معرفی دوره: تشخیص تومور مغزی با قطعه‌بندی معنایی با یادگیری عمیق CNN در متلب
Deep learning (Semantic segmentation) for Tumor detection
مقدمه
این دوره آموزشی به بررسی و آموزش روش‌های تشخیص تومور مغزی با استفاده از قطعه‌بندی معنایی تصاویر با یادگیری عمیق (CNN) در متلب می‌پردازد. این دوره شامل مراحل آماده‌سازی داده‌ها، طراحی و پیاده‌سازی معماری شبکه‌های عصبی عمیق، و ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با استفاده از معیارهای استاندارد است. هدف اصلی این دوره، بهبود دقت و کارایی مدل‌های تشخیص تومور مغزی از طریق تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق است.

Telegram: t.me/matlabanyone
t.me/hassan_saadatmand
h.saadatmand22@yahoo.com
www.matlablearning.com

اهداف دوره
آشنایی با مفاهیم پایه قطعه‌بندی معنایی و یادگیری عمیق (CNN)

توانایی آماده‌سازی و پیش‌پردازش تصاویر به همراه تصاویر لیبل

یادگیری طراحی معماری شبکه عصبی عمیق با استفاده از Deeplabv3+

توانایی تست و ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد

ارتقای مهارت‌های عملی در پیاده‌سازی و بهبود مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص تومور مغزی

سرفصل‌های دوره
آماده‌سازی تصاویر به همراه تصاویر لیبل:

اصول پایه آماده‌سازی تصاویر

تهیه و تنظیم تصاویر ورودی و لیبل‌ها

ابزارها و روش‌های پیش‌پردازش داده‌های تصویری

تقسیم‌بندی داده‌ها:

تحلیل داده‌ها و تنظیم مجموعه داده‌ها

تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی

طراحی معماری شبکه عصبی عمیق بر اساس Deeplabv3+:

معرفی و بررسی معماری Deeplabv3+

اصول و مفاهیم طراحی شبکه‌های عصبی عمیق

پیاده‌سازی و تنظیم پارامترهای مدل در متلب

تشخیص تومور مغزی با قطعه‌بندی معنایی:

کاربرد قطعه‌بندی معنایی در تشخیص تومور مغزی

تکنیک‌های ویژه برای شناسایی تومور مغزی با استفاده از یادگیری عمیق

مثال‌ها و تمرین‌های عملی

تست و ارزیابی با معیارهای استاندارد:

روش‌های تست مدل‌های آموزش‌دیده

معیارهای استاندارد ارزیابی عملکرد مدل‌ها (مانند دقت، IOU و F1-Score)

تحلیل و تفسیر نتایج تست و بهبود مدل‌ها

کاربردهای عملی و پروژه‌ها:

بررسی پروژه‌های کاربردی در قطعه‌بندی معنایی و تشخیص تومور مغزی

تحلیل و ارزیابی عملکرد مدل‌های پیاده‌سازی شده

چالش‌ها و راهکارهای بهبود عملکرد مدل‌ها

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری:

مرور مطالب و مفاهیم کلیدی ارائه شده در دوره

ارائه منابع و مراجع برای ادامه یادگیری

مخاطبان دوره
این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران، مهندسان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و بینایی ماشین مناسب است که می‌خواهند با تکنیک‌های پیشرفته قطعه‌بندی معنایی و یادگیری عمیق آشنا شوند و توانایی پیاده‌سازی و بهبود این مدل‌ها را در محیط متلب به دست آورند.

مدت زمان دوره
این دوره در مدت زمان حدود 4 ساعت برگزار می‌شود و شامل بخش‌های تئوری و عملی است.

با شرکت در این دوره، شما با مبانی نظری و عملی قطعه‌بندی معنایی و تشخیص تومور مغزی با یادگیری عمیق (CNN) آشنا خواهید شد و می‌توانید از این تکنیک‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنید.

ا

свернуть