در حال برگزاری: مسترکلاس ناحیه بندی (Segmentation) تصاویر در پایتون (همه نوع تصویر)

آیا به یادگیری ناحیه‌بندی (Segmentation) تصاویر در پایتون و مدل‌های یادگیری عمیق علاقه دارید؟

این دوره آنلاین آموزشی به صورت جامع طراحی شده تا شما رااز سطح مبتدی به سطح پیشرفته در حوزه پردازش تصویر برساند. دکتر زهرا طباطبایی، متخصص هوش مصنوعی و پردازش تصاویر پزشکی، این دوره را برای دانشجویان و محققانی که می‌خواهند مهارت‌های لازم را در این حوزه کسب کنند، ارائه می‌دهد.

در این دوره، مباحث به‌گونه‌ای تنظیم شده‌اند که نه تنها اصول اولیه بلکه معرفی مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق برای ناحیه‌بندی تصاویر را پوشش دهند. چه دانشجو باشید، چه محقق یا حرفه‌ای، این دوره به شما کمک می‌کند تا در زمینه پردازش تصاویر تخصص پیدا کنید و حتی مقالات علمی خود را در این زمینه بنویسید.

ویژگی های دوره آنلاین:

• مدرس: دکتر زهرا طباطبایی
• تخصص: پردازش تصویر/ هوش مصنوعی.
• موضوع: ناحیه‌بندی تصاویر
• زبان برنامه نویسی: پایتون
• مخاطب: تمامی رشته ­هایی که در کار خود با تصاویر (ماهواره ای و غیر ماهواره ای) کار می کنند
• تاریخ شروع: 13 مهر
• تعداد جلسات: 4 جلسه 90 دقیقه ای (13 – 15 – 17 – 19 مهر)
• ساعت برگزاری: 9 شب
• پیش نیاز: دارد (پایتون مقدماتی)

چطور ثبت نام کنم؟

برای ثبت نام بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت بلافاصله لینک شرکت در دوره به ایمیلتان ارسال می شود.

کد تخفیف 40 درصد = segmentation

معرفی مدرس

• دکتر زهرا طباطبایی
• حوزه ی تخصصی: پردازش تصویر و شبکه ­های  عصبی/ یادگیری عمیق.
• دارنده مدرک کارشناسی؛ برق الکترونیک
• دارنده مدرک کارشناسی ارشد؛ برق الکترونیک
• دارنده مدرک دکتری دانشگاه پلی تکنیک والنسیا، اسپانیا (UPV)- دانشگاه استاوانگر, نروژ (UIS)؛ هوش مصنوعی، مهندسی پزشکی.

ویژگی‌های منحصر به‌فرد این دوره:

• مدرس متخصص: دکتر زهرا طباطبایی، دکتری هوش مصنوعی از اسپانیا، با تجربه تدریس و پژوهش در زمینه پردازش تصاویر پزشکی.
• مناسب برای همه رشته‌ها: این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که تمام دانشجویان از رشته‌های مختلف (علوم زمین، مهندسی برق، کامپیوتر، عمران و دیگر رشته‌ها) می‌توانند از آن استفاده کنند.
• پیش‌نیاز ساده: تنها آشنایی با پایتون مقدماتی برای شروع کافی است.
• ترکیبی از تئوری و عملی: جلسات هم شامل توضیحات تئوری هستند و هم تمرین‌های کدنویسی در پایتون که به شما کمک می‌کنند یادگیری بهتری داشته باشید.
• کار با داده‌های متنوع: از تصاویر ساده تا تصاویر پزشکی واقعی مثل CT اسکن‌ها و ماهواره ای برای آموزش استفاده می‌شود.
• فرصت پرسش و پاسخ: هر جلسه به مدت 1.30 ساعت برگزار می‌شود و امکان پرسش و پاسخ برای دانشجویان فراهم است.

سرفصل‌های دوره چیست؟

مقدمه‌ای بر ناحیه‌بندی تصاویر

• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای پردازش تصویر
• نقش ناحیه‌بندی در پردازش تصاویر پزشکی و عمومی

آشنایی با مدل‌های یادگیری عمیق برای ناحیه‌بندی

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• U-Net
• Mask R-CNN
• SegNet

کاربردهای ناحیه‌بندی در پزشکی و علوم دیگر

• ناحیه‌بندی تومورها و بافت‌های پزشکی
• استفاده در خودروهای خودران و سیستم‌های هوشمند

پیاده‌سازی مدل‌ها در پایتون

• استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
• پیاده‌سازی مدل‌های ناحیه‌بندی و تمرین عملی همزمان با مدرس

ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها

• متریک‌های ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، Dice و IoU
• بهینه‌سازی مدل‌ها برای بهبود عملکرد

کتابخانه‌ها و ابزارهایی که در این دوره استفاده می‌شوند:

• Pandas و Numpy برای مدیریت داده‌ها
• OpenCV برای پردازش تصاویر
• TensorFlow و Keras برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• Matplotlib و Seaborn برای تجسم داده‌ها

آستانه‌گذاری (Thresholding):

• روش Otsu: یکی از روش‌های محبوب آستانه‌گذاری که به‌صورت خودکار آستانه بهینه را پیدا می‌کند.
• آستانه‌گذاری تطبیقی (Adaptive Thresholding): استفاده از آستانه‌های مختلف در نواحی مختلف تصویر.

تقسیم‌بندی مبتنی بر خوشه‌بندی:

• الگوریتم K-Means: تقسیم‌بندی تصویر بر اساس خوشه‌بندی پیکسل‌ها.
• خوشه‌بندی با میانگین شیفت (Mean Shift Clustering): یک روش بدون پارامتر برای خوشه‌بندی پیکسل‌ها.

تقسیم‌بندی مبتنی بر مرز (Edge-Based Segmentation):

• الگوریتم Canny: یک الگوریتم قدرتمند برای تشخیص لبه‌ها که می‌تواند به عنوان پیش‌پردازش برای ناحیه‌بندی استفاده شود.
• گرادیان‌گیری و لاپلاسین (Laplacian and Gradient-Based Methods): استفاده از فیلترهای مشتق‌گیری برای شناسایی لبه‌ها.

رشد ناحیه (Region growing):

استفاده از روش های مناسب برای ناحیه بندی تصاویر پزشکی و GIS به کمک روش های رشد ناحیه.

Water bodies detection:

آستانه گذاری برای تشخیص رشد آبی

روش رشد منطفه برای بررسی مناطق شهری:

از روش رشد ناحیه با انتخاب چند نقطه به عنوان بذر استفاده میکنیم تا پیکسل‌های تصویر که شباهت رنگی یا ویژگی‌های دیگری (مانند بافت یا شدت نور) دارند به عنوان منطقه شهری تشخیص داده شوند.

الگوریتم Watershed برای بخش‌بندی جاده‌ها:

برای تشخیص جاده‌ها در تصاویر GIS، این روش می‌تواند پیکسل‌های مربوط به جاده‌ها که معمولاً خطوط نازک و طولانی هستند را از سایر بخش‌های تصویر جدا کند. این روش به ویژه در تصاویری که جاده‌ها به خوبی مشخص نیستند و نویز دارند، مفید است.

خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering):
خوشه‌بندی سلسله مراتبی یک روش بخش‌بندی است که بر اساس اصول خوشه‌بندی داده‌ها عمل می‌کند.

• برای بخش‌بندی مناطق مختلف جغرافیایی (مانند جنگل‌ها، دریاچه‌ها، مناطق شهری)، خوشه‌بندی سلسله مراتبی می‌تواند به طور دقیق‌تر این مناطق را تشخیص دهد و بخش‌های مختلف تصویر را با توجه به ویژگی‌های آن‌ها به دسته‌های جداگانه تقسیم کند.
• برای بخش‌بندی تصاویر پزشکی مانند تصاویر سی‌تی‌اسکن یا ام‌آر‌آی، این روش می‌تواند برای تشخیص نواحی مختلف بدن مانند بافت‌های نرم، استخوان‌ها یا توده‌ها مورد استفاده قرار گیرد. مزیت این روش این است که می‌تواند داده‌ها را بدون نیاز به تعیین تعداد دقیق خوشه‌ها بخش‌بندی کند و نواحی مختلف تصویر را به طور دقیق‌تر مشخص کند.

الگوریتم‌های ناحیه‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق:

• Fully Convolutional Networks (FCN): شبکه‌های کاملاً کانولوشنی که می‌توانند نقشه‌های ویژگی را با اندازه کامل تصویر تولید کنند.

• U-Net: یک معماری محبوب برای ناحیه‌بندی تصاویر پزشکی که از ترکیب و دیکدینگ ویژگی‌ها استفاده می‌کند.

• SegNet: یک معماری که برای ناحیه‌بندی تصاویر رانندگی خودکار طراحی شده و از یک معماری encoder-decoder استفاده می‌کند.

• DeepLab: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق به همراه ترفندهایی مانند atrous convolution و conditional random fields (CRFs) برای بهبود دقت ناحیه‌بندی.

• Mask R-CNN: توسعه‌ای از Faster R-CNN که علاوه بر تشخیص اشیا، ناحیه‌بندی دقیق هر شیء را نیز انجام می‌دهد.

کتابخانه‌ها و ابزارها:

OpenCV: مجموعه‌ای از ابزارهای پردازش تصویر که شامل توابع مختلفی برای ناحیه‌بندی کلاسیک است.

Scikit-image: کتابخانه‌ای برای پردازش تصویر در Python که شامل الگوریتم‌های مختلف ناحیه‌بندی است.

Keras و TensorFlow: برای پیاده‌سازی و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق مانند U-Net و FCN.

کاربرد

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر و سگمنتیشن (ناحیه‌بندی) است. با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند مانند OpenCV، TensorFlow، و Keras، پایتون به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری عمیق برای ناحیه‌بندی تصاویر پیاده‌سازی کنید.

این زبان به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری، مناسب برای تحلیل داده‌های تصویری است و به پژوهشگران کمک می‌کند که الگوریتم‌های پیچیده را با کدهای ساده پیاده‌سازی کنند.

کاربرد پایتون در سگمنتیشن:

1. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: مدل‌هایی مانند U-Net، Mask R-CNN، و Fully Convolutional Networks (FCN) برای ناحیه‌بندی دقیق تصاویر استفاده می‌شوند.
2. پردازش تصاویر پزشکی: پایتون به‌طور گسترده‌ای در ناحیه‌بندی تصاویر پزشکی مثل MRI و CT به کار می‌رود تا تومورها و بافت‌های مختلف بدن را شناسایی کند.
3. کتابخانه‌های کاربردی: کتابخانه‌هایی مانند Pillow، OpenCV و Scikit-Image برای پیش‌پردازش تصاویر و آماده‌سازی داده‌ها استفاده می‌شوند.

نوشتن مقاله با استفاده از پایتون:

پایتون به پژوهشگران امکان می‌دهد تا نتایج تحقیقات خود را با استفاده از نمودارها و تحلیل‌های دقیق ارائه دهند. با استفاده از ابزارهای تجسم داده مثل Matplotlib و Seaborn، می‌توانید داده‌های تصویری و نتایج مدل‌های ناحیه‌بندی را به‌صورت گرافیکی نمایش دهید و از این طریق نتایج را به شکل قابل توجهی در مقالات علمی منتشر کنید.

به طور خلاصه، پایتون ابزاری قوی برای پژوهشگران است که نه تنها به تسریع روند تحقیقاتی کمک می‌کند، بلکه با ساده‌سازی پیچیدگی‌ها، به تولید مقالات علمی با کیفیت بالا منجر می‌شود.

چرا باید در این دوره ثبت نام کنید؟

پیشرفت شغلی: با یادگیری این مهارت‌ها می‌توانید به یک متخصص در حوزه پردازش تصویر تبدیل شوید.

تولید مقالات علمی: با تسلط بر این مباحث، می‌توانید مقالات علمی در زمینه ناحیه‌بندی تصاویر بنویسید و منتشر کنید.

دوره جامع و کاربردی: تمامی مفاهیم به‌صورت عملی و با مثال‌های واقعی تدریس می‌شوند.

پشتیبانی کامل: در طول دوره می‌توانید با مدرس و هم‌کلاسی‌های خود در ارتباط باشید و هر سوالی دارید مطرح کنید.

چطور ثبت نام کنم؟

برای ثبت نام بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت بلافاصله لینک شرکت در دوره به ایملتان ارسال می شود.

کد تخفیف 40 درصد = segmentation