آموزش جامع شبکههای مولد تخاصمی (GAN) دوره حضوری 2024
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
location_onمحل برگزاری
دوره های مرتبط
آموزش پیشرفته ساخت انیمیشن با Blender حضوری 2024
آموزش پیشرفته ساخت انیمیشن با Blender شما را با تکنیکهای حرفهای، ابزارهای پیشرفته و روشهای خلق انیمیشنهای واقع گرایانه 3D آشنا میکند.
آموزش پیشرفته سی شارپ C# در یونیتی حضوری 2024
آموزش پیشرفته سی شارپ C# در یونیتی شما را با تکنیکهای پیشرفته برنامه نویسی، طراحی بازیهای پیچیده و بهینهسازی گیمپلی در یونیتی آشنا میکند.
آموزش جامع React.js و مدیریت فرمها با استفاده از Formik حضوری 2024
آموزش جامع React.js و مدیریت فرمها با استفاده از Formik به شما این امکان را میدهد که با ابزارهای قدرتمند React و روشهای ساده و مؤثر برای مدیریت فرمها آشنا شوید.
آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع شده و پردازش موازی حضوری 2024
آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع شده و پردازش موازی به شما کمک میکند تا الگوریتمهای یادگیری ماشین را برای پردازش دادههای بزرگ و موازی اجرا کنید و به سرعت و مقیاسپذیری بالا دست یابید.
نظرات
9,000,000 تومان
مدیرعامل هلدینگ تعاونی های زنجیره تامین بهشت | مدیرکل دانشگاه متاورس ایران