📚 در این ویدیوها سعی شده که به تمام سوالات زیر با یک مثال عملی پاسخ داده شود : 👇👇

🔹 نحوه #لیبل_گذاری داده های دو کلاس است؟
🔸 چطور یک پروژه #شناسایی الگو انجام دهیم؟!
🔹 پروژه #شناسایی_الگو (#پترن) شامل چه مراحلی است؟
🔸 چطور یک مدل برای #کلاسبندی #طراحی کنیم؟
🔹 از کجا بدونیم مدل طراحی شده #خوب کار می کند یا نه؟!
🔸 نحوه #ارزیابی مدل طراحی شده؟!
🔹 نحوه #تقسیم داده به دو بخش آموزش و تست؟
🔸 نحوه #لیبل_گذاری داده های تست و آموزش ؟
⚠️ 📚 پروژه ای که در این ویدیوها آموزش داده شده، یک تسک بسیار ساده ای است و هدف این است که دوستان با انجام یک پروژه کلاسبندی آشنا بشوند.

💡ویدیوهای آموزشی بنابه درخواست اعضای گروه آماده میشوند!
✅#سوالات خود را با ادمین کانال در میان بگذارید.
🔹سرفرصت به همه سوالات در قالب ویدیوی آموزشی پاسخ داده خواهد شد!
➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
.

✅ آموزش الگوریتم هوش مصنوعی جهت حذف نویز و آرتیفکت در تصویر توسط محققان NVIDAI!
👨‍💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو

✍ چه اتفاقی میافته اگه شما به یک تکنولوژی هوش مصنوعی دست یابید که بتونه تمام نویزها و آرتیفکتهای تصویر را حذف کند؟! 🧐
حتی نویزهایی که در تصاویر با شدت روشنایی پایین هستند؟ عالیه نه؟😃
خب حالا اگه اون الگوریتمه متن و واترمارکها رو هم بتونه از تصویر حذف کنه چی؟! دیگه خیلی عالیه نه؟!😇
🔺گفته میشه که هر تکنولوژی هم میتونه استفاده #خوب ازش بشه و هم #بد، ولی این هیچ وقت نباید #نوآوری‌هارو متوقف کنه.
🔺 در آخرین تحقیقات #پردازش_تصویر ، NVIDIA در گزارشی گفته است که تیمشون تونستن یک AIی را آموزش دهند که می تونه از طریق یک رویکرد #یادگیری_عمیق، #نویز عکس های دانه دار (grainy image) رو حذف کنه. این گروه برای انجام این پروژه با دانشگاه آالو و MIT همکاری کرده است.
🔹معمولا مدل #هوش_مصنوعی نیاز داره که به تصویر بدون نویز و تصویر نویزی نگاه کنه و #تفاوت بین دو تصویر رو بفهمه و از این طریق یاد بگیره که نویز تصاویر نویزی رو حذف و یا کم کنه. (چیزی که ما تو دوره شبکه عصبی و پردازش تصویر با بچه ها کار میکنیم)
اما نکته قابل توجه اینه که این مدل هوش مصنوعی ارائه شده تنها به نمونه های مشابه تصاویر نویزی نگاه میکنه و نویز تصویر را حذف میکنه!!🤔🙄
هیچ تصویر بدون نویز (تر و تمیز) به مدل AI نشون داده نشده و ولی با این حال الگورتیم تونسته به صورت خودکار یاد بگیره که چطوری تصاویر رو بهبود بده و نویزشون رو از بین ببره!

🔹 محققان بیان کرده اند که: این امکان پذیره که یاد بگیریم سیگنالهای نویزی رو بدون مشاهده تصاویر بدون نویز بازسازی کنیم، اونم با عملکرد نزدیک و یا برابر با مدلهایی که با نگاه کردن به تصاویر بدون نویز، نویز تصویر رو کم می کنند!
"تیم GPU های NVIDIA Tesla P100 با چارچوب یادگیری عمیق TensorFlow cuDNN-accelerated استفاده کرده اند. این تیم مدل خود را در 50،000 عکس در مجموعه اعتبار سنجی ImageNet آموزش دادند.

💡انتظار میره که این مدل هوش مصنوعی در حوزه پزشکی جهت #بهبود تصاویر #پزشکی #MRI که معمولا به پردازشهای گسترده ای برای حذف نویز دارند، استفاده شوند.
همچنین میتواند در بهبود تصاویری که در معرض تابش طولانی تلسکوپها(که برای آستروفوفوگرافی استفاده میشوند) در آسمان شب قرار میگیرند استفاده شوند.
این الگوریتم همچنین میتواند زمان پردازش تصاویر جهت کاهش نویز را کم کند!
🔹 ولی اینکه این الگوریتم باعث می شود احتمال #سرقت تصاویر بالا بره برای ما یه سوالی هست که در سر ما میگذرد!
مرجع:
https://www.google.com/amp/s/www.firstpost.com/tech/news-analysis/nvidia-researchers-have-trained-an-ai-to-remove-noise-and-text-from-images-4725191.html/amp

#خبر
#هوش_مصنوعی
#پردازش_تصویر

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME