کتاب استنباط بیزی با اولویت‌های Plug-and-Play در پردازش تصویر 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 استنباط بیزی با اولویت‌های Plug-and-Play در پردازش تصویر

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش تصویر و مسائل معکوس

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی
  • 2. احتمالات و توزیع‌های پیشین
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. مسائل معکوس: تعریف و چالش‌ها
  • 5. پردازش تصویر به عنوان یک مسئله معکوس
  • 6. تکنیک‌های بهینه‌سازی در مسائل معکوس
  • 7. مقدمه‌ای بر اولویت‌ها (Priors) در استنباط بیزی
  • 8. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 9. اولویت‌های غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 10. اولویت‌های مطلع (Informative Priors)
  • 11. اولویت‌های هموارکننده (Smoothing Priors)
  • 12. اولویت‌های منظم‌کننده (Regularizing Priors)
  • 13. مفهوم Plug-and-Play Priors
  • 14. مزایای استفاده از Plug-and-Play Priors
  • 15. روش‌های پیاده‌سازی Plug-and-Play Priors
  • 16. الگوریتم‌های Iterative Soft-Thresholding (IST)
  • 17. الگوریتم‌های Proximal Gradient Descent
  • 18. کاربرد Plug-and-Play Priors در کاهش نویز تصویر
  • 19. بازیابی تصویر با کیفیت بالا از داده‌های کم‌نویز
  • 20. Deconvolution با استفاده از Plug-and-Play Priors
  • 21. Super-resolution با استفاده از Plug-and-Play Priors
  • 22. Image Inpainting با استفاده از Plug-and-Play Priors
  • 23. Image Denoising با استفاده از Total Variation Prior
  • 24. Image Denoising با استفاده از Wavelet Prior
  • 25. Image Denoising با استفاده از Non-Local Means Prior
  • 26. مقایسه عملکرد اولویت‌های مختلف در کاهش نویز
  • 27. انتخاب پارامترهای بهینه برای Plug-and-Play Priors
  • 28. روش‌های خودکار تنظیم پارامتر (Parameter Tuning)
  • 29. استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 30. آشنایی با نرم‌افزارهای شبیه‌سازی استنباط بیزی
  • 31. پیاده‌سازی Plug-and-Play Priors در MATLAB
  • 32. پیاده‌سازی Plug-and-Play Priors در Python (با استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow یا PyTorch)
  • 33. کاربردهای Plug-and-Play Priors در MRI
  • 34. کاربردهای Plug-and-Play Priors در توموگرافی کامپیوتری (CT Scan)
  • 35. کاربردهای Plug-and-Play Priors در رادیولوژی
  • 36. استفاده از Plug-and-Play Priors در پردازش سیگنال
  • 37. کاربردهای Plug-and-Play Priors در طیف‌سنجی
  • 38. کاربردهای Plug-and-Play Priors در سنجش از دور
  • 39. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های مبتنی بر Plug-and-Play Priors
  • 40. معیارهای ارزیابی کیفیت تصویر (PSNR, SSIM)
  • 41. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 42. چالش‌ها و محدودیت‌های Plug-and-Play Priors
  • 43. مسائل مربوط به محاسبات و پیچیدگی الگوریتمی
  • 44. تحقیقات جاری و آینده در زمینه Plug-and-Play Priors
  • 45. توسعه اولویت‌های جدید و کارآمد
  • 46. ترکیب Plug-and-Play Priors با سایر تکنیک‌های پردازش تصویر
  • 47. استفاده از یادگیری عمیق برای یادگیری اولویت‌ها
  • 48. کاربردهای Plug-and-Play Priors در یادگیری ماشین
  • 49. بهینه‌سازی Plug-and-Play Priors برای داده‌های بزرگ
  • 50. پردازش موازی و توزیع‌شده با Plug-and-Play Priors
  • 51. استفاده از GPU برای افزایش سرعت محاسبات
تگ‌ها: Bayesian inference image denoising image processing image restoration inverse problems machine learning MATLAB medical imaging Plug-and-Play Priors priors Python PyTorch regularization signal processing TensorFlow

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.