سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت پروژه‌های اینترنت اشیاء با استفاده از کتابخانه‌های Machine Learning

کتاب ساخت پروژه‌های اینترنت اشیاء با استفاده از کتابخانه‌های Machine Learning

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 ساخت پروژه‌های اینترنت اشیاء با استفاده از کتابخانه‌های Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: اینترنت اشیاء (IoT)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
  • 2. معماری سیستم های IoT
  • 3. دستگاه های IoT و انواع آنها
  • 4. پروتکل های ارتباطی در IoT
  • 5. شبکه های سنسوری بی سیم (WSN)
  • 6. امنیت در سیستم های IoT
  • 7. مقدمه ای بر یادگیری ماشین (ML)
  • 8. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 9. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 10. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 11. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. درخت های تصمیم و جنگل های تصادفی
  • 13. یادگیری غیر نظارت شده (Unsupervised Learning)
  • 14. خوشه بندی K-Means
  • 15. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
  • 16. کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 17. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 18. معیارهای ارزیابی طبقه بندی
  • 19. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 20. بیش برازش و کم برازش
  • 21. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 22. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 23. مقدمه ای بر پایتون برای IoT و ML
  • 24. نصب و راه اندازی پایتون و کتابخانه های مورد نیاز
  • 25. آشنایی با کتابخانه NumPy
  • 26. آشنایی با کتابخانه Pandas
  • 27. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
  • 28. آشنایی با کتابخانه TensorFlow
  • 29. آشنایی با کتابخانه Keras
  • 30. آشنایی با کتابخانه OpenCV
  • 31. برنامه نویسی با پایتون برای جمع آوری داده از دستگاه های IoT
  • 32. پردازش و پاکسازی داده های جمع آوری شده
  • 33. تحلیل داده های IoT با استفاده از پایتون
  • 34. تصویرسازی داده ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
  • 35. ساخت مدل های یادگیری ماشین برای پیش بینی در IoT
  • 36. تشخیص ناهنجاری در داده های IoT با استفاده از ML
  • 37. پیش بینی مصرف انرژی در ساختمان های هوشمند
  • 38. پیش بینی خرابی تجهیزات صنعتی
  • 39. بهینه سازی کشاورزی با استفاده از ML و IoT
  • 40. مانیتورینگ سلامت با استفاده از دستگاه های پوشیدنی و ML
  • 41. تشخیص فعالیت های انسانی با استفاده از حسگرها و ML
  • 42. ساخت یک سیستم آبیاری هوشمند با استفاده از IoT و ML
  • 43. سنسورهای رطوبت خاک و دما
  • 44. کنترل شیر برقی با استفاده از رله
  • 45. ارتباط با پلتفرم های IoT (مانند ThingSpeak)
  • 46. آموزش مدل ML برای پیش بینی نیاز آبیاری
  • 47. ساخت یک سیستم امنیتی خانه هوشمند با استفاده از IoT و ML
  • 48. سنسورهای تشخیص حرکت و درب
  • 49. دوربین های مداربسته و پردازش تصویر
  • 50. تشخیص چهره با استفاده از OpenCV و ML
  • 51. ارسال پیام های هشدار در صورت تشخیص خطر
  • 52. ساخت یک سیستم مانیتورینگ کیفیت هوا با استفاده از IoT و ML
  • 53. سنسورهای سنجش آلاینده ها (PM2.5، PM10، CO2)
  • 54. تجزیه و تحلیل داده های کیفیت هوا
  • 55. پیش بینی آلودگی هوا با استفاده از مدل های ML
  • 56. نمایش داده های کیفیت هوا بر روی داشبورد
  • 57. ساخت یک سیستم مدیریت پارکینگ هوشمند با استفاده از IoT و ML
  • 58. سنسورهای تشخیص حضور خودرو
  • 59. تشخیص پلاک خودرو با استفاده از OCR و ML
  • 60. بهینه سازی تخصیص فضای پارک
  • 61. پرداخت خودکار هزینه پارکینگ
  • 62. مقدمه ای بر Edge Computing در IoT
  • 63. استقرار مدل های ML بر روی دستگاه های Edge
  • 64. بهینه سازی مدل های ML برای دستگاه های کم توان
  • 65. معرفی فریم ورک های Edge Computing (مانند TensorFlow Lite)
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در IoT
  • 67. بهینه سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 68. کنترل ربات های صنعتی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 69. مدیریت ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 70. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در IoT
  • 71. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات مشتریان
  • 72. ربات های گفتگو (Chatbots) برای پشتیبانی مشتریان
  • 73. تشخیص دستورات صوتی در خانه های هوشمند
  • 74. مقدمه ای بر بینایی ماشین (Computer Vision) در IoT
  • 75. تشخیص اشیا (Object Detection) در تصاویر و ویدئوها
  • 76. تشخیص چهره (Face Detection) و تشخیص حالت چهره (Emotion Recognition)
  • 77. تشخیص تقلب (Fraud Detection) در تراکنش های مالی
  • 78. کاربرد Blockchain در IoT
  • 79. امنیت داده ها و یکپارچگی در IoT با استفاده از Blockchain
  • 80. ردیابی و مانیتورینگ زنجیره تامین با استفاده از Blockchain
  • 81. پرداخت های خرد (Micro Payments) در IoT با استفاده از Blockchain
  • 82. بررسی چالش های اخلاقی و اجتماعی IoT و ML
  • 83. حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 84. سوگیری در الگوریتم های ML
  • 85. مسئولیت پذیری در استفاده از IoT و ML
  • 86. مقدمه ای بر استقرار (Deployment) پروژه های IoT و ML
  • 87. استفاده از Docker برای بسته بندی پروژه ها
  • 88. استقرار بر روی پلتفرم های ابری (AWS، Azure، Google Cloud)
  • 89. مانیتورینگ و نگهداری سیستم های IoT و ML
  • 90. به روز رسانی مدل های ML در محیط های عملیاتی
  • 91. مقیاس پذیری سیستم های IoT و ML
  • 92. پیاده سازی یک پروژه کامل IoT با استفاده از ML (مطالعه موردی)
  • 93. تحلیل و بررسی پروژه های موفق IoT و ML
  • 94. بررسی روندهای آینده در IoT و ML
  • 95. معرفی منابع آموزشی بیشتر برای یادگیری IoT و ML
  • 96. نکات و ترفندهای برنامه نویسی IoT و ML
  • 97. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 98. پروژه پایانی: طراحی و پیاده سازی یک سیستم IoT با استفاده از ML
  • 99. ارائه پروژه ها و دریافت بازخورد
  • 100. جمع بندی و نتیجه گیری دوره

📚 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.