اکسپرس 24
کتاب Object Detection برای شناسایی اجرام کیهانی

کتاب Object Detection برای شناسایی اجرام کیهانی

تگ‌ها: Astronomy CNN Computer Vision Deep Learning Explainable AI Faster R-CNN Federated Learning Model Deployment Multi-wavelength Fusion Object Detection Sky Survey Time-domain Astronomy Transfer Learning Uncertainty Quantification YOLO

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 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

📚 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.