قصد دارند مدل‌های بینایی ماشین را آموزش داده و صادر کنند.
دانشجویان و محققان که به دنبال درک عمیق از تکنیک‌های بینایی ماشین (مانند تقطیع و تخمین حالت) هستند.
هر فردی که می‌خواهد راه‌حل‌های عملی Ultralytics را برای حل مسائل دنیای واقعی بیاموزد.
کسانی که به دنبال بهینه‌سازی زمان استنتاج با استفاده از قابلیت‌های صادر کردن مدل هستند.