کتاب انتقال سبک تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال

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 انتقال سبک تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه ای بر انتقال سبک تصویر
  • 2. فصل ۲: شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 3. فصل ۳: معماری CNN های پایه
  • 4. فصل ۴: لایه های کانولوشن
  • 5. فصل ۵: لایه های فعال سازی
  • 6. فصل ۶: لایه های پولینگ
  • 7. فصل ۷: لایه های کاملاً متصل
  • 8. فصل ۸: گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. فصل ۹: پس انتشار (Backpropagation)
  • 10. فصل ۱۰: توابع هزینه (Loss Functions)
  • 11. فصل ۱۱: تابع هزینه محتوا
  • 12. فصل ۱۲: تابع هزینه سبک
  • 13. فصل ۱۳: ماتریس کوواریانس گرام (Gram Matrix)
  • 14. فصل ۱۴: محاسبه ماتریس گرام
  • 15. فصل ۱۵: محاسبه تابع هزینه سبک
  • 16. فصل ۱۶: تابع هزینه کلی
  • 17. فصل ۱۷: الگوریتم انتقال سبک تصویر
  • 18. فصل ۱۸: تولید تصویر سبک
  • 19. فصل ۱۹: تصویر محتوا
  • 20. فصل ۲۰: تصویر سبک نمونه
  • 21. فصل ۲۱: ترکیب تصاویر
  • 22. فصل ۲۲: مراحل آموزش
  • 23. فصل ۲۳: پیش پردازش تصاویر
  • 24. فصل ۲۴: نرمال سازی تصاویر
  • 25. فصل ۲۵: انتقال سبک در زمان واقعی
  • 26. فصل ۲۶: بهینه سازی معماری CNN
  • 27. فصل ۲۷: استفاده از شبکه های از پیش آموزش دیده
  • 28. فصل ۲۸: تکنیک های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 29. فصل ۲۹: مشکلات متداول در انتقال سبک
  • 30. فصل ۳۰: بیش برازش (Overfitting)
  • 31. فصل ۳۱: تنظیم پارامترهای یادگیری
  • 32. فصل ۳۲: انتخاب لایه های مناسب برای سبک و محتوا
  • 33. فصل ۳۳: تأثیر لایه های مختلف بر خروجی
  • 34. فصل ۳۴: انتقال سبک با جزئیات بالا
  • 35. فصل ۳۵: انتقال سبک با کیفیت هنری
  • 36. فصل ۳۶: انتقال سبک مبتنی بر سبک نقاشی
  • 37. فصل ۳۷: انتقال سبک در عکاسی
  • 38. فصل ۳۸: انتقال سبک در طراحی گرافیک
  • 39. فصل ۳۹: انتقال سبک در بازی های ویدیویی
  • 40. فصل ۴۰: انتقال سبک در واقعیت مجازی
  • 41. فصل ۴۱: شبکه های مولد تخاصمی (GANs)
  • 42. فصل ۴۲: مقدمه ای بر GANs
  • 43. فصل ۴۳: مولد (Generator) در GANs
  • 44. فصل ۴۴: ممیز (Discriminator) در GANs
  • 45. فصل ۴۵: آموزش GANs
  • 46. فصل ۴۶: GANs برای انتقال سبک
  • 47. فصل ۴۷: معماری CycleGAN
  • 48. فصل ۴۸: مراحل آموزش CycleGAN
  • 49. فصل ۴۹: مزایای CycleGAN
  • 50. فصل ۵۰: چالش های CycleGAN
  • 51. فصل ۵۱: انتقال سبک بی نظارت (Unsupervised Style Transfer)
  • 52. فصل ۵۲: انتقال سبک با استفاده از Autoencoders
  • 53. فصل ۵۳: Autoencoders و کدگذاری سبک
  • 54. فصل ۵۴: بازسازی با سبک دلخواه
  • 55. فصل ۵۵: انتقال سبک با استفاده از شبکه های ترنسفورمر
  • 56. فصل ۵۶: معماری ترنسفورمر
  • 57. فصل ۵۷: توجه (Attention) در ترنسفورمرها
  • 58. فصل ۵۸: ترنسفورمرها برای انتقال سبک
  • 59. فصل ۵۹: انتقال سبک سریع
  • 60. فصل ۶۰: انتقال سبک با محتوای پیچیده
  • 61. فصل ۶۱: انتقال سبک با سبک های هنری متنوع
  • 62. فصل ۶۲: مجموعه داده های انتقال سبک
  • 63. فصل ۶۳: مجموعه داده WikiArt
  • 64. فصل ۶۴: مجموعه داده COCO
  • 65. فصل ۶۵: ساخت مجموعه داده های سفارشی
  • 66. فصل ۶۶: ارزیابی کیفیت انتقال سبک
  • 67. فصل ۶۷: معیارهای ارزیابی کمی
  • 68. فصل ۶۸: معیارهای ارزیابی کیفی
  • 69. فصل ۶۹: تحلیل بصری نتایج
  • 70. فصل ۷۰: مقایسه روش های مختلف انتقال سبک
  • 71. فصل ۷۱: کاربردهای پیشرفته انتقال سبک
  • 72. فصل ۷۲: ویرایش و بهبود تصاویر
  • 73. فصل ۷۳: تولید محتوای خلاقانه
  • 74. فصل ۷۴: شخصی سازی تجربه کاربری
  • 75. فصل ۷۵: انتقال سبک در پردازش ویدیو
  • 76. فصل ۷۶: چالش های انتقال سبک در ویدیو
  • 77. فصل ۷۷: روش های انتقال سبک در ویدیو
  • 78. فصل ۷۸: انتقال سبک ویدیو با حفظ انسجام زمانی
  • 79. فصل ۷۹: انتقال سبک در تصاویر سه بعدی
  • 80. فصل ۸۰: کاربردهای انتقال سبک سه بعدی
  • 81. فصل ۸۱: ابزارها و کتابخانه ها
  • 82. فصل ۸۲: TensorFlow و Keras
  • 83. فصل ۸۳: PyTorch
  • 84. فصل ۸۴: کتابخانه های کمکی (OpenCV, Pillow)
  • 85. فصل ۸۵: پیاده سازی عملی انتقال سبک
  • 86. فصل ۸۶: کد نمونه با TensorFlow/Keras
  • 87. فصل ۸۷: کد نمونه با PyTorch
  • 88. فصل ۸۸: اجرای کدها
  • 89. فصل ۸۹: تنظیم پارامترها برای نتایج مطلوب
  • 90. فصل ۹۰: عیب یابی و رفع خطا
  • 91. فصل ۹۱: ملاحظات اخلاقی و حقوقی
  • 92. فصل ۹۲: مالکیت معنوی آثار تولید شده
  • 93. فصل ۹۳: سوء استفاده از تکنیک انتقال سبک
  • 94. فصل ۹۴: آینده انتقال سبک تصویر
  • 95. فصل ۹۵: پیشرفت های بالقوه در معماری ها
  • 96. فصل ۹۶: ظهور روش های جدید
  • 97. فصل ۹۷: ادغام با سایر تکنولوژی ها
  • 98. فصل ۹۸: تأثیر بر صنایع خلاق
  • 99. فصل ۹۹: جمع بندی و نتیجه گیری
  • 100. فصل ۱۰۰: مسیرهای تحقیقاتی آینده

📚 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.