کتاب صوتی Object Detection برای شناسایی اجرام کیهانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Object Detection برای شناسایی اجرام کیهانی

موضوع کلی: کیهان‌شناسی و فیزیک نوین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در کیهان‌شناسی
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 3. معماری‌های کلاسیک: LeNet، AlexNet، VGG
• 4. معماری‌های پیشرفته: ResNet، DenseNet، EfficientNet
• 5. مفاهیم تشخیص شیء: کلاس‌بندی، لوکالایزیشن، IoU
• 6. معماری‌های دو مرحله‌ای: R-CNN، Fast R-CNN، Faster R-CNN
• 7. معماری‌های تک مرحله‌ای: YOLO (v1‑v8)، SSD، RetinaNet
• 8. Feature Pyramid Networks (FPN) برای مقیاس‌های مختلف
• 9. Anchor Boxes و استراتژی‌های Matching
• 10. Loss Functions: Classification، Localization، Focal Loss
• 11. Data Augmentation مخصوص تصاویر کیهانی (Rotation، Flip، Noise، PSF)
• 12. پیش‌پردازش داده‌های تلسکوپی: Calibration، Background Subtraction، PSF Modeling
• 13. سازماندهی دیتاست‌های عمومی: SDSS، DES، LSST، Pan-STARRS
• 14. برچسب‌گذاری خودکار و Semi-supervised Labeling
• 15. Active Learning برای کاهش هزینه برچسب‌گذاری
• 16. مدیریت عدم توازن کلاس (Rare Objects، Transients)
• 17. Transfer Learning از ImageNet به تصاویر کیهانی
• 18. Domain Adaptation برای تلسکوپ‌های مختلف
• 19. Multi-wavelength Fusion (Optical، IR، Radio، X‑ray)
• 20. Time-series Object Detection در Surveyهای تکرارشونده
• 21. Real-time Inference روی GPU/TPU و Edge Devices
• 22. Model Quantization و Pruning برای استقرار فضایی
• 23. Evaluation Metrics: mAP، AP@IoU، Recall، Precision، F1
• 24. Error Analysis: False Positives ناشی از Artifacts، Blending
• 25. Uncertainty Estimation: Monte Carlo Dropout، Ensembles
• 26. Explainability: Grad-CAM، Attention Maps برای کشف فیچرهای فیزیکی
• 27. Active Learning Loop برای کشف Transientهای جدید
• 28. Incorporating Physical Priors (SED، Morphology) در Loss
• 29. Self-supervised Pre-training روی داده‌های بدون برچسب
• 30. Contrastive Learning برای Representation Learning کیهانی
• 31. Graph Neural Networks برای Associationهای Multi-epoch
• 32. Hybrid CNN‑Transformer Architectures (Swin، ViT‑Det)
• 33. Large‑scale Distributed Training (Horovod، DeepSpeed)
• 34. Hyperparameter Optimization (Optuna، Ray Tune)
• 35. Reproducibility: Experiment Tracking (MLflow، Weights & Biases)
• 36. Deployment Pipeline: Docker، Kubernetes، ONNX Runtime
• 37. Monitoring Model Drift در Surveyهای طولانی‌مدت
• 38. Automated Alert Generation برای Follow‑up Observations
• 39. Integration با VOEvent و TOM Toolkit
• 40. Benchmarking روی Standard Datasets (COCO‑Astro، AstroObject)
• 41. Cross‑validation Strategies برای Survey Data
• 42. Handling Corrupted Frames و Satellite Trails
• 43. Multi-object Tracking در Time-domain Surveys
• 44. Domain-specific Augmentation: Simulated Lensings، Microlensing
• 45. Curriculum Learning از اشیاء روشن به خافت
• 46. Ensemble Methods برای بهبود Recall در Transients
• 47. Adversarial Robustness در تصاویر نویزدار
• 48. Privacy-preserving Federated Learning برای داده‌های تلسکوپی بین‌المللی
• 49. Explainable AI Reports برای Astronomers
• 50. Scalable Annotation Platforms (Label Studio، CVAT) برای تیم‌های بزرگ
• 51. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) برای مدل‌ها
• 52. Ethical Considerations و Data Sharing Policies
• 53. Future Directions: Foundation Models برای Astronomy