کتاب آموزش جامع مدل‌های انتشار (Diffusion Models) برای تولید محتوای بصری هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌های انتشار (Diffusion Models) برای تولید محتوای بصری هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های مولد (Generative Models) در یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی احتمالات و آمار در یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه در مدل‌های مولد و توزیع داده‌ها
  • 3. معرفی مدل‌های انتشار و تفاوت با مدل‌های مولد سنتی
  • 4. مبانی ریاضی فرآیند انتشار رو به جلو
  • 5. تبدیل نویز به داده در فرآیند انتشار معکوس
  • 6. تخمین نویز با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 7. معماری شبکه عصبی U-Net در مدل‌های انتشار
  • 8. نقش تابع هدف در آموزش مدل‌های انتشار
  • 9. بررسی فرآیند نمونه‌برداری و تولید تصویر
  • 10. مبانی مدل‌های انتشار احتمالاتی (DDPM)
  • 11. مقایسه مدل‌های نمره-محور و مدل‌های انتشار
  • 12. استفاده از مکانیسم توجه در مدل‌های انتشار
  • 13. بهینه‌سازی زمان نمونه‌برداری با مدل‌های DDIM
  • 14. مدل‌های انتشار با هدایت کلاس (Class-Guidance)
  • 15. تکنیک‌های هدایت بدون کلاس (Classifier-Free Guidance)
  • 16. مدل‌های انتشار نهفته (Latent Diffusion Models)
  • 17. معرفی فضای نهفته (Latent Space) و نقش انکودرها
  • 18. مدل‌های انتشار شرطی و تولید محتوا بر اساس متن
  • 19. تکنیک‌های تطبیق متن و تصویر در مدل‌های انتشار
  • 20. معماری CLIP و نقش آن در کنترل تولید محتوا
  • 21. روش‌های افزایش وضوح تصاویر تولید شده
  • 22. کاربردهای مدل‌های انتشار در بازسازی و ترمیم تصاویر
  • 23. تکنیک‌های نقاشی مجدد (Inpainting) با مدل‌های انتشار
  • 24. تغییر سبک تصاویر با استفاده از مدل‌های انتشار
  • 25. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های انتشار بزرگ
  • 26. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های انتشار برای داده‌های خاص
  • 27. استفاده از مدل‌های انتشار در تولید ویدئو
  • 28. مدل‌های انتشار سریع و کاهش گام‌های استنتاج
  • 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در تولید محتوای هوشمند
  • 30. ارزیابی کیفیت تصاویر تولید شده با معیارهای کمی
  • 31. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار با کتابخانه PyTorch
  • 32. مدل‌سازی انتشار در محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 33. آشنایی با مدل‌های انتشار در حوزه‌های غیرتصویری
  • 34. کاربردهای صنعتی مدل‌های انتشار در طراحی و گرافیک
  • 35. آینده‌پژوهی مدل‌های مولد در چارچوب فناوری‌های نوین کشور
  • 36. بهینه‌سازی استقرار مدل‌های انتشار در سامانه‌های آنلاین
  • 37. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های مولد بصری
  • 38. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های انتشار
  • 39. ترکیب مدل‌های انتشار با یادگیری تقویتی
  • 40. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل انتشار برای تولید تصاویر هنری اسلامی-ایرانی
تگ‌ها: Deep Learning Diffusion Models پردازش تصویر تولید محتوای هوشمند شبکه عصبی مصنوعی مدل‌های انتشار مدل‌های مولد هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.