| نام محصول به انگلیسی | دانلود Udemy – Generative Adversarial Networks (GAN): The Complete Guide 2022-3 – دانلود رایگان نرم افزار |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دانلود دوره یودمی: راهنمای جامع شبکههای مولد خصمانه (GAN) ۲۰۲۲-۲۰۲۳ |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه می‌گردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
یودمی: راهنمای جامع شبکههای مولد خصمانه (GAN) ۲۰۲۲-۲۰۲۳
شبکههای مولد خصمانه (GAN) یکی از جذاب‌ترین و پویاترین حوزه‌ها در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. این شبکه‌ها که توسط ایان گودفلو و همکارانش در سال ۲۰۱۴ معرفی شدند، انقلابی در زمینه تولید داده‌های مصنوعی، به ویژه تصاویر واقع‌گرایانه، ایجاد کرده‌اند. از تولید چهره‌های غیرواقعی انسان تا انتقال سبک و افزایش وضوح تصاویر، GANها کاربردهای بی‌شماری در صنایع مختلف پیدا کرده‌اند. دوره “یودمی: راهنمای جامع شبکههای مولد خصمانه (GAN) ۲۰۲۲-۲۰۲۳” فرصتی بی‌نظیر برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فراهم می‌آورد تا به صورت عمیق و کاربردی با این فناوری پیشرفته آشنا شوند. این دوره با رویکردی جامع و به‌روز، شما را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده GAN همراهی می‌کند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
در پایان این دوره آموزشی، شما قادر خواهید بود:
- مفاهیم بنیادی GANها، شامل نقش ژنراتور و دیسکریمناتور و نحوه تعامل خصمانه آن‌ها را به طور کامل درک کنید.
- با معماری‌های مختلف GAN نظیر DCGAN، WGAN، CycleGAN و StyleGAN آشنا شده و اصول کاری هر یک را فرا بگیرید.
- توانایی پیاده‌سازی GANها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Keras در محیط Python کسب کنید.
- روش‌های آموزش و بهینه‌سازی GANها را فرا بگیرید و با چالش‌های رایج مانند “فروپاشی حالت” (mode collapse) و راه‌حل‌های آن آشنا شوید.
- دانش لازم برای ارزیابی عملکرد GANها با استفاده از معیارهای مناسب (مانند FID Score) را بدست آورید.
- قابلیت کاربرد GANها در سناریوهای واقعی مانند تولید تصاویر، انتقال سبک، افزایش وضوح و تولید داده‌های سنتتیک را پیدا کنید.
- با آخرین پیشرفت‌ها و پژوهش‌های روز در حوزه GANها (تا سال ۲۰۲۳) آشنا شوید و مسیر برای مطالعات آینده خود را هموار سازید.
مزایای شرکت در این دوره
شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به ارمغان می‌آورد:
- تجربه عملی و کاربردی: تمرکز دوره بر روی پیاده‌سازی عملی مدل‌هاست که به شما کمک می‌کند تا دانش تئوری را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید.
- تسلط بر فناوری پیشرفته: GANها یکی از مهم‌ترین و پیشرفته‌ترین حوزه‌ها در هوش مصنوعی هستند که تسلط بر آن‌ها، شما را در بازار کار متمایز می‌کند.
- افزایش فرصت‌های شغلی: با توجه به تقاضای فزاینده برای متخصصان هوش مصنوعی، دانش GANها می‌تواند در مشاغلی مانند مهندس یادگیری ماشین، محقق هوش مصنوعی و دانشمند داده بسیار ارزشمند باشد.
- درک عمیق‌تر از هوش مصنوعی: این دوره به شما کمک می‌کند تا درک جامع‌تری از چگونگی “خلق” توسط مدل‌های هوش مصنوعی پیدا کنید.
- به‌روز بودن با آخرین تحولات: محتوای دوره تا سال ۲۰۲۳ به‌روزرسانی شده و شما را با جدیدترین تکنیک‌ها و مدل‌ها آشنا می‌سازد.
- توانایی ایجاد پروژه‌های خلاقانه: پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود پروژه‌های خلاقانه خود را در زمینه‌هایی مانند هنر دیجیتال، طراحی محصول و تولید محتوا پیاده‌سازی کنید.
پیش‌نیازها
برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:
- آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر مبانی پایتون، از جمله ساختار داده‌ها، حلقه‌ها، توابع و کلاس‌ها ضروری است.
- مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: درک مفاهیم پایه شبکه عصبی، پس‌انتشار (backpropagation)، بهینه‌سازی و تابع زیان مفید خواهد بود.
- مبانی جبر خطی و حسابان: درک کلی از مفاهیم ماتریس‌ها، بردارها، مشتقات و گرادیان‌ها برای فهم عمیق‌تر الگوریتم‌ها.
- اشتیاق به یادگیری و حل مسئله: هوش مصنوعی حوزه‌ای است که نیاز به تفکر تحلیلی و علاقه به مواجهه با چالش‌های جدید دارد.
بخش‌های اصلی دوره
۱. مقدمه‌ای بر شبکههای مولد خصمانه (GANs)
این بخش با معرفی جامع GANها، تاریخچه پیدایش آن‌ها و اهمیتشان در هوش مصنوعی آغاز می‌شود. شما با معماری اصلی GANها، شامل ژنراتور (Generator) و دیسکریمناتور (Discriminator) و نحوه تعامل خصمانه آن‌ها آشنا خواهید شد که اساس کار این مدل‌ها را تشکیل می‌دهد.
- تعریف و فلسفه پشت GANها
- معماری پایه: ژنراتور و دیسکریمناتور
- بازی Minimax و تابع زیان GAN
- مثال‌های اولیه از کاربردهای GAN
۲. GANهای پایه: پیاده‌سازی و آموزش
در این بخش، به سراغ پیاده‌سازی اولین مدل‌های GAN می‌رویم. شما یاد می‌گیرید چگونه یک GAN ساده را از ابتدا با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق پیاده‌سازی و آموزش دهید. تمرکز بر فهم جزئیات کدنویسی و مسائل رایج در حین آموزش است.
- پیاده‌سازی DCGAN (Deep Convolutional GAN) برای تولید تصاویر
- تکنیک‌های نرمال‌سازی دسته (Batch Normalization)
- مشکلات رایج آموزش: ناپایداری و فروپاشی حالت (Mode Collapse)
- معیارهای ارزیابی عملکرد GAN (مانند FID Score)
۳. GANهای پیشرفته و معماری‌های خاص
این بخش به معرفی و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته‌تر GAN می‌پردازد که هر یک برای حل مشکلات خاصی طراحی شده‌اند یا قابلیت‌های جدیدی ارائه می‌دهند:
- Conditional GAN (CGAN): کنترل خروجی ژنراتور با ورودی‌های اضافی (مثلاً تولید چهره بر اساس جنسیت).
- InfoGAN: یادگیری نمایش‌های پنهان قابل تفسیر و جداگانه (مثل زاویه سر یا عینک در چهره).
- Wasserstein GAN (WGAN & WGAN-GP): بهبود پایداری آموزش و حل مشکل Mode Collapse با استفاده از فاصله واسراشتین.
- CycleGAN: ترجمه تصویر به تصویر بدون نیاز به داده‌های جفت‌شده (مثلاً تبدیل تصاویر تابستانی به زمستانی و بالعکس).
- StyleGAN و StyleGAN2: تولید تصاویر با کیفیت فوق‌العاده بالا و کنترل دقیق بر ویژگی‌های سبک. (مثال: تولید چهره‌های واقعی و غیرواقعی با قابلیت تنظیم جزئیات).
- ProGAN (Progressive Growing GAN): تولید تصاویر با کیفیت بالا با رشد تدریجی از رزولوشن پایین به بالا.
۴. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در آموزش GANs
آموزش GANها می‌تواند بسیار چالش‌برانگیز باشد. در این بخش، شما با مشکلات رایج و تکنیک‌های پیشرفته برای مقابله با آن‌ها آشنا می‌شوید، از جمله تکنیک‌های اعتبارسنجی و نظارت بر فرآیند آموزش.
- علل ناپایداری آموزش و راه‌حل‌های عملی
- بررسی دقیق فروپاشی حالت (Mode Collapse) و استراتژی‌های جلوگیری از آن
- تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها برای بهترین نتایج
- استفاده از معیارهای آماری برای سنجش کیفیت خروجی
۵. کاربردهای عملی و مباحث پیشرفته
بخش پایانی دوره به کاربردهای واقعی GANها در صنایع مختلف و نگاهی به آینده این فناوری می‌پردازد.
- تولید چهره‌های انسانی واقع‌گرایانه: ایجاد پرتره‌های کاملاً جدید و غیرموجود.
- انتقال سبک (Style Transfer): اعمال سبک هنری یک تصویر به تصویر دیگر.
- افزایش وضوح تصویر (Super-Resolution): بهبود کیفیت تصاویر با رزولوشن پایین.
- تولید داده‌های سنتتیک: ایجاد مجموعه‌داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های دیگر.
- بررسی مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models) به عنوان جایگزین‌ها و مکمل‌های GAN.
- مباحث اخلاقی و چالش‌های قانونی مربوط به تولید محتوای سنتتیک.
دوره “یودمی: راهنمای جامع شبکههای مولد خصمانه (GAN) ۲۰۲۲-۲۰۲۳” یک منبع ارزشمند برای هر کسی است که مایل است در خط مقدم یادگیری عمیق قرار گیرد. با پوشش جامع مفاهیم، پیاده‌سازی‌های عملی و پرداختن به آخرین پیشرفت‌ها، این دوره شما را به یک متخصص توانمند در حوزه GANها تبدیل خواهد کرد. همین امروز یادگیری خود را آغاز کنید و به دنیای شگفت‌انگیز تولید هوشمند داده‌ها قدم بگذارید!
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.