اکسپرس 24
کتاب جامع ارتقای کیفیت و بازسازی تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (آموزش ESRGAN)

کتاب جامع ارتقای کیفیت و بازسازی تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (آموزش ESRGAN)

تگ‌ها: ESRGAN ارتقای کیفیت تصویر بازسازی تصویر بینایی ماشین پردازش تصویر دیپ لرنینگ شبکه عصبی عمیق هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع ارتقای کیفیت و بازسازی تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (آموزش ESRGAN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه در بینایی ماشین و پردازش دیجیتال تصویر
  • 2. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی و ساختار آن‌ها
  • 3. مبانی بازسازی تصاویر و چالش‌های افزایش وضوح
  • 4. معرفی شبکه‌های مولد رقابتی در بازسازی تصاویر
  • 5. بررسی معماری شبکه‌های عصبی فوق‌وضوح
  • 6. تفاوت میان روش‌های درون‌یابی و یادگیری عمیق
  • 7. مبانی تئوری شبکه‌های عصبی مولد و متمایزگر
  • 8. نقش توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 9. بررسی ساختار بلوک‌های باقیمانده در شبکه‌های عمیق
  • 10. تحلیل معماری شبکه در مدل‌های اولیه فوق‌وضوح
  • 11. مفهوم شبکه‌های مولد رقابتی با باقیمانده‌های فشرده
  • 12. بررسی نقش تابع زیان ادراکی در بازسازی تصاویر
  • 13. تأثیر توابع زیان محتوایی بر حفظ جزئیات تصویر
  • 14. معرفی معماری ESRGAN و نوآوری‌های آن
  • 15. جایگزینی بلوک‌های متراکم با بلوک‌های باقیمانده در ESRGAN
  • 16. نقش متمایزگر نسبی در بهبود کیفیت خروجی
  • 17. اهمیت مقیاس‌بندی ویژگی‌ها در آموزش شبکه‌های عمیق
  • 18. تنظیمات محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 19. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های استاندارد برای آموزش مدل
  • 20. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصاویر برای افزایش دقت
  • 21. پیاده‌سازی ساختار شبکه مولد در محیط برنامه‌نویسی
  • 22. طراحی ساختار شبکه متمایزگر برای ارزیابی کیفیت
  • 23. تعریف تابع زیان ترکیبی برای بهینه‌سازی شبکه
  • 24. آموزش گام‌به‌گام مدل با استفاده از داده‌های آموزشی
  • 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات در پردازش تصویر
  • 26. روش‌های پایش و ارزیابی روند آموزش مدل
  • 27. تحلیل شاخص‌های کیفی مانند PSNR و SSIM در بازسازی
  • 28. بررسی اثرات بصری افزایش وضوح بر روی تصاویر پزشکی
  • 29. کاربرد بازسازی تصاویر در بهبود کیفیت تصاویر آرشیوی
  • 30. تکنیک‌های پس‌پردازش برای حذف مصنوعات تصویری
  • 31. روش‌های تنظیم دقیق مدل برای دامنه‌های خاص کاربردی
  • 32. مقایسه عملکرد ESRGAN با سایر مدل‌های مشابه
  • 33. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های محدود
  • 34. آموزش استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌یافته
  • 35. پروژه عملی: بازسازی تصاویر با وضوح پایین
  • 36. رفع خطاهای رایج در آموزش شبکه‌های مولد
  • 37. اخلاق حرفه‌ای در استفاده از هوش مصنوعی و پردازش تصویر
  • 38. تأکید بر رعایت حقوق مالکیت معنوی در داده‌های آموزشی
  • 39. چشم‌انداز آینده الگوریتم‌های فوق‌وضوح در ایران
  • 40. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه‌های پردازش تصویر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.