
آموزش GAN با TensorFlow خلق هنر با شبکه های عصبی
همراه با زیرنویس فارسی ♻
این دوره جامع، مفاهیم GANها (مانند DCGAN، WGAN و Pix2Pix) و انتقال سبک عصبی را با استفاده از TensorFlow آموزش میدهد و شما را در تولید تصاویر هنری و خلاقانه با هوش مصنوعی توانمند میسازد. مناسب برای مبتدیان، محققان، هنرمندان و توسعهدهندگان علاقهمند به یادگیری عمیق و هنر دیجیتال است.
### 🌟 دوره جامع آموزش شبکههای متخاصم مولد (GANs) و انتقال سبک عصبی با TensorFlow 🌟 #### 📅 **تاریخ انتشار:** ژانویه 2025 #### 👨💻 **ایجاد شده توسط:** عمیر احمد یونس #### 🎥 **فرمت دوره:** - **ویدیو:** MP4 (کدک h264، رزولوشن 1280x720) - **صدا:** AAC، 44.1 کیلوهرتز، دو کاناله - **مدت زمان:** 44 سخنرانی (6 ساعت و 48 دقیقه) - **حجم:** 2.84 گیگابایت - **زبان:** انگلیسی - **سطح:** مناسب برای همه (از مبتدی تا پیشرفته) - **ژانر:** آموزش الکترونیکی --- ### 🎯 **چیزی که یاد خواهید گرفت:** 1. **درک عمیق از GANها:** - نقش مولد (Generator) و تشخیصدهنده (Discriminator) را بشناسید. - مفهوم "آموزش دشمنانه" را یاد بگیرید. 2. **کدنویسی حرفهای با TensorFlow:** - تجربه عملی در پیادهسازی و آموزش GANها از صفر. 3. **انتقال سبک عصبی (Neural Style Transfer):** - استخراج ویژگیهای سبک و محتوا با استفاده از مدلهای از پیشآموزشدیده مانند VGG. 4. **پروژههای خلاقانه:** - استفاده از GAN و انتقال سبک برای ترکیب تصاویر، خلق آثار هنری و ارائه راهحلهای نوآورانه در هوش مصنوعی. --- ### 🛠 **پیشنیازهای دوره:** - **آشنایی اولیه با پایتون و TensorFlow** (توصیهشده، اما اجباری نیست). - **دانش عمومی یادگیری ماشین:** - مفاهیمی مانند یادگیری تحت نظارت و شبکههای عصبی. - **مناسب برای مبتدیان:** - حتی اگر تا به حال با GANها یا انتقال سبک کار نکردهاید، این دوره با راهنمایی گامبهگام شما را همراهی میکند. --- ### 📚 **محتوای دوره:** #### **1. GANهای پایه تا پیشرفته** - **Vanilla GAN:** - آشنایی با اصول اولیه GAN و نحوه تعامل مولد و تشخیصدهنده. - **DCGAN (Deep Convolutional GAN):** - تولید تصاویر با کیفیت بالا با استفاده از لایههای کانولوشن. - **WGAN (Wasserstein GAN):** - بهبود پایداری و کاهش مشکلات آموزش GAN. - **CGAN (Conditional GAN):** - ایجاد مدلهای شرطی برای کنترل دقیقتر روی خروجی تصاویر. #### **2. GANهای کاربردی** - **Pix2Pix GAN:** - تبدیل تصاویر از یک دامنه به دامنه دیگر (مثل تبدیل طرح به عکس). - **Cycle GAN:** - ترجمه تصاویر بدون جفت، مناسب برای تغییر سبک یا بهبود عکسها. #### **3. انتقال سبک عصبی (Style Transfer)** - **انتقال سریع سبک (Feed Forward Style Transfer):** - استفاده از شبکههای عصبی سریع برای اعمال سبکهای هنری. - **انتقال سبک دلخواه:** - اعمال هر سبک هنری بر روی هر تصویر محتوا. - **GauGAN:** - خلق تصاویر واقعگرایانه از طرحهای ساده با استفاده از شبکههای عصبی قدرتمند. --- ### 🎨 **در پایان این دوره:** شما قادر خواهید بود: ✅ تصاویر خیرهکنندهای با هوش مصنوعی تولید کنید. ✅ آثار هنری دیجیتال منحصربهفرد خلق کنید. ✅ تصاویر موجود را با تکنیکهای پیشرفته تغییر دهید. این دوره برای **هنرمندان خلاق، علاقهمندان به یادگیری ماشین و توسعهدهندگان** طراحی شده است و ترکیبی از **تئوری و تمرین عملی** را ارائه میدهد. --- ### 🧑🏫 **این دوره برای چه کسانی مناسب است؟** - **مبتدیان در یادگیری عمیق:** اگر تازهکار هستید و میخواهید به دنیای GANها و انتقال سبک وارد شوید، این دوره برای شماست. - **دانشجویان و محققان:** مناسب برای کسانی که در رشتههای علوم کامپیوتر یا هوش مصنوعی تحقیق میکنند. - **هنرمندان و خلاقان هوش مصنوعی:** اگر به دنبال ترکیب هنر و فناوری هوش مصنوعی هستید، این دوره یک انتخاب عالی است. - **توسعهدهندگان و مهندسان:** برای کسانی که به دنبال یادگیری تکنیکهای پیشرفته در تولید تصویر و هنر دیجیتال هستند. --- ### 🌐 **به وبلاگ من سر بزنید!** هر روز مطالب جدید و مفید آپلود میکنم. اگر موقع دانلود مشکلی داشتید، حتماً پیام بدید. #### 🚀 **پیشنهاد ویژه:** برای دانلود سریعتر و حمایت از من، میتوانید حساب پرمیوم را از لینکهای من خریداری کنید. ### 🎉 **یادگیری مبارک!**
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
این فایل شامل تمام منابع و فایلهای مورد نیاز این فصل میباشد
هنوز نظری ثبت نشده است.