, ,

کتاب کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: اتوماسیون در کشاورزی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده
  • 3. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
  • 4. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 5. مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در گیاه‌شناسی
  • 9. شناسایی الگو در تصاویر گیاهی
  • 10. مبانی طبقه‌بندی تصاویر
  • 11. معرفی مجموعه داده‌های بیماری‌های گیاهی
  • 12. پیش‌پردازش تصاویر گیاهی
  • 13. نرمال‌سازی و تغییر مقیاس تصاویر
  • 14. افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر گیاهی
  • 15. روش‌های حذف نویز از تصاویر گیاهی
  • 16. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در تصاویر گیاهی
  • 17. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر رنگ
  • 18. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر بافت
  • 19. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر شکل
  • 20. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی کلاسیک
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 23. شبکه‌های بیزی و کاربرد آن‌ها
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی
  • 25. طراحی معماری‌های CNN مناسب
  • 26. استفاده از شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
  • 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های CNN
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و بازیابی
  • 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 32. شناسایی بیماری‌های برگی گیاهان
  • 33. تشخیص لکه‌ها و علائم روی برگ
  • 34. طبقه‌بندی شدت بیماری‌ها
  • 35. شناسایی بیماری‌های ساقه‌ها و تنه‌ها
  • 36. تشخیص پوسیدگی‌ها و زخم‌ها
  • 37. شناسایی بیماری‌های ریشه
  • 38. تشخیص علائم کمبود مواد مغذی
  • 39. تشخیص آسیب‌های آفات
  • 40. تمایز بین بیماری‌های مختلف
  • 41. استفاده از داده‌های چندطیفی و فروسرخ
  • 42. پردازش تصاویر ماهواره‌ای و پهپاد
  • 43. شناسایی بیماری‌ها در مقیاس مزرعه
  • 44. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده شیوع بیماری
  • 45. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری
  • 46. مدیریت یکپارچه آفات و بیماری‌ها
  • 47. اتوماسیون در تشخیص بیماری‌های گیاهی
  • 48. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
  • 49. ملاحظات اخلاقی و قانونی در هوش مصنوعی کشاورزی
  • 50. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در کشاورزی هوشمند
  • 51. مقررات مربوط به استفاده از داده‌های کشاورزی
  • 52. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 53. اصول پایگاه داده برای ذخیره‌سازی داده‌های گیاهی
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء
  • 55. شبکه‌های تشخیص اشیاء (Object Detection Networks)
  • 56. شبکه‌های SSD و YOLO
  • 57. کاربرد در شناسایی نقاط آلوده
  • 58. شناسایی و نقشه‌برداری مناطق آلوده
  • 59. تشخیص نوع و شدت آلودگی
  • 60. استفاده از شبکه‌های بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 61. کاربرد در بخش‌بندی دقیق نواحی آسیب‌دیده
  • 62. استفاده از داده‌های سنسورهای محیطی
  • 63. ادغام داده‌های تصویری و غیرتصویری
  • 64. تحلیل همبستگی بین عوامل محیطی و بیماری
  • 65. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده بر اساس داده‌های ترکیبی
  • 66. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی سویه‌های بیماری‌زا
  • 67. تشخیص مقاومت گیاهان به بیماری‌ها
  • 68. نقشه‌برداری پراکندگی بیماری‌ها
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود ارقام گیاهی مقاوم
  • 70. پیش‌بینی پاسخ گیاه به تیمارهای مختلف
  • 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی سم‌پاشی و کوددهی
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر برای کشاورزان
  • 73. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در کشاورزی
  • 74. تحلیل متون و گزارش‌های مرتبط با بیماری‌های گیاهی
  • 75. استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات علمی
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های نادر
  • 77. سیستم‌های یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مزارع
  • 79. ملاحظات اقتصادی و بازگشت سرمایه
  • 80. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 81. استانداردهای داده و قابلیت همکاری سیستم‌ها
  • 82. پژوهش‌های آینده در هوش مصنوعی گیاه‌پزشکی
  • 83. توسعه الگوریتم‌های سبز و کم‌مصرف
  • 84. هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار
  • 85. همکاری با سازمان‌های تحقیقاتی و دولتی
  • 86. تدوین دستورالعمل‌های فنی و اجرایی
  • 87. نقش هوش مصنوعی در امنیت غذایی
  • 88. اهمیت تشخیص دقیق بیماری در زنجیره تولید
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در بازرسی محصولات کشاورزی
  • 90. شناسایی عیوب و بیماری‌ها در محصولات پس از برداشت
  • 91. استانداردسازی فرآیندهای کنترلی
  • 92. پیش‌بینی نیاز به سموم و کودها
  • 93. کاهش ضایعات محصولات کشاورزی
  • 94. ملاحظات مربوط به ترویج و آموزش یافته‌ها
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب
  • 96. حسگرهای هوشمند و جمع‌آوری داده
  • 97. تحلیل داده‌های مربوط به سلامت گیاه
  • 98. پیش‌بینی نیاز آبیاری بر اساس وضعیت سلامت
  • 99. سیستم‌های خودکار آبیاری هوشمند
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف نهاده‌ها

📚 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 کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی”

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

پیمایش به بالا