کتاب آموزش پیشرفته دسته‌بندی مورفولوژیکی کهکشان‌ها با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق 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 پیشرفته دسته‌بندی مورفولوژیکی کهکشان‌ها با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

موضوع کلی: نجوم و هوش مصنوعی

موضوع میانی: دسته‌بندی مورفولوژیکی کهکشان‌ها با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای مورفولوژی کهکشان‌ها و رده‌بندی هابل
  • 2. آشنایی با چالش‌های پردازش داده‌های نجومی و تصاویر تلسکوپی
  • 3. پیش‌پردازش و پاکسازی تصاویر نجومی (کاهش نویز، کالیبراسیون و اصلاح پس‌زمینه)
  • 4. استخراج ویژگی‌های دستی (Handcrafted Features) از تصاویر کهکشان‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر کاربرد یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در اخترشناسی
  • 6. استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی سنتی (مانند جنگل تصادفی و بردار پشتیبان) در تشخیص شکل کهکشان‌ها
  • 7. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد اختصاصی آن‌ها در پردازش تصاویر کیهانی
  • 8. طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های پایه CNN برای دسته‌بندی کهکشان‌های مارپیچی و بیضوی
  • 9. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای مقابله با کمبود داده‌های آموزشی در نجوم
  • 10. استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
  • 11. بررسی و تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای ارزیابی مدل‌های نجومی
  • 12. تشخیص و تفکیک کهکشان‌های ادغام‌شونده (Mergers) و ساختارهای پیچیده
  • 13. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق برای دسته‌بندی خودکار در پیمایش‌های آسمان بزرگ (Big Survey Data)
  • 14. کاهش ابعاد و تحلیل خوشه‌ای در داده‌های طیفی و تصویری کهکشان‌ها
  • 15. استفاده از خودرمزگذارها (Autoencoders) برای یادگیری ویژگی‌های نهفته کهکشان‌ها
  • 16. تشخیص ناهنجاری‌ها و کشف کهکشان‌های نادر با استفاده از یادگیری بدون نظارت
  • 17. ترکیب داده‌های چندموجی (Multiwavelength Data) در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در نجوم با تکنیک‌های Grad-CAM و نقشه توجه
  • 19. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل و ارزیابی خطاهای طبقه‌بندی
  • 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار دسته‌بندی داده‌های تلسکوپی
  • 21. پروژه جامع: طراحی، آموزش و ارزیابی یک مدل پیشرفته یادگیری عمیق برای رده‌بندی مورفولوژیکی کهکشان‌ها
تگ‌ها: Astronomy Astronomy AI Astrophysics CNN Computer Vision Convolutional Neural Networks Data Science Deep Learning Feature Extraction Galaxy Morphology Hubble Classification Image Classification Machine Learning Space Data Transfer Learning

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.