کتاب آموزش کاربردی قطعه‌بندی هوشمند تصاویر میکروسکوپی با کتابخانه StarDist در پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 کاربردی قطعه‌بندی هوشمند تصاویر میکروسکوپی با کتابخانه StarDist در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر

موضوع میانی: یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی و زیستی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر زیستی و میکروسکوپی
  • 2. آشنایی با ساختار داده‌های تصویری در علوم زیستی و فرمت‌های رایج
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش تصویر
  • 4. معرفی کتابخانه‌های پایه پردازش تصویر در پایتون نظیر NumPy و Scikit-image
  • 5. مفاهیم بنیادی قطعه‌بندی اشیاء در تصاویر میکروسکوپی
  • 6. چالش‌های تشخیص اشیاء متراکم در تصاویر زیستی
  • 7. معرفی الگوریتم StarDist و مزایای آن در تشخیص سلول‌ها
  • 8. نحوه عملکرد تابع امتیازدهی (Star-convex polygons) در StarDist
  • 9. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی تصاویر میکروسکوپی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 10. آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی (Annotation) با استفاده از ابزارهای استاندارد
  • 11. تولید برچسب‌های هندسی برای مدل StarDist
  • 12. ساختار شبکه عصبی در کتابخانه StarDist
  • 13. تنظیم ابرپارامترهای مدل برای بهینه‌سازی دقت تشخیص
  • 14. آموزش مدل بر روی داده‌های نمونه میکروسکوپی
  • 15. استفاده از افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
  • 17. تحلیل خطاهای رایج در قطعه‌بندی تصاویر میکروسکوپی
  • 18. پیاده‌سازی کد استنتاج (Inference) برای پردازش تصاویر جدید
  • 19. به‌کارگیری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) در کاربردهای زیستی
  • 20. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پردازش تصاویر حجیم
  • 21. تلفیق خروجی‌های StarDist با سایر ابزارهای تحلیل زیستی
  • 22. استخراج ویژگی‌های کمی از اشیاء قطعه‌بندی شده (مانند مساحت و شکل)
  • 23. مصورسازی نتایج قطعه‌بندی و تحلیل‌های آماری
  • 24. پروژه عملی: قطعه‌بندی خودکار هسته سلول در تصاویر فلورسنت
  • 25. پروژه عملی: تحلیل توزیع فضایی سلول‌ها در تصاویر بافت‌شناسی
  • 26. اصول اخلاقی و استانداردهای پژوهشی در استفاده از هوش مصنوعی در علوم پزشکی
  • 27. چشم‌انداز کاربرد هوش مصنوعی در بهبود تشخیص‌های آزمایشگاهی در ایران
  • 28. رفع اشکال و تکنیک‌های پیشرفته در بهبود نتایج قطعه‌بندی
  • 29. توسعه خط لوله (Pipeline) خودکار برای تحلیل دسته‌ای تصاویر
  • 30. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های تصویری در گزارش‌های آزمایشگاهی
تگ‌ها: StarDist بینایی ماشین پردازش تصویر با پایتون تحلیل تصاویر میکروسکوپی قطعه‌بندی اشیاء قطعه‌بندی تصویر هوش مصنوعی در زیست‌شناسی یادگیری عمیق یادگیری ماشین پزشکی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.