سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب TriggerNet: تشخیص آفات نخل قرمز با هوش مصنوعی قابل تفسیر و مقایسه مدل‌ها

کتاب TriggerNet: تشخیص آفات نخل قرمز با هوش مصنوعی قابل تفسیر و مقایسه مدل‌ها

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 TriggerNet: تشخیص آفات نخل قرمز با هوش مصنوعی قابل تفسیر و مقایسه مدل‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی قابل تفسیر در کشاورزی

موضوع میانی: تشخیص آفات و بیماری‌های گیاهی با استفاده از یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با هوش مصنوعی و کاربردهای آن در کشاورزی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. آشنایی با انواع آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 4. اهمیت تشخیص زودهنگام آفات و بیماری‌ها
  • 5. معرفی نخل خرما و مشکلات مربوط به آن
  • 6. معرفی کنه قرمز نخل خرما (Red Palm Mite)
  • 7. مشکلات و چالش‌های تشخیص کنه قرمز
  • 8. نقش هوش مصنوعی در تشخیص کنه قرمز
  • 9. بررسی مقالات و تحقیقات مرتبط با تشخیص آفات
  • 10. آشنایی با مقاله TriggerNet: هدف و ساختار کلی
  • 11. مروری بر اجزای اصلی TriggerNet
  • 12. مروری بر داده‌های مورد استفاده در TriggerNet
  • 13. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تصویربرداری
  • 14. پیش‌پردازش تصاویر برای تشخیص آفات
  • 15. تقسیم‌بندی داده‌ها برای آموزش و ارزیابی
  • 16. معرفی مفاهیم اساسی در تشخیص تصویر
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها
  • 18. ساختارهای CNN برای تشخیص آفات
  • 19. طراحی معماری TriggerNet
  • 20. لایه‌های اصلی و عملکرد آن‌ها در TriggerNet
  • 21. آشنایی با مفهوم قابلیت تفسیر (Explainability)
  • 22. روش‌های قابلیت تفسیر در یادگیری عمیق
  • 23. روش‌های فعال‌سازی (Activation Maps)
  • 24. روش‌های محلی‌سازی (Localization Methods)
  • 25. تفسیر خروجی‌های TriggerNet
  • 26. کاربرد Heuristic-Guided Annotation در TriggerNet
  • 27. بهبود دقت مدل با استفاده از Annotation
  • 28. مقایسه TriggerNet با سایر مدل‌ها
  • 29. شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 30. معیارهای دقت (Accuracy)، بازیابی (Recall) و F1-Score
  • 31. ارزیابی نتایج TriggerNet
  • 32. مقایسه عملکرد TriggerNet با مدل‌های دیگر
  • 33. بررسی نقاط قوت و ضعف TriggerNet
  • 34. تحلیل خطاهای مدل و راه‌های بهبود
  • 35. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 36. آموزش و تنظیم Hyperparameterها
  • 37. پیاده‌سازی TriggerNet با استفاده از پایتون
  • 38. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 39. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 40. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 41. ساخت و آموزش مدل CNN پایه
  • 42. اعمال تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 43. افزایش دقت مدل با Data Augmentation
  • 44. پیاده‌سازی معماری TriggerNet
  • 45. تفسیر خروجی‌های TriggerNet و ایجاد Heatmap
  • 46. پیاده‌سازی Heuristic-Guided Annotation
  • 47. اعمال Heuristic-Guided Annotation برای بهبود مدل
  • 48. ارزیابی مدل آموزش داده شده
  • 49. نمایش نتایج و مقایسه با سایر مدل‌ها
  • 50. کاربردهای عملی TriggerNet در مزرعه
  • 51. استفاده از TriggerNet برای تشخیص در زمان واقعی
  • 52. ایجاد یک رابط کاربری (UI) برای TriggerNet
  • 53. بهره‌وری و کارایی TriggerNet
  • 54. مقایسه سرعت پردازش TriggerNet با سایر مدل‌ها
  • 55. هزینه و مقیاس‌پذیری TriggerNet
  • 56. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی TriggerNet
  • 57. محدودیت‌های داده و راه‌حل‌های پیشنهادی
  • 58. مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 59. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 60. آینده هوش مصنوعی در تشخیص آفات
  • 61. پیشرفت‌های احتمالی در TriggerNet
  • 62. ادغام TriggerNet با سیستم‌های اتوماسیون کشاورزی
  • 63. بهبود دقت و قابلیت اطمینان مدل
  • 64. طراحی سیستم‌های هشدار زودهنگام مبتنی بر TriggerNet
  • 65. کاربرد TriggerNet در سایر محصولات کشاورزی
  • 66. ارائه داده‌های آموزشی بیشتر برای بهبود مدل
  • 67. راه‌اندازی یک پروژه تشخیص آفات با TriggerNet
  • 68. مراحل راه‌اندازی یک پروژه عملی
  • 69. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه
  • 70. انتخاب و آموزش مدل مناسب
  • 71. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
  • 72. نصب و راه‌اندازی TriggerNet در دستگاه‌های مختلف
  • 73. استفاده از سخت‌افزارهای کم‌هزینه برای اجرای مدل
  • 74. ایجاد یک گزارش کامل از پروژه
  • 75. نوشتن مستندات و راهنمای استفاده از TriggerNet
  • 76. آشنایی با مفاهیم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 77. استفاده از Transfer Learning برای بهبود عملکرد
  • 78. به‌کارگیری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 79. آشنایی با تکنیک‌های Regularization
  • 80. جلوگیری از Overfitting با Regularization
  • 81. آشنایی با انواع روش‌های بهینه‌سازی
  • 82. استفاده از روش‌های بهینه‌سازی در آموزش مدل
  • 83. آشنایی با تکنیک‌های Ensemble Learning
  • 84. ترکیب چندین مدل برای افزایش دقت
  • 85. کاربرد روش‌های unsupervised در تشخیص آفات
  • 86. خوشه‌بندی تصاویر آفات
  • 87. تکنیک‌های Image Segmentation
  • 88. پیاده‌سازی Segmentation برای تشخیص آفات
  • 89. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی هوش مصنوعی
  • 90. نگاهی به ابزارهای تصویربرداری پیشرفته
  • 91. بررسی انواع سنسورها در کشاورزی هوشمند
  • 92. استفاده از پهپادها برای تصویربرداری هوایی
  • 93. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های پهپادی
  • 94. بهبود دقت و کارایی مدل با داده‌های چند طیفی
  • 95. ایجاد یک پایگاه داده (Data Lake) برای داده‌های کشاورزی
  • 96. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 97. آشنایی با مفاهیم DevOps در هوش مصنوعی
  • 98. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف
  • 99. نقش مهندسی داده (Data Engineering) در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در کشاورزی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.