اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهبود کیفیت تصویر با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهبود کیفیت تصویر با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازش تصویر

موضوع میانی: پردازش تصویر و واقعیت مجازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش تصویر
• 2. پیش‌پردازش تصاویر: بهبود کنتراست و روشنایی
• 3. تصحیح رنگ و گاما
• 4. حذف نویز در تصاویر با فیلترهای مختلف
• 5. تشخیص لبه‌ها و مرزها در تصاویر
• 6. عملیات مورفولوژیکی: فرسایش و انبساط
• 7. بخش‌بندی تصاویر: آستانه‌گذاری ساده
• 8. بخش‌بندی تصاویر: خوشه‌بندی K-Means
• 9. بخش‌بندی تصاویر: روش‌های مبتنی بر ناحیه
• 10. استخراج ویژگی‌ها از تصاویر: هیستوگرام‌ها
• 11. استخراج ویژگی‌ها از تصاویر: بافت
• 12. استخراج ویژگی‌ها از تصاویر: لبه‌ها و گوشه‌ها
• 13. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): اصول اولیه
• 15. لایه کانولوشن: فیلترها و نقشه‌های ویژگی
• 16. لایه Pooling: کاهش ابعاد و افزایش کارایی
• 17. تابع فعال‌سازی: ReLU، Sigmoid، Tanh
• 18. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 19. انتخاب تابع هزینه (Loss Function) مناسب
• 20. معماری‌های معروف CNN: LeNet-5
• 21. معماری‌های معروف CNN: AlexNet
• 22. معماری‌های معروف CNN: VGGNet
• 23. معماری‌های معروف CNN: GoogLeNet (Inception)
• 24. معماری‌های معروف CNN: ResNet
• 25. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش تصویر
• 26. Fine-tuning شبکه‌های از پیش آموزش داده شده
• 27. افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد
• 28. مجموعه‌داده‌های معروف پردازش تصویر
• 29. شبکه‌های تولیدکننده تخاصمی (GANs): اصول اولیه
• 30. GANs برای تولید تصاویر با کیفیت بالا
• 31. GANs برای Super-Resolution
• 32. Super-Resolution با استفاده از CNN
• 33. Image Inpainting با شبکه‌های عصبی
• 34. تشخیص اشیاء در تصاویر با CNN
• 35. Segmentation معنایی تصاویر با CNN
• 36. تشخیص و ردیابی اشیاء متحرک در ویدئو
• 37. بهبود کیفیت تصاویر کم‌نور
• 38. بهبود وضوح تصاویر مخدوش
• 39. حذف اشیاء ناخواسته از تصاویر
• 40. اصلاح پرسپکتیو در تصاویر
• 41. تغییر سبک تصاویر با شبکه‌های عصبی
• 42. برآورد عمق تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق
• 43. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین
• 44. استفاده از TensorFlow و Keras برای پردازش تصویر
• 45. استفاده از PyTorch برای پردازش تصویر