فلش‌کارت‌های آموزشی Instance Segmentation اجرام آسمانی با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Instance Segmentation اجرام آسمانی با یادگیری عمیق

موضوع کلی: کیهان‌شناسی و فیزیک نوین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اجرام آسمانی و طبقه‌بندی آنها
• 2. تاریخچهٔ تصویربرداری اخترشناسی و انقلاب دیجیتال
• 3. انواع طیف الکترومغناطیسی و کاربرد آن در رصدآوری
• 4. تلسکوپ‌ها، آشکارسنج‌ها و زنجیرهٔ ابزار رصد
• 5. ساختار فایل FITS و پردازش دادهٔ خام آسمانی
• 6. مقیاس‌ها و واحدهای فاصلهٔ آسمانی
• 7. پایگاه‌های دادهٔ بزرگ آسمانی (SDSS، Hubble، Webb)
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 9. لایه‌های کانولوشنی: مفهوم، کاربرد و اندازه‌های هسته
• 10. تابع فعال‌سازی، نرمال‌سازی لایه و بهبود گرادیان
• 11. پولینگ، درشت‌نمايی و کاهش بُعد فضایی
• 12. شبکه‌های عمیق کلاسیک: VGG، ResNet، EfficientNet
• 13. انتقال یادگیری و مدل‌های پیش‌ساختهٔ بصری
• 14. افزایش داده در تصاویر اخترشناسی (رنگ، گردش، نویز)
• 15. تفاوت طبقه‌بندی، تشخیص و سگمنتاسیون در بینایی ماشین
• 16. Semantic vs Instance Segmentation: تفاوت و کاربرد
• 17. Mask R-CNN: معماری، رأس‌های سری و هدفمند
• 18. Region Proposal Networks (RPN) و پیشنهاد ناحیه
• 19. صندوق‌های محاصره و ماسک‌های باینری برای اجرام آسمانی
• 20. معیار IoU و همپوشانی واقعی-پیش‌بینی
• 21. تابع هزینه برای سگمنتاسیون نمونه‌ای
• 22. یادگیری چندمرحله‌ای و آموزش پایه در تشخیص آسمانی
• 23. YOLO و کاربرد آن در تشخیص سریع اجرام آسمانی
• 24. SSD و RetinaNet: مقایسه دقت-سرعت برای تصاویر آسمانی
• 25. U-Net و نسخه‌های اختصاصی آسمانی برای سگمنتاسیون
• 26. Cascade R-CNN و بهبود دقت تشخیص اجرام کوچک
• 27. Detectron2 و MMDetection: چارچوب‌های آمادهٔ آموزش
• 28. Transformer-based Detection (DETR) در فضای آسمانی
• 29. جمع‌آوری و پالایش دادهٔ تصویری اخترشناسی
• 30. ابزارهای برچسب‌گذاری: Label Studio، CVAT و آسمانی
• 31. تعیین کیفیت برچسب برای ستاره، کهکشان و سوپرنووا
• 32. مدیریت کلاس ناقص، ناهنجار و اشیاء پرنده
• 33. دسته‌بندی حرفه‌ای اجرام آسمانی برای مدل‌یابی
• 34. تنظیم پارامترها و یادگیری انتقالی روی دادهٔ آسمانی
• 35. Data Augmentation اختصاصی: ابر، نویز پس‌زمینه و زاویه
• 36. تنظیم Hyperparameter و استراتژی‌های بهینه‌سازی
• 37. مقیاس‌پذیری آموزش روی GPU و کلاستر محاسباتی
• 38. استراتژی‌های یادگیری ترکیبی و آموزش چندمرحله‌ای
• 39. معیارهای ارزیابی: mAP، AP@50، AP@75 در آسمان
• 40. منحنی Precision-Recall و تحلیل عملکرد مدل
• 41. تحلیل خطا، بی‌نظمی‌ها و موارد False Positive/Negative
• 42. مقایسه مدل‌ها روی دیتاست‌های اخترشناسی استاندارد
• 43. شناسایی و سگمنتاسیون کهکشان‌ها در تصاویر عمیق
• 44. تشخیص اجرام کوتاه‌عمر: سوپرنووا، رعدبرق و ابر مولکولی
• 45. عدستی‌شناسی گرانشی و سگمنتاسیون کهکشان‌های لنی
• 46. تشخیص کویی‌های آزار و تکامل آنها با یادگیری عمیق
• 47. سگمنتاسیون ابرهای مولکولی و مناطق ستاره‌زایی
• 48. کشف اکسپلواتورها و سگمنتاسیون دنباله‌دارها
• 49. تطبیق طیف‌سنجی با ماسک‌های نمونه‌ای تشخیص‌داده‌شده
• 50. بهینه‌سازی مدل برای ابرهاست‌ها و سیستم‌های رصدی
• 51. پیاده‌سازی API تشخیص لحظه‌ای برای دادهٔ بله‌ای
• 52. یکپارچگی با سیستم‌های رصدی خودکار و تلسکوپ‌های رباتیک
• 53. پایش کیفیت خودکار داده و فیلتر نویز تصویری
• 54. چالش‌های ابرهای رصدی، نویز پس‌زمینه و اشباع پیکسل
• 55. Semi-supervised Learning برای داده‌های برچسب‌گذاری‌شدهٔ محدود
• 56. Few-shot Learning برای اجرام آسمانی نادر و خاص
• 57. تولید داده مصنوعی با GAN و مدل‌های انتشاری
• 58. تفسیرپذیری مدل‌ها و ارتباط با فیزیک مشاهده‌شده
• 59. استقرار عملی مدل در پروژه‌های رصدی و تحقیقاتی
• 60. پروژهٔ عملی: سگمنتاسیون نمونه‌ای از کهکشان‌ها در دیتاست واقعی
• 61. پروژهٔ عملی: تشخیص و سگمنتاسیون سوپرنووا از تصاویر زمانی
• 62. نوشتن مقالهٔ علمی با نتایج سگمنتاسیون اخترشناسی
• 63. مسیر یادگیری بعدی: از Instance Segmentation به Scientific Discovery