کتاب تشخیص کیفیت بصری قطعات در بازتولید با استفاده از یادگیری عمیق: یک رویکرد مبتنی بر داده و آموزش افزایش تعمیم‌پذیری مدل
, ,

کتاب تشخیص کیفیت بصری قطعات در بازتولید با استفاده از یادگیری عمیق: یک رویکرد مبتنی بر داده و آموزش افزایش تعمیم‌پذیری مدل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008651 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 تشخیص کیفیت بصری قطعات در بازتولید با استفاده از یادگیری عمیق: یک رویکرد مبتنی بر داده و آموزش افزایش تعمیم‌پذیری مدل

موضوع کلی: هوش مصنوعی در صنعت

موضوع میانی: بینایی ماشین و یادگیری عمیق در بازتولید

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: اهداف و رویکرد
  • 2. اهمیت کیفیت بصری در صنعت بازتولید
  • 3. مفهوم بازتولید (Remanufacturing) و جایگاه آن در اقتصاد چرخشی
  • 4. چالش‌های بازرسی کیفیت در فرآیندهای بازتولید
  • 5. لزوم اتوماسیون و دیجیتال‌سازی در بازرسی کیفیت
  • 6. مروری بر بینایی ماشین (Computer Vision) و کاربردهای صنعتی آن
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 8. نقش داده‌ها در موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی
  • 9. مزایای یادگیری عمیق نسبت به روش‌های سنتی در بازرسی بصری
  • 10. ساختار کلی یک سیستم تشخیص کیفیت بصری مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 11. مفاهیم پایه تصویر دیجیتال: پیکسل، رزولوشن، کانال‌های رنگی
  • 12. انواع فرمت‌های تصویر و انتخاب مناسب برای بینایی ماشین
  • 13. سیستم‌های رنگی (RGB, Grayscale, HSV) و کاربردها
  • 14. عملیات نقطه‌ای روی تصاویر: روشنایی، کنتراست، گاما
  • 15. فیلترهای مکانی: هموارسازی (Smoothing) و افزایش وضوح (Sharpening)
  • 16. تبدیل‌های هندسی: چرخش، تغییر مقیاس، برش
  • 17. آستانه‌گذاری (Thresholding) و بخش‌بندی ساده تصویر
  • 18. استخراج ویژگی‌های سنتی: لبه‌ها (Edges)، گوشه‌ها (Corners)
  • 19. معرفی کتابخانه‌های پایه بینایی ماشین (OpenCV)
  • 20. چالش‌های کیفیت تصویر در محیط‌های صنعتی (نور، نویز، کثیفی)
  • 21. نورون‌های مصنوعی و شبکه‌های عصبی پایه
  • 22. مفاهیم وزن، بایاس، تابع فعال‌سازی
  • 23. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) و غیرنظارت شده (Unsupervised Learning)
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNNs)
  • 25. لایه‌های کانولوشن: فیلترها و نگاشت ویژگی (Feature Maps)
  • 26. لایه‌های پولینگ (Pooling): Max Pooling و Average Pooling
  • 27. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers)
  • 28. توابع زیان (Loss Functions) و بهینه‌سازی (Optimization)
  • 29. گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن (SGD, Adam, RMSProp)
  • 30. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 31. اهمیت یک مجموعه داده با کیفیت در بازرسی بصری
  • 32. تعریف مسئله و تعیین انواع نقص‌ها و دسته‌ها
  • 33. برنامه‌ریزی جمع‌آوری داده: تجهیزات، محیط، روش‌ها
  • 34. چالش‌های جمع‌آوری داده در محیط‌های صنعتی بازتولید (تنوع، کثیفی، سایش)
  • 35. روش‌های لیبل‌زنی (Annotation) تصاویر: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 36. انواع لیبل‌زنی برای طبقه‌بندی، تشخیص شیء و بخش‌بندی
  • 37. تضمین کیفیت لیبل‌زنی و رفع ابهامات
  • 38. مدیریت و سازماندهی مجموعه داده: ساختار دایرکتوری، متادیتا
  • 39. تقسیم‌بندی مجموعه داده: آموزش، اعتبارسنجی، تست
  • 40. بررسی و تحلیل داده‌ها: توزیع کلاس‌ها، نمونه‌های پرت (Outliers)
  • 41. مقابله با عدم تعادل کلاس‌ها (Class Imbalance) در مجموعه داده
  • 42. افزایش داده (Data Augmentation) در مرحله جمع‌آوری و حین آموزش
  • 43. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation) برای کمبود داده
  • 44. معیارهای ارزیابی کیفیت مجموعه داده (Data Quality Metrics)
  • 45. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
  • 46. مروری بر معماری‌های معروف CNN برای طبقه‌بندی (LeNet, AlexNet, VGG)
  • 47. ResNet و مفهوم اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
  • 48. Inception Networks و مفهوم فیلترهای چند مقیاسی
  • 49. MobileNet و EfficeientNet برای کاربردهای با منابع محدود
  • 50. مدل‌های پیش‌آموزش دیده (Pre-trained Models) و Transfer Learning
  • 51. معرفی تشخیص شیء (Object Detection) و کاربردهای آن در بازرسی
  • 52. رویکردهای تک مرحله‌ای (Single-shot) در تشخیص شیء (YOLO, SSD)
  • 53. رویکردهای دو مرحله‌ای (Two-stage) در تشخیص شیء (R-CNN Family)
  • 54. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) و نمونه (Instance Segmentation)
  • 55. معماری‌های بخش‌بندی (U-Net, Mask R-CNN) برای شناسایی دقیق نقص‌ها
  • 56. انتخاب تابع زیان مناسب برای مسائل طبقه‌بندی، تشخیص و بخش‌بندی
  • 57. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته (AdamW, Nesterov)
  • 58. مدیریت نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 59. روش‌های تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. مفهوم Overfitting و Underfitting و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 61. روش‌های منظم‌سازی (Regularization): Dropout, Batch Normalization, Weight Decay
  • 62. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت (Accuracy)، پرسیژن (Precision)، ریکال (Recall)، F1-Score
  • 63. ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix) و ROC Curve
  • 64. معیارهای ارزیابی تشخیص شیء: mAP (Mean Average Precision)
  • 65. معیارهای ارزیابی بخش‌بندی: IoU (Intersection over Union) و Dice Coefficient
  • 66. چالش‌های تعمیم‌پذیری در داده‌های واقعی و متغیر بازتولید
  • 67. مفهوم Domain Shift و Domain Gap
  • 68. داده‌افزایی پیشرفته (Advanced Data Augmentation) و تکنیک‌های آن (Mixup, CutMix)
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) عمیق: Fine-tuning و Feature Extraction
  • 70. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-Supervised Learning) برای داده‌های بدون لیبل
  • 71. یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Domain Adaptation)
  • 72. یادگیری با نظارت جزئی (Semi-Supervised Learning)
  • 73. یادگیری متایادگیری (Meta-Learning) برای تطبیق سریع
  • 74. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در بازرسی
  • 75. تکنیک‌های مقاوم‌سازی مدل در برابر نویز و اختلالات
  • 76. روش‌های تولید نمونه‌های دشمن‌گونه (Adversarial Examples) و دفاع در برابر آن‌ها
  • 77. یادگیری قوی (Robust Learning) برای داده‌های ناهمگن
  • 78. استفاده از Small Datasets: Few-Shot Learning و One-Shot Learning
  • 79. مدل‌های Ensemble برای افزایش مقاومت و دقت
  • 80. تکنیک‌های کالیبراسیون مدل و تخمین عدم قطعیت (Uncertainty Estimation)
  • 81. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در قطعات بازتولید
  • 82. رویکردهای تشخیص ناهنجاری با یادگیری عمیق (Autoencoders, GANs)
  • 83. بازرسی نقص‌های ریز (Small Defect Detection) و چالش‌های آن
  • 84. تشخیص بافت (Texture Analysis) و کاربرد آن در بازرسی سطوح
  • 85. سیستم‌های توصیفی (Explainable AI – XAI) برای درک تصمیمات مدل
  • 86. روش‌های XAI: Grad-CAM, LIME, SHAP
  • 87. ملاحظات زمان واقعی (Real-time Considerations) در سیستم‌های بازرسی
  • 88. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استنتاج سریع (Model Optimization for Inference)
  • 89. سخت‌افزارهای تخصصی برای بینایی ماشین صنعتی (GPUs, Edge AI Devices)
  • 90. ارزیابی هزینه-فایده پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری عمیق
  • 91. انتخاب بستر توسعه و استقرار (Cloud, On-premise, Edge)
  • 92. Pipeline توسعه و استقرار MLOps برای بینایی ماشین
  • 93. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 94. چالش‌های مقیاس‌پذیری در محیط‌های تولیدی
  • 95. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی صنعتی
  • 96. مرور کلی بر آموخته‌ها و بهترین روش‌ها
  • 97. موردکاوی‌هایی از پیاده‌سازی موفق در صنعت بازتولید
  • 98. چالش‌های باز و مسیرهای تحقیقاتی آینده
  • 99. تأثیر هوش مصنوعی بر آینده صنعت بازتولید
  • 100. منابع بیشتر و ادامه یادگیری

📚 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 تشخیص کیفیت بصری قطعات در بازتولید با استفاده از یادگیری عمیق: یک رویکرد مبتنی بر داده و آموزش افزایش تعمیم‌پذیری مدل”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا