, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در هوش مصنوعی برای کشاورزی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در هوش مصنوعی برای کشاورزی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات در هوش مصنوعی برای کشاورزی
  • 2. مبانی برنامه نویسی
  • 3. مقدمه ای بر پایتون برای کشاورزی
  • 4. نصب و راه اندازی پایتون و محیط توسعه
  • 5. متغیرها و انواع داده در پایتون
  • 6. عملگرها و عبارات در پایتون
  • 7. ساختارهای کنترلی: شرطی ها (if/else)
  • 8. ساختارهای کنترلی: حلقه ها (for/while)
  • 9. توابع: تعریف و فراخوانی
  • 10. توابع: پارامترها و آرگومان ها
  • 11. مقدمه ای بر آرایه ها و لیست ها
  • 12. کار با رشته ها در پایتون
  • 13. مقدمه ای بر کتابخانه های پایتون
  • 14. آشنایی با نامپای (NumPy)
  • 15. آشنایی با پانداز (Pandas)
  • 16. آشنایی با matplotlib
  • 17. آشنایی با seaborn
  • 18. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 19. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 20. مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 21. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 22. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 23. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 25. مقدمه ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 26. آشنایی با کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow)
  • 27. آشنایی با کتابخانه کراس (Keras)
  • 28. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 29. آشنایی با مفاهیم موازی سازی
  • 30. انواع معماری های HPC
  • 31. پردازنده های چند هسته ای و GPU ها
  • 32. مقدمه ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 33. مقدمه ای بر CUDA
  • 34. بهینه سازی کد برای HPC
  • 35. آشنایی با خوشه های محاسباتی
  • 36. مقدمه ای بر محاسبات ابری
  • 37. سرویس های ابری برای HPC
  • 38. ذخیره سازی داده در HPC
  • 39. مدیریت داده های بزرگ در HPC
  • 40. داده های کشاورزی: انواع و منابع
  • 41. جمع آوری داده های کشاورزی با استفاده از حسگرها
  • 42. پردازش داده های حسگرها
  • 43. تجزیه و تحلیل داده های کشاورزی
  • 44. تصویربرداری هوایی و ماهواره ای در کشاورزی
  • 45. پردازش تصاویر ماهواره ای
  • 46. تشخیص عوارض در تصاویر ماهواره ای
  • 47. کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی عملکرد محصول
  • 48. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت آبیاری
  • 49. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری های گیاهی
  • 50. کاربرد هوش مصنوعی در کنترل آفات
  • 51. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه سازی مصرف کود
  • 52. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت دامپروری
  • 53. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی دقیق
  • 54. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت گلخانه
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی ارگانیک
  • 56. کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین کشاورزی
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی محصولات کشاورزی
  • 58. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت ریسک کشاورزی
  • 59. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 60. امنیت داده ها در هوش مصنوعی کشاورزی
  • 61. حریم خصوصی داده ها در هوش مصنوعی کشاورزی
  • 62. ملاحظات قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 63. مقدمه ای بر سیستم های توزیع شده
  • 64. مدیریت منابع در سیستم های توزیع شده
  • 65. همگام سازی و هماهنگی در سیستم های توزیع شده
  • 66. تحمل خطا در سیستم های توزیع شده
  • 67. مقدمه ای بر کلان داده (Big Data)
  • 68. معماری های کلان داده
  • 69. فریم ورک های پردازش کلان داده (Hadoop, Spark)
  • 70. تجزیه و تحلیل کلان داده در کشاورزی
  • 71. ویژه‌سازی داده ها در کشاورزی
  • 72. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای کشاورزی
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در کاهش ضایعات کشاورزی
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در افزایش بهره وری کشاورزی
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار
  • 76. ارزیابی عملکرد الگوریتم های هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 77. مقایسه الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 78. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل کشاورزی
  • 79. بهینه سازی پارامترهای الگوریتم های هوش مصنوعی
  • 80. اعتبارسنجی مدل های هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 81. پیاده سازی یک پروژه هوش مصنوعی برای پیش بینی عملکرد محصول
  • 82. پیاده سازی یک پروژه هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری های گیاهی
  • 83. پیاده سازی یک پروژه هوش مصنوعی برای مدیریت آبیاری
  • 84. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی در کشاورزی
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ربات های کشاورزی
  • 86. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه سازی مصرف انرژی در کشاورزی
  • 87. روش های مقیاس بندی مدل های هوش مصنوعی برای کشاورزی
  • 88. استفاده از خدمات ابری برای مقیاس بندی مدل ها
  • 89. بهینه سازی مصرف حافظه در مدل های هوش مصنوعی
  • 90. بهینه سازی سرعت پردازش در مدل های هوش مصنوعی
  • 91. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم های هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 92. آینده هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 93. چالش های پیش روی استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 94. نقش دولت و سیاست گذاری در توسعه هوش مصنوعی کشاورزی
  • 95. مطالعات موردی: کاربردهای موفق هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 96. منابع و مراجع مفید برای یادگیری بیشتر
  • 97. پروژه پایانی: طراحی و پیاده سازی یک سیستم هوش مصنوعی برای یک مسئله کشاورزی
  • 98. فایل‌ها و داده‌ها در پایتون برای کشاورزی
  • 99. ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها و دیکشنری‌ها
  • 100. تجسم داده‌ها در پایتون با استفاده از matplotlib و seaborn

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در هوش مصنوعی برای کشاورزی”

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

پیمایش به بالا