رنگ‌آمیزی تصاویر نجومی با استفاده از یادگیری ماشین (GANs)

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آشنایی با اصول شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) و درک معماری، توابع زیان و چالش‌های بهینه‌سازی آن‌ها
• تولید کهکشان‌ها با استفاده از GANs از طریق راه‌اندازی و آموزش مدل از ابتدا با کدنویسی عملی در نوت‌بوک‌های Kaggle
• بررسی عمیق‌تر در Wasserstein GAN با جریمه گرادیان (WGAN-GP)، یادگیری الگوریتم و پیاده‌سازی آن برای آموزش پایدارتر
• پیاده‌سازی WGAN-GP برای تولید تصاویر کهکشانی واقع‌گرایانه و مقایسه تصاویر تولید شده با داده‌های نجومی واقعی
• تسلط به GANهای ترجمه تصویر-به-تصویر (Pix2Pix) و بررسی چگونگی استفاده از آن‌ها برای تبدیل تصاویر در زمینه نجوم
• رنگ‌آمیزی تصاویر نجومی سیاه و سفید با استفاده از معماری UNET، PyTorch و مدل‌های پیشرفته GAN برای بازآفرینی تصاویر فضایی واقع‌گرایانه و زنده
• آشنایی با FastAPI و Streamlit، یادگیری ساخت API و ایجاد فرانت‌اند برای مدل‌های یادگیری ماشین
• ایجاد و استقرار اپلیکیشن رنگ‌آمیزی تصویر خود با استفاده از FastAPI و یکپارچه‌سازی تمام آموخته‌ها در یک پروژه دنیای واقعی

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین توصیه می‌شود، اما الزامی نیست.
• اشتیاق برای یادگیری GANs ،WGANs و تکنیک‌های پردازش تصویر!

توضیحات دوره

آیا مجذوب زیبایی کائنات هستید اما کنجکاوید که چگونه می‌توان از یادگیری ماشین برای جان بخشیدن به تصاویر نجومی استفاده کرد؟ به دوره رنگ‌آمیزی تصاویر نجومی با استفاده از یادگیری ماشین (GANs) خوش آمدید، جایی که عمیقاً وارد دنیای شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) و کاربردهای آن‌ها در پردازش تصویر نجومی خواهید شد.

در این دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تولید کهکشان‌ها و رنگ‌آمیزی تصاویر سیاه و سفید از فضا استفاده کنید. شما با ساخت پروژه‌های کامل، از درک GANs تا ایجاد اپلیکیشن رنگ‌آمیزی تصویر خود با استفاده از FastAPI و Streamlit، دانش عملی کسب خواهید کرد.

آنچه خواهید آموخت:

• ماژول 1: کشف اصول شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) و درک معماری، توابع زیان و چالش‌های بهینه‌سازی آن‌ها.
• ماژول 2: تولید کهکشان‌ها با استفاده از GANs از طریق راه‌اندازی و آموزش مدل از ابتدا با کدنویسی عملی در نوت‌بوک‌های Kaggle
• ماژول 3: بررسی عمیق‌تر در Wasserstein GAN با جریمه گرادیان (WGAN-GP)، یادگیری الگوریتم و پیاده‌سازی آن برای آموزش پایدارتر
• ماژول 4: پیاده‌سازی WGAN-GP برای تولید تصاویر کهکشانی واقع‌گرایانه و مقایسه تصاویر تولید شده با داده‌های نجومی واقعی
• ماژول 5: تسلط به GANهای ترجمه تصویر-به-تصویر (Pix2Pix) و بررسی چگونگی استفاده از آن‌ها برای تبدیل تصاویر در زمینه نجوم
• ماژول 6: رنگ‌آمیزی تصاویر نجومی سیاه و سفید با استفاده از معماری UNET ،PyTorch و مدل‌های پیشرفته GAN برای بازآفرینی تصاویر فضایی واقع‌گرایانه و زنده
• ماژول 7: آشنایی با FastAPI و Streamlit، یادگیری ساخت API و ایجاد فرانت‌اند برای مدل‌های یادگیری ماشین
• ماژول 8: ایجاد و استقرار اپلیکیشن رنگ‌آمیزی تصویر خود با استفاده از FastAPI و یکپارچه‌سازی تمام آموخته‌ها در یک پروژه دنیای واقعی

نکات برجسته دوره:

• کاربردهای واقعی نجوم: کار با داده‌های واقعی نجومی برای آموزش مدل‌ها
• یادگیری مبتنی بر پروژه: ساخت چندین پروژه، شامل یک پروژه تولید کهکشان و یک وب‌اپلیکیشن رنگ‌آمیزی
• کار عملی با GANs: بررسی عمیق جزئیات فنی GANs ،WGANs و Pix2Pix با تمرینات کدنویسی گام‌به‌گام.
• PyTorch و FastAPI: یادگیری چگونگی استفاده از PyTorch برای ساخت مدل و FastAPI برای استقرار مدل‌ها در محیط پروداکشن

این دوره برای چه کسانی است؟

• علاقه‌مندان به علم داده که به شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) علاقه دارند.
• مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال بهبود مهارت‌های خود در بینایی ماشین و تولید تصویر هستند.
• دوستداران نجوم که می‌خواهند یادگیری ماشین را در پردازش تصویر فضایی به کار بگیرند.
• توسعه‌دهندگانی که علاقه‌مند به ساخت اپلیکیشن‌های واقعی ML با استفاده از FastAPI و Streamlit هستند.

بخش سوالات متداول:

در این دوره از چه ابزارها و کتابخانه‌هایی استفاده خواهیم کرد؟

• شما از کتابخانه‌های پایتون مانند PyTorch برای ساخت مدل، FastAPI برای توسعه بک‌اند و Streamlit برای رابط‌های فرانت‌اند استفاده خواهید کرد. همچنین از نوت‌بوک‌های Kaggle برای تمرینات کدنویسی استفاده خواهیم کرد.

آیا نیاز به تجربه قبلی با GANs دارم؟

• هیچ تجربه قبلی با GANs لازم نیست، اما دانش اولیه برنامه‌نویسی پایتون و درک اولیه از یادگیری ماشین مفید خواهد بود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان به علم داده که به شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) علاقه دارند.
• مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال بهبود مهارت‌های خود در بینایی ماشین و تولید تصویر هستند.
• دوستداران نجوم که می‌خواهند یادگیری ماشین را در پردازش تصویر فضایی به کار بگیرند.
• توسعه‌دهندگانی که علاقه‌مند به ساخت اپلیکیشن‌های واقعی ML با استفاده از FastAPI و Streamlit هستند.