کتاب تشخیص بلادرنگ و سطح‌بندی حوادث رانندگی در بزرگراه‌ها با استفاده از داده‌های تلِماتیک پراکنده
, ,

کتاب تشخیص بلادرنگ و سطح‌بندی حوادث رانندگی در بزرگراه‌ها با استفاده از داده‌های تلِماتیک پراکنده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008546 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 بلادرنگ و سطح‌بندی حوادث رانندگی در بزرگراه‌ها با استفاده از داده‌های تلِماتیک پراکنده

موضوع کلی: سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و داده‌کاوی

موضوع میانی: تشخیص حوادث رانندگی در زمان واقعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 2. آشنایی با داده‌های ترافیکی و اهمیت آن‌ها
  • 3. معرفی داده‌های تلماتیک و انواع آن
  • 4. آشنایی با داده‌های تلماتیک پراکنده
  • 5. مزایا و معایب داده‌های تلماتیک پراکنده
  • 6. مروری بر مقاله‌ی "Real-Time Lane-Level Crash Detection on Freeways Using Sparse Telematics Data"
  • 7. اصول تشخیص حوادث رانندگی
  • 8. اهمیت تشخیص بلادرنگ حوادث رانندگی
  • 9. معرفی الگوریتم‌های تشخیص حادثه
  • 10. مفاهیم اساسی در آمار و احتمالات
  • 11. آشنایی با توزیع‌های آماری
  • 12. مفاهیم داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 13. مروری بر روش‌های طبقه‌بندی
  • 14. معرفی الگوریتم‌های دسته‌بندی (Classification)
  • 15. پیش‌پردازش داده‌های تلماتیک
  • 16. پاکسازی داده‌ها و مدیریت داده‌های گمشده
  • 17. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 18. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 19. استخراج ویژگی‌های آماری از داده‌های تلماتیک
  • 20. شناسایی الگوهای ترافیکی نرمال
  • 21. تشخیص انحرافات از الگوهای نرمال
  • 22. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 23. درک مفهوم دقت (Accuracy) و خطای (Error)
  • 24. محاسبه‌ی دقت، فراخوان و F1-score
  • 25. منحنی‌های ROC و AUC
  • 26. مدل‌های پایه برای تشخیص حادثه (baseline models)
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های پایه
  • 28. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای تشخیص حادثه
  • 29. روش‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 30. خوشه‌بندی داده‌های ترافیکی
  • 31. کاربرد K-means در تشخیص حادثه
  • 32. روش‌های یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 33. ساخت مجموعه داده‌ی آموزش و آزمایش
  • 34. مدل‌سازی با استفاده از رگرسیون لجستیک
  • 35. مدل‌سازی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 36. مدل‌سازی با استفاده از درخت تصمیم
  • 37. مدل‌سازی با استفاده از جنگل تصادفی
  • 38. پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌ها
  • 40. مقایسه‌ی عملکرد مدل‌های مختلف
  • 41. تشخیص حادثه در سطح خطوط عبوری (Lane-Level)
  • 42. مدل‌سازی فضایی-زمانی داده‌های ترافیکی
  • 43. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص حادثه
  • 44. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های ترافیکی
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. شبکه‌های عصبی حافظه‌ی کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTM)
  • 48. کاربرد LSTM در داده‌های ترافیکی
  • 49. طراحی و پیاده‌سازی مدل LSTM
  • 50. ارزیابی عملکرد مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 51. مقایسه‌ی مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق با سایر مدل‌ها
  • 52. بهبود عملکرد مدل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق
  • 53. استفاده از داده‌های چند منبعی (multisource data)
  • 54. ادغام داده‌های تلماتیک با داده‌های سنسوری
  • 55. استفاده از داده‌های نقشه‌برداری
  • 56. اثرات تأخیر داده‌ها بر عملکرد مدل
  • 57. تاثیر تراکم داده بر عملکرد مدل
  • 58. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استفاده در زمان واقعی
  • 59. پیاده‌سازی سیستم تشخیص حادثه در زمان واقعی
  • 60. نظارت بر عملکرد سیستم
  • 61. اصول و طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم تشخیص حادثه
  • 62. ارائه‌ی نتایج تشخیص حادثه به کاربران
  • 63. بررسی داده‌های مورد نیاز و تهیه آنها
  • 64. مدیریت داده‌های حجیم و کلان
  • 65. استفاده از ابزارهای متن‌باز و رایج در این حوزه
  • 66. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R
  • 67. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای داده‌کاوی
  • 68. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 69. آشنایی با چارچوب‌های کلان داده (Apache Spark)
  • 70. توسعه‌ی یک pipeline داده‌کاوی
  • 71. بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری سیستم
  • 72. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص حادثه
  • 74. کاربرد تشخیص حادثه در مدیریت ترافیک
  • 75. بهبود ایمنی جاده‌ها با استفاده از سیستم‌های تشخیص حادثه
  • 76. اقتصاد و هزینه‌های مربوط به پیاده‌سازی سیستم
  • 77. مطالعه‌ی موردی: پیاده‌سازی سیستم در یک بزرگراه خاص
  • 78. بررسی مسائل اخلاقی مربوط به استفاده از داده‌ها
  • 79. آینده‌ی سیستم‌های تشخیص حادثه
  • 80. روندها و نوآوری‌های آینده در این حوزه
  • 81. ادغام سیستم‌های تشخیص حادثه با خودروهای خودران
  • 82. نقش هوش مصنوعی در آینده‌ی تشخیص حادثه
  • 83. تاثیر اینترنت اشیا (IoT) بر تشخیص حادثه
  • 84. تاثیر 5G بر سیستم‌های تشخیص حادثه
  • 85. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی محققان
  • 86. جمع‌بندی و مرور مطالب
  • 87. پرسش و پاسخ
  • 88. ارائه منابع و مقالات مرتبط
  • 89. آموزش‌های تکمیلی و دوره‌های پیشرفته
  • 90. بررسی نمونه کدهای کاربردی
  • 91. ایجاد یک پروژه عملی برای تمرین
  • 92. بررسی سناریوهای مختلف و نحوه عملکرد سیستم
  • 93. راهکارهای مقابله با خطاهای سیستم
  • 94. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم
  • 95. نقش دولت و سیاست‌گذاران در این حوزه
  • 96. بازاریابی و تجاری‌سازی سیستم‌های تشخیص حادثه
  • 97. ارائه گواهی پایان دوره
  • 98. ارائه بازخورد و جمع‌بندی نهایی

📚 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 بلادرنگ و سطح‌بندی حوادث رانندگی در بزرگراه‌ها با استفاده از داده‌های تلِماتیک پراکنده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا