اکسپرس 24
کتاب استنباط بیزی با اولویت‌های Plug-and-Play در پردازش تصویر

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

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

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 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

📚 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.