ما در آی‌تی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتاب‌های تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژی‌های روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن می‌شیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه ساده‌تر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter
در عصر حاضر، پردازش تصویر و بینایی ماشین به فناوری‌های بنیادین و هسته مرکزی هوش مصنوعی مدرن تبدیل شده‌اند. این علوم به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری این قابلیت را می‌دهند که نه‌تنها تصاویر را بهبود بخشیده و تحلیل کنند، بلکه بتوانند محتوای بصری را به عمیق‌ترین شکل ممکن تفسیر کرده، بفهمند و حتی دست به خلق و تولید تصاویر جدید بزنند. امروزه، فناوری‌های مبتنی بر بینایی کامپیوتر در طیف وسیعی از صنایع حیاتی از جمله مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی، سیستم‌های خودران، رباتیک پیشرفته، سنجش از دور، تصویربرداری علمی، سیستم‌های تولید صنعتی و رسانه‌های خلاق کاربرد گسترده و غیرقابل انکاری دارند.
متنی که پیش روی شماست، معرفی کامل یکی از جامع‌ترین و معتبرترین منابع آموزشی در این حوزه است. این کتاب یک سفر کاملاً عملی، کاربردی و در عین حال با پایه‌های قوی ریاضیات است که شما را از مفاهیم پایه‌ای پردازش تصویر دیجیتال، به سوی پیشرفته‌ترین دستاوردهای روز دنیا در زمینه بینایی ماشین و هوش مصنوعی مولد با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون هدایت می‌کند. اگر به دنبال منبعی هستید که شما را از یک برنامه‌نویس ساده به یک متخصص تحلیلگر تصاویر بصری تبدیل کند، این اثر دقیقاً برای شما نگاشته شده است.
فلسفه مرکزی و نقطه قوت بی‌نظیر این کتاب، یادگیری از طریق درک اصول اولیه و بنیادین است. در این اثر، هیچ موضوعی به صورت سطحی و تنها با ارائه چند خط کد آماده آموزش داده نمی‌شود. هر مبحث ابتدا از طریق پایه‌های دقیق ریاضی و تئوری توسعه می‌یابد، سپس با توضیحات شهودی و قابل فهم ترکیب شده و در نهایت با پیاده‌سازی‌های کاملاً عملی و کاربردی در زبان پایتون تثبیت می‌گردد.
این یکپارچگی بی‌نظیر میان تئوری، شهود انسانی و کدنویسی عملی به گونه‌ای طراحی شده است که به خوانندگان کمک می‌کند نه تنها بدانند این متدها و الگوریتم‌ها چگونه کار می‌کنند، بلکه درک کنند که چرا به این شکل عمل می‌کنند. با درک چرایی الگوریتم‌ها، شما قادر خواهید بود در پروژه‌های واقعی خود، مدل‌ها را متناسب با نیازهای خاص خود تغییر داده و بهینه‌سازی کنید و از استفاده کورکورانه از ابزارهای آماده فراتر بروید.
در ویرایش دوم این اثر ارزشمند، محتوا به شکلی گسترده بازبینی و بسط داده شده است تا بازتاب‌دهنده پیشرفت‌های سریع و خیره‌کننده اخیر در حوزه یادگیری عمیق، هوش مصنوعی چندوجهی و مدل‌های مولد باشد. مطالب جدیدی که به کتاب افزوده شده‌اند، جدیدترین روش‌های روز دنیا را در بر می‌گیرند، در حالی که همچنان تاکید قدرتمند خود را بر دقت ریاضی و پیاده‌سازی‌های عملی حفظ کرده‌اند.
شناخت مخاطب هدف این اثر نشان می‌دهد که محتوای آن تا چه حد با دقت و ظرافت دسته‌بندی شده است. این کتاب به عنوان یک مرجع رومیزی ضروری برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
دانشجویانی که در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر در حال پژوهش هستند، می‌توانند از این کتاب به عنوان یک راهنمای جامع برای درک مقالات علمی و پیاده‌سازی ایده‌های نوآورانه خود استفاده کنند. ارائه شده در این کتاب، مسیر را برای نگارش پایان‌نامه‌ها و مقالات معتبر هموار می‌سازد.
کلمات کلیدی:برنامه‌نویسانی که قصد دارند از توسعه نرم‌افزارهای سنتی به سمت حوزه‌های پرتقاضا و جذاب هوش مصنوعی حرکت کنند. این کتاب برای توسعه‌دهندگان پایتون و دانشمندان کاربردی در نظر گرفته شده است که می‌خواهند از استفاده به عنوان جعبه‌سیاه (Black-box) از الگوریتم‌ها فراتر رفته و اصول ریاضی، الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی‌های زیرین آن‌ها را به صورت عمیق درک کنند.
مهندسانی که در صنایعی نظیر کنترل کیفیت خودکار، تصویربرداری پزشکی و سیستم‌های امنیتی فعالیت می‌کنند، با مطالعه این کتاب می‌توانند سیستم‌های بینایی ماشین پیشرفته را برای حل چالش‌های واقعی محیط کار خود طراحی و پیاده‌سازی نمایند.
برای مطالعه این کتاب، داشتن درک پایه‌ای از زبان برنامه‌نویسی پایتون، جبر خطی و احتمالات فرض شده است. در حالی که آشنایی قبلی با مفاهیم یادگیری ماشین یا پردازش تصویر می‌تواند کمک‌کننده باشد، اما به هیچ وجه الزامی نیست؛ زیرا کتاب از مفاهیم کاملاً پایه شروع به آموزش می‌کند.
برای درک بهتر ارزش علمی این اثر، به بررسی دقیق و تحلیلی فصول سیزده‌گانه آن می‌پردازیم. هر فصل به گونه‌ای طراحی شده است که یک بلوک سازنده برای فصول بعدی باشد.
این فصل شما را با الفبای دنیای تصاویر دیجیتال آشنا می‌کند. مباحثی نظیر بازنمایی تصویر دیجیتال، نمونه‌برداری، کوانتیزاسیون و نحوه ورود و خروج اطلاعات تصویر با استفاده از پایتون به طور مفصل بررسی می‌شوند. شما با کتابخانه‌های هسته‌ای پردازش تصویر مانند پایلو (PIL)، اوپن سی‌وی (OpenCV) و سایکیت-ایمیج (scikit-image) برای خواندن، نوشتن و نمایش اصولی تصاویر آشنا خواهید شد. این فصل پایه و اساس تمام کارهایی است که در ادامه انجام خواهید داد.
در این بخش، وارد دنیای جذاب تغییرات روی تصاویر خواهید شد. آموزش عملی دستکاری پیشرفته تصویر با استفاده از نام‌پای (NumPy) و سایر ابزارها ارائه می‌شود. مباحث این فصل شامل تبدیلات هندسی، عملیات مبتنی بر شدت روشنایی، ترکیب تصاویر، پوشش آلفا، تحلیل هیستوگرام، رسم اشکال هندسی اولیه و پردازش تصاویر چند کاناله است. این تکنیک‌ها برای پیش‌پردازش داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین بسیار حیاتی هستند.
این فصل به شما نشان می‌دهد که چگونه پردازش تصویر پیشرفته را در چندین کتابخانه مختلف به صورت همزمان انجام دهید. شما با مفاهیمی نظیر تبدیلات مبتنی بر جداول جستجو (LUT)، ایجاد جلوه‌های رنگی پیچیده، اعوجاج و انحراف هندسی، مفهوم هموگرافی، اصلاح خطای چشم‌ماهی (Fisheye) در دوربین‌ها، تکنیک‌های درونیابی و اعمال جلوه‌های بصری خاص روی تصاویر آشنا می‌شوید. درک هموگرافی برای پروژه‌هایی مانند ساخت تصاویر پانوراما از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.
یکی از مهم‌ترین و پیچیده‌ترین مفاهیم در پردازش سیگنال و تصویر، تبدیل اطلاعات از دامنه مکان به دامنه فرکانس است. این فصل به کاوش در نحوه شکل‌گیری تصویر از طریق نمونه‌برداری و کوانتیزاسیون می‌پردازد. مباحثی چون افزایش و کاهش مقیاس نمونه‌برداری، پدیده الیاسینگ (Aliasing) و درونیابی بررسی می‌شوند. سپس، یک معرفی بسیار دقیق و ریاضی از تحلیل دامنه فرکانس با استفاده از تبدیلات فوریه گسسته (DFT)، تبدیل فوریه سریع (FFT)، تبدیل کسینوسی گسسته (DCT) و تبدیلات والش-آدامارد به همراه خواص ریاضی آن‌ها ارائه می‌گردد.
فهم دقیق عملگر کانولوشن، کلید ورود به دنیای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق است. این فصل نظریه پیچش یا کانولوشن را هم در دامنه مکانی و هم در دامنه فرکانسی توضیح می‌دهد. مفاهیمی مانند همبستگی، تطبیق الگو، فیلترهای گوسی، قضیه کانولوشن و پیاده‌سازی‌های عملی و قدرتمند با استفاده از سای‌پای (SciPy)، اوپن‌سی‌وی و پای‌تورچ (PyTorch) آموزش داده می‌شوند. همچنین مفاهیم کانولوشن دو بعدی و سه بعدی برای پردازش داده‌های حجیم‌تر بررسی می‌گردند.
در ادامه مباحث تبدیل فوریه، این فصل به جزئیات تکنیک‌های فیلتر کردن در دامنه فرکانس می‌پردازد. شما با فیلترهای پایین‌گذر، بالากذر، میان‌گذر و فیلترهای شکاف (Notch) با استفاده از فرمولاسیون‌های ایده‌آل، باتروورث و گوسی آشنا می‌شوید. کاربردهای عملی این فیلترها در حذف نویز تصاویر، از بین بردن نویزهای دوره‌ای و بازنمایی ویژگی‌های فوریه به طور کامل و با کدنویسی پایتون پوشش داده شده است.
چگونه می‌توان کیفیت یک تصویر تاریک یا نویزدار را به حداکثر رساند؟ این فصل پاسخ جامع به این سوال است. مباحث شامل تبدیلات شدت نقطه‌ای، پردازش هیستوگرام، بهبود کنتراست، تکنیک دیترینگ، بهبود کیفیت مبتنی بر منطق فازی، اصلاح رنگ، تکنیک‌های سنتی حذف نویز و روش‌های مبتنی بر موجک (Wavelet) است. نقطه عطف این فصل، ورود به مدل‌های بهبود کیفیت مبتنی بر یادگیری عمیق مدرن مانند معماری‌های Zero-DCE، الگوریتم BM3D و شبکه‌های EDSR است که مرزهای کیفیت تصویر را جابجا کرده‌اند.
ریاضیات در خدمت استخراج ویژگی‌ها. این فصل پردازش تصویر مبتنی بر مشتقات را شرح می‌دهد؛ از جمله گرادیان‌ها، عملگرهای لاپلاس و تکنیک‌های قدرتمند تشخیص لبه مانند سوبل (Sobel)، کنی (Canny)، فیلترهای LoG و DoG. همچنین مباحث پیشرفته‌تری نظیر انتشار ناهمسانگرد، تشخیص ساختارها و خطوط الراس، اهرام چندمقیاسه و در نهایت، روش‌های تشخیص لبه با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق مورد بررسی قرار می‌گیرند.
بازیابی تصاویری که به دلیل خطاهای لنز یا حرکت تار شده‌اند، یکی از چالش‌برانگیزترین مسائل است. این فصل یک بررسی دقیق و علمی از بازیابی تصویر ارائه می‌دهد که شامل دکانولوشن، فیلتر وینر، منظم‌سازی تیخونوف، فرمولاسیون‌های بیزی، الگوریتم‌های CLEAN و بازنمایی‌های تُنک (Sparse) است. در بخش مدرن، روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای بازیابی و درونیابی تصویر (Inpainting) با استفاده از شبکه‌هایی مانند NAFNet، LaMa و مدل‌های نوین انتشار (Diffusion Models) آموزش داده می‌شوند.
قطعه‌بندی یا سگمنتیشن، گام اساسی برای درک صحنه توسط ماشین است. این فصل تکنیک‌های قطعه‌بندی را از روش‌های پایه مانند آستانه‌گذاری، الگوریتم آبخیز (Watershed)، سوپرپیکسل‌ها و روش‌های تغییراتی آغاز کرده و تا رویکردهای قدرتمند یادگیری عمیق پیش می‌رود. معماری‌های بی‌نظیری نظیر شبکه‌های تمام کانولوشنی (FCNs)، DeepLab، شبکه‌های Mask R-CNN، قطعه‌بندی مبتنی بر خانواده YOLO و مدل‌های پیشرفته مبتنی بر ترانسفورمر مانند SegFormer، Mask2Former و DETR با جزئیات کامل بررسی می‌شوند.
این فصل شما را به لبه تکنولوژی در بینایی ماشین می‌برد. بررسی مدل‌های قطعه‌بندی قابل هدایت با اعلان (Promptable) و مدل‌های چندوجهی مانند مدل قدرتمند SAM و روش‌های مبتنی بر CLIP در این بخش قرار دارند. همچنین ادغام سیستم‌های بینایی و زبان (Vision-Language)، تخمین عمق تک‌چشمی، بازسازی سه‌بعدی محیط، قطعه‌بندی در تصاویر پزشکی و سنجش از دور، به همراه معرفی کامل معیارهای ارزیابی مانند IoU، Dice و mAP تدریس می‌شوند.
قلب تپنده بسیاری از کاربردهای تجاری بینایی ماشین در این فصل می‌تپد. آموزش جامع دسته‌بندی و تشخیص تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs)، مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning)، ترانسفورمرهای بینایی (Vision Transformers)، یادگیری با نمونه‌های کم (Few-shot) و بدون نمونه (Zero-shot)، یادگیری خودنظارتی و بررسی مقاومت در برابر حملات خصمانه. کاربردهای دنیای واقعی از جمله خطوط لوله تشخیص نویسه نوری (OCR)، سیستم‌های تشخیص چهره، فیلترهای واقعیت افزوده (AR)، شناسایی دیپ‌فیک‌ها (Deepfakes) و سیستم‌های بازرسی صنعتی به طور عملی پیاده‌سازی می‌شوند.
فصل پایانی، شاهکار این کتاب و پیشرفته‌ترین مبحث حال حاضر در دنیای فناوری است. این فصل به کاوش در مدل‌سازی مولد می‌پردازد؛ از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAEs) گرفته تا مدل‌های انتشار (Diffusion Models) و مدل‌های پایه در مقیاس بزرگ. معماری‌های انقلابی مانند Stable Diffusion، ابزار ControlNet، سیستم DALL·E و سیستم‌های تصویری مبتنی بر GPT به تفصیل شرح داده می‌شوند. این رویکردها نشانگر تکامل سیستم‌های بینایی از «درک منفعلانه» به سوی «تولید فعال»، ویرایش هوشمند، بازیابی پیشرفته و استدلال بر روی داده‌های بصری هستند. کاربردهای این مدل‌ها در حوزه‌های علم، پزشکی و صنعت بی‌نظیر است.
برای پیاده‌سازی مفاهیم تئوری، کتاب از بهترین و استانداردترین ابزارهای موجود در اکوسیستم پایتون بهره برده است. شما در طول مطالعه این کتاب، کار با کتابخانه‌های قدرتمندی نظیر نام‌پای (NumPy) برای محاسبات ماتریسی، اوپن سی‌وی (OpenCV) برای پردازش بلادرنگ، و فریم‌ورک‌های بی‌رقیب پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق را به صورت حرفه‌ای فرا خواهید گرفت.
از آنجا که کتابخانه‌های زبان پایتون با سرعت بالایی در حال تکامل هستند، نویسنده با هوشمندی کدهای منبع را در مخزن گیت‌هاب اختصاصی کتاب قرار داده است تا خوانندگان همواره به به‌روزترین نسخه‌های کدها بدون مشکل تداخل نسخه‌ها دسترسی داشته باشند. درک این پویایی در محیط برنامه‌نویسی، شما را به یک توسعه‌دهنده انعطاف‌پذیرتر تبدیل می‌کند.
در دنیایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال جایگزینی روش‌های سنتی است، داشتن دانش عمیق و اصولی نقطه تمایز شما با دیگران خواهد بود. این کتاب با حجم وسیع اطلاعات تحلیلی، فرمول‌های دقیق ریاضی و کدهای کاربردی، اثری نیست که بتوان با یک بار روخوانی از آن گذشت. در اختیار داشتن فیزیکی این مرجع بر روی میز کارتان، به شما این امکان را می‌دهد که در زمان توسعه پروژه‌های پیچیده نرم‌افزاری، پیاده‌سازی معماری‌های یادگیری عمیق یا تحلیل مقالات علمی، به سرعت به مبانی دقیق و کدهای بهینه‌شده دسترسی پیدا کنید.
متن روان، ساختار طبقه‌بندی شده از مباحث پایه تا هوش مصنوعی مولد، و تمرکز بر روی حل مسائل دنیای واقعی، این اثر را به یکی از ضروری‌ترین کتاب‌های تخصصی برای هر مهندس نرم‌افزار و پژوهشگر هوش مصنوعی تبدیل کرده است. با مطالعه این کتاب، شما دیگر تنها مصرف‌کننده ابزارهای هوش مصنوعی نخواهید بود، بلکه به خالق و توسعه‌دهنده سیستم‌های بینایی ماشین مدرن ارتقا خواهید یافت.
دسته‌بندی: علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی پایتون
برچسب‌ها: کتاب پردازش تصویر با پایتون,کتاب آموزش بینایی ماشین,مرجع کامل هوش مصنوعی مولد,کتاب یادگیری عمیق در پایتون,الگوریتم های تشخیص اشیاء,پیاده سازی شبکه های عصبی پیچشی,مدل های انتشار و پردازش تصویر,کتابخانه اوپن سی وی در پایتون,آموزش پیشرفته پای تورچ,کتاب برنامه نویسی شبکه های مولد تخاصمی,تحلیل داده های بصری کامپیوتر,آموزش عملی تنسورفلو
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران (0)