کتاب یادگیری عمیق برای تولید و ارتقاء بافت‌ها 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 یادگیری عمیق برای تولید و ارتقاء بافت‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تولید بافت با یادگیری عمیق
  • 2. مروری بر کاربردهای تولید و ارتقاء بافت
  • 3. آشنایی با انواع بافت‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. مبانی یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 5. معماری‌های CNN برای پردازش تصاویر بافتی
  • 6. تابع زیان (Loss Function) مناسب برای تولید بافت
  • 7. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تولید بافت
  • 8. معماری‌های GAN برای تولید بافت‌های واقعی
  • 9. تولید بافت با استفاده از شبکه‌های VAE (Variational Autoencoders)
  • 10. ارزیابی کیفیت بافت‌های تولید شده
  • 11. معیارهای ارزیابی کمی برای بافت‌های مصنوعی
  • 12. معیارهای ارزیابی کیفی و بصری بافت‌ها
  • 13. تولید بافت‌های تکرارشونده (Tileable Textures)
  • 14. تکنیک‌های تولید بافت‌های بدون درز (Seamless Textures)
  • 15. استفاده از شبکه‌های خودرمزگذار برای تولید بافت‌های جدید
  • 16. ارتقاء کیفیت تصاویر با استفاده از شبکه‌های CNN
  • 17. Super-Resolution با استفاده از شبکه‌های SRCNN
  • 18. ارتقاء بافت با استفاده از شبکه‌های EDSR
  • 19. ارتقاء بافت با استفاده از شبکه‌های ESRGAN
  • 20. بهبود جزئیات بافت در تصاویر با وضوح پایین
  • 21. تولید بافت‌های با رزولوشن بالا از تصاویر با رزولوشن پایین
  • 22. استفاده از GANها برای ارتقاء بافت
  • 23. ترکیب روش‌های CNN و GAN برای ارتقاء بافت
  • 24. کنترل‌پذیری در تولید بافت: استفاده از نقشه‌ها و ماسک‌ها
  • 25. تولید بافت‌های مشروط (Conditional Texture Synthesis)
  • 26. تولید بافت‌های متنوع با استفاده از ورودی‌های تصادفی
  • 27. تولید بافت‌های سه‌بعدی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 28. تولید بافت‌های حجمی (Volumetric Textures)
  • 29. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای تولید بافت
  • 30. تولید بافت برای مدل‌های سه‌بعدی
  • 31. بهینه‌سازی شبکه‌های یادگیری عمیق برای تولید بافت
  • 32. کاهش حجم مدل و افزایش سرعت تولید
  • 33. استفاده از تکنیک‌های Quantization و Pruning
  • 34. تولید بافت در زمان واقعی (Real-time Texture Synthesis)
  • 35. استفاده از GPU و TPU برای تسریع فرآیند تولید
  • 36. پردازش بافت‌های بزرگ با استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 37. کاربرد تولید بافت در بازی‌سازی
  • 38. کاربرد تولید بافت در طراحی صنعتی
  • 39. کاربرد تولید بافت در معماری
  • 40. کاربرد تولید بافت در تولید محتوای بصری
  • 41. تولید بافت برای مواد مختلف (چوب، فلز، پارچه و غیره)
  • 42. تولید بافت‌های طبیعی (آب، آتش، ابر و غیره)
  • 43. تولید بافت‌های انتزاعی و هنری
  • 44. ترکیب بافت‌های مختلف برای ایجاد بافت‌های پیچیده
  • 45. استفاده از انتقال سبک (Style Transfer) برای تولید بافت
  • 46. تولید بافت‌های جدید بر اساس نمونه‌های موجود
  • 47. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
  • 48. تنظیم هایپرمترها (Hyperparameter Tuning) برای بهینه‌سازی مدل
  • 49. رفع مشکلات رایج در تولید بافت (Artifacts, Blurring)
  • 50. آینده‌ی تولید بافت با یادگیری عمیق
  • 51. تحقیقات جدید و چالش‌های پیش رو
  • 52. پیاده‌سازی یک پروژه کامل تولید بافت
تگ‌ها: artificial intelligence CNN computer graphics deep learning GAN image generation image processing neural networks seamless texture super-resolution texture generation texture synthesis texture upscaling VAE بافت

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.