آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) حضوری 2025

آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) به شما کمک می‌کند تا با تکنیک‌های پیشرفته و کاربردی GAN‌ها آشنا شوید و بتوانید مدل‌های مولد برای تولید تصاویر و داده‌های مصنوعی پیاده‌سازی کنید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهای جدید، شما می‌توانید به یک متخصص در زمینه GAN و یادگیری مولد تبدیل شوید و در پروژه‌های مختلف از آن استفاده کنید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks – GANs) و کاربردهای آن در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، متخصصین هوش مصنوعی و علاقه‌مندان به مدل‌های مولد و کاربردهای آن در تولید تصاویر و داده‌های مصنوعی
• آموزش اصول اولیه شبکه‌های مولد تخاصمی، نحوه کار Generator و Discriminator، و پیاده‌سازی GAN‌های ساده و پیشرفته
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی شامل تولید تصاویر، بهبود کیفیت تصاویر و سایر کاربردهای مولد
• استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch برای پیاده‌سازی مدل‌های GAN و بهینه‌سازی آن‌ها
• آشنایی با جدیدترین مدل‌ها و کاربردهای GAN در سال ۲۰۲۴ شامل StyleGAN، CycleGAN و Progressive GANs

پیش‌نیازهای آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) :

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی مقدماتی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• آشنایی با جبر خطی و آمار پایه

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN):

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: مفاهیم پایه شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی GANها و بررسی کاربردهای آن‌ها در هوش مصنوعی
• نحوه کارکرد Generator و Discriminator و تعامل بین آن‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک GAN ساده برای تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از TensorFlow

جلسه دوم (۳ ساعت):

• مفاهیم بهینه‌سازی در GANها و بررسی تابع زیان (Loss Function)
• نحوه آموزش GAN و ارزیابی عملکرد آن
• پروژه عملی: آموزش GAN برای تولید تصاویر ساده و بررسی نتایج

هفته دوم: بهینه‌سازی GANها و تکنیک‌های بهبود عملکرد

جلسه سوم (۳ ساعت):

• مشکلات ناپایداری در آموزش GAN و نحوه مقابله با آن‌ها
• استفاده از تکنیک‌های بهبود عملکرد مانند Batch Normalization و Gradient Penalty
• پروژه عملی: بهینه‌سازی GAN برای تولید تصاویر پایدارتر

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• معرفی تکنیک Wasserstein GAN (WGAN) برای بهبود پایداری GANها
• پیاده‌سازی WGAN برای تولید داده‌های با کیفیت‌تر
• پروژه عملی: پیاده‌سازی WGAN با استفاده از TensorFlow و بررسی نتایج

هفته سوم: شبکه‌های مولد پیشرفته (StyleGAN و CycleGAN)

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی StyleGAN و بررسی کاربردهای آن در تولید تصاویر با کیفیت بسیار بالا
• ساختار و نحوه کار StyleGAN و پیاده‌سازی آن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی StyleGAN برای تولید تصاویر چهره‌های مصنوعی

جلسه ششم (۳ ساعت):

• معرفی CycleGAN و نحوه استفاده از آن برای تبدیل تصاویر از یک حوزه به حوزه دیگر (Image-to-Image Translation)
• پیاده‌سازی CycleGAN برای تبدیل سبک‌های تصویری
• پروژه عملی: پیاده‌سازی CycleGAN برای تبدیل تصاویر سیاه و سفید به رنگی

هفته چهارم آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) : Progressive GAN و بهبود کیفیت تولیدات

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• معرفی Progressive GAN و نحوه افزایش تدریجی رزولوشن در تولید تصاویر
• بررسی نحوه پیاده‌سازی Progressive GAN برای تولید تصاویر با کیفیت بالا
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Progressive GAN برای تولید تصاویر با کیفیت بسیار بالا

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• استفاده از Progressive Growing برای بهبود دقت و کیفیت تصاویر تولید شده
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Progressive Growing برای افزایش کیفیت تصاویر در محیط‌های پیچیده

هفته پنجم: کاربردهای پیشرفته GAN در صنایع مختلف

جلسه نهم (۳ ساعت):

• بررسی کاربردهای GAN در صنعت بازی‌سازی، سینما و تولید محتوا
• استفاده از GAN برای تولید محتوای تعاملی و هنری
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل GAN برای تولید محتوای تعاملی در یک محیط بازی

جلسه دهم (۳ ساعت):

• استفاده از GAN برای تولید داده‌های مصنوعی در علوم پزشکی و امنیت
• پروژه عملی: پیاده‌سازی GAN برای شبیه‌سازی داده‌های پزشکی و بررسی کیفیت داده‌ها

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• کار بر روی پروژه نهایی: انتخاب یک مسئله واقعی برای حل با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی
• راهنمایی در انتخاب و پیاده‌سازی پروژه
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک GAN پیشرفته برای حل مسئله‌ای در تولید تصاویر یا داده‌های مصنوعی

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و تخصص در زمینه شبکه‌های مولد تخاصمی

ویژگی‌های جدید آموزش جامع شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) ۲۰۲۴:

• استفاده از نسخه جدید TensorFlow و PyTorch: پیاده‌سازی جدیدترین تکنیک‌های GAN با استفاده از ابزارهای به‌روز
• تمرکز بر مدل‌های پیشرفته مانند StyleGAN و CycleGAN: استفاده از جدیدترین مدل‌ها برای تولید تصاویر با کیفیت بالا و ترجمه تصویر به تصویر
• کاربردهای عملی در صنایع مختلف: بررسی و پیاده‌سازی کاربردهای GAN در تولید محتوای هنری، داده‌های پزشکی و بازی‌سازی