کتاب بهینه‌سازی ویژگی‌های عمیق برای ارزیابی پیشرفته تازگی ماهی با یادگیری ماشین
, ,

کتاب بهینه‌سازی ویژگی‌های عمیق برای ارزیابی پیشرفته تازگی ماهی با یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010465 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی ویژگی‌های عمیق برای ارزیابی پیشرفته تازگی ماهی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری عمیق و بینایی ماشین در ارزیابی کیفیت مواد غذایی

موضوع میانی: ارزیابی خودکار تازگی مواد غذایی با استفاده از تصاویر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 2. مفاهیم اولیه یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs)
  • 4. معرفی مجموعه داده‌های تصویر ماهی
  • 5. اهمیت ارزیابی تازگی ماهی
  • 6. روش‌های سنتی ارزیابی تازگی ماهی
  • 7. چالش‌های ارزیابی خودکار تازگی ماهی
  • 8. مروری بر مقاله‌ی "Deep Feature Optimization for Enhanced Fish Freshness Assessment"
  • 9. شناخت ساختار و اجزای مقاله‌ی علمی
  • 10. هدف و اهمیت بهینه‌سازی ویژگی‌ها در تازگی ماهی
  • 11. بررسی داده‌های مورد استفاده در مقاله
  • 12. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تصویر ماهی
  • 13. پیش‌پردازش تصاویر: نرمال‌سازی، تغییر اندازه
  • 14. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای تصاویر ماهی
  • 15. معرفی انواع مختلف شبکه‌های CNN برای پردازش تصویر
  • 16. استفاده از شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained CNNs)
  • 17. انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای تازگی ماهی
  • 18. انتخاب شبکه مناسب برای استخراج ویژگی
  • 19. مروری بر معماری ResNet
  • 20. مروری بر معماری VGGNet
  • 21. مروری بر معماری Inception
  • 22. استخراج ویژگی‌های عمیق از تصاویر ماهی
  • 23. بهینه‌سازی ویژگی‌های استخراج‌شده
  • 24. روش‌های کاهش ابعاد ویژگی (Dimensionality Reduction)
  • 25. انتخاب ویژگی‌های مهم برای ارزیابی تازگی
  • 26. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 27. طبقه‌بندی تازگی ماهی با استفاده از SVM
  • 28. طبقه‌بندی تازگی ماهی با استفاده از Random Forest
  • 29. طبقه‌بندی تازگی ماهی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 31. شاخص‌های ارزیابی: دقت، دقت، F1-score
  • 32. منحنی ROC و محاسبه AUC
  • 33. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل
  • 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 35. فهم مفهوم Overfitting و Underfitting
  • 36. روش‌های جلوگیری از Overfitting
  • 37. معرفی روش‌های بهینه‌سازی Adam و SGD
  • 38. کاربرد TensorBoard برای مانیتورینگ آموزش
  • 39. نقش لایه‌های Pooling در CNN
  • 40. نقش لایه‌های Activation در CNN
  • 41. استفاده از لایه‌های Batch Normalization
  • 42. پیاده‌سازی یک CNN ساده برای تازگی ماهی
  • 43. آموزش و ارزیابی یک مدل CNN پایه
  • 44. بهینه‌سازی معماری CNN برای عملکرد بهتر
  • 45. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 46. استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 47. مقایسه TensorFlow و PyTorch
  • 48. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 49. مقدمه‌ای بر Colab و Jupyter Notebook
  • 50. استفاده از GPU برای آموزش سریع‌تر
  • 51. اهمیت اندازه‌گیری مقیاس‌پذیری
  • 52. بهره‌گیری از معماری‌های پیچیده‌تر CNN
  • 53. استفاده از ResNet برای ارزیابی تازگی ماهی
  • 54. استفاده از VGGNet برای ارزیابی تازگی ماهی
  • 55. مقایسه عملکرد ResNet و VGGNet
  • 56. بهینه‌سازی ویژگی‌ها با استفاده از روش‌های تخصصی
  • 57. اصلاح لایه‌های آخر شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 58. به‌کارگیری تکنیک‌های attention mechanism
  • 59. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای افزایش داده
  • 60. ترکیب داده‌های تصویری و داده‌های دیگر (مثل داده‌های آزمایشگاهی)
  • 61. مدل‌سازی چند ورودی (Multi-input models)
  • 62. به‌کارگیری شبکه‌های CNN سه‌بعدی برای تصاویر ماهی
  • 63. استفاده از شبکه‌های Recurrent (RNNs) برای داده‌های سری زمانی
  • 64. بهبود دقت مدل با استفاده از Ensemble Learning
  • 65. پیاده‌سازی Ensemble Learning
  • 66. ارزیابی عملکرد Ensemble Learning
  • 67. آزمون‌های A/B برای ارزیابی مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 68. معرفی روش‌های تفسیر مدل (Explainable AI)
  • 69. استفاده از SHAP values برای تفسیر
  • 70. استفاده از LIME برای تفسیر
  • 71. استفاده از Grad-CAM برای visualization
  • 72. معرفی مفاهیم امنیت در یادگیری عمیق
  • 73. مقاومت در برابر حملات adversarial
  • 74. ارزیابی قابلیت اطمینان مدل
  • 75. طراحی یک رابط کاربری برای ارزیابی تازگی ماهی
  • 76. استقرار مدل بر روی یک سرور
  • 77. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 78. استفاده از Docker برای استقرار
  • 79. معرفی چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده
  • 80. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه‌ای (Edge Devices)
  • 81. فشرده‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه‌ای
  • 82. کاربردهای عملی سیستم ارزیابی تازگی ماهی
  • 83. سیستم‌های خودکار بازرسی کیفیت
  • 84. ردیابی زنجیره تامین ماهی
  • 85. پیش‌بینی عمر مفید ماهی
  • 86. بررسی مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 87. محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر تصویر
  • 88. آینده پژوهی و تحقیقات آتی
  • 89. بررسی مقالات جدید در زمینه ارزیابی تازگی ماهی
  • 90. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط
  • 91. چگونه یک پروژه‌ی یادگیری عمیق را شروع کنیم؟
  • 92. طراحی یک پروژه نمونه
  • 93. نوشتن گزارش و مستندات
  • 94. ارائه نتایج و بحث
  • 95. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در پروژه‌های واقعی
  • 96. مشارکت در جامعه‌ی یادگیری ماشین
  • 97. توصیه‌ها برای یادگیری بیشتر
  • 98. ایجاد یک پورتفولیو از پروژه‌ها
  • 99. به روز نگه‌داشتن دانش و مهارت‌ها
  • 100. شبکه‌سازی با متخصصان این حوزه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی ویژگی‌های عمیق برای ارزیابی پیشرفته تازگی ماهی با یادگیری ماشین”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا