سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نقشه‌برداری هوشمند سیلاب با ترانسفورمرهای چندوجهی: راهکاری انعطاف‌پذیر برای داده‌های SAR و Multispectral

کتاب نقشه‌برداری هوشمند سیلاب با ترانسفورمرهای چندوجهی: راهکاری انعطاف‌پذیر برای داده‌های SAR و Multispectral

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 نقشه‌برداری هوشمند سیلاب با ترانسفورمرهای چندوجهی: راهکاری انعطاف‌پذیر برای داده‌های SAR و Multispectral

موضوع کلی: هوش مصنوعی در سنجش از دور

موضوع میانی: پایش و نقشه‌برداری سیلاب با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مقدمه و مبانی**
  • 2. مقدمه‌ای بر بحران سیلاب و اهمیت پایش آن
  • 3. سنجش از دور به عنوان ابزاری برای مدیریت بحران
  • 4. آشنایی با داده‌های ماهواره‌ای: اپتیکی و راداری
  • 5. تاریخچه نقشه‌برداری سیلاب با استفاده از سنجش از دور
  • 6. محدودیت‌های روش‌های سنتی نقشه‌برداری سیلاب
  • 7. معرفی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در سنجش از دور
  • 8. چرا ترانسفورمرها؟ گذار از CNN به معماری‌های مبتنی بر توجه
  • 9. مفهوم یادگیری چندوجهی (Multi-Modal Learning) و اهمیت آن
  • 10. چالش انطباق با سنسور (Sensor-Adaptivity) در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 11. معرفی مقاله الهام‌بخش و اهداف دوره آموزشی
  • 12. بخش دوم: داده‌های راداری با روزنه مصنوعی (SAR) برای پایش سیلاب**
  • 13. اصول فیزیکی سنجش از دور راداری (SAR)
  • 14. مزایای داده‌های SAR برای پایش سیلاب (عبور از ابر و دید در شب)
  • 15. آشنایی با ماهواره Sentinel-1 و محصولات آن
  • 16. مفهوم پراکندگی برگشتی (Backscatter) و ارتباط آن با سطح آب
  • 17. تأثیر پارامترهای مختلف (زاویه تابش، پلاریزاسیون) بر تصویر SAR
  • 18. پلاریزاسیون‌های مختلف (VV, VH) و کاربرد آن‌ها در شناسایی سیلاب
  • 19. نویز اسپکل (Speckle Noise) و روش‌های کاهش آن
  • 20. مراحل پیش‌پردازش داده‌های SAR برای نقشه‌برداری سیلاب
  • 21. استخراج ویژگی‌های بافتی (Texture Features) از تصاویر SAR
  • 22. چالش‌های تفسیر تصاویر SAR در مناطق شهری و جنگلی
  • 23. بخش سوم: داده‌های چندطیفی (Multispectral) برای پایش سیلاب**
  • 24. اصول فیزیکی سنجش از دور اپتیکی و چندطیفی
  • 25. آشنایی با ماهواره‌های Sentinel-2 و Landsat
  • 26. ویژگی‌های طیفی آب در باندهای مختلف (مرئی، مادون قرمز)
  • 27. شاخص‌های طیفی برای استخراج آب (NDWI, MNDWI, AWEI)
  • 28. محاسبه و تفسیر شاخص‌های آبی
  • 29. چالش ابرها و سایه در تصاویر اپتیکی
  • 30. روش‌های آشکارسازی و حذف ابر (Cloud Masking)
  • 31. تصحیحات اتمسفری و رادیومتریک
  • 32. محدودیت‌های داده‌های چندطیفی در پایش سیلاب‌های ناگهانی
  • 33. ترکیب باندی (Band Combination) برای بصری‌سازی بهتر مناطق سیل‌زده
  • 34. بخش چهارم: مبانی یادگیری عمیق برای پردازش تصویر**
  • 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون چندلایه
  • 36. تابع هزینه، گرادیان کاهشی و الگوریتم پس‌انتشار خطا
  • 37. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. مفهوم لایه‌های کانولوشن، ادغام (Pooling) و فعال‌سازی (Activation)
  • 39. معماری‌های معروف CNN برای طبقه‌بندی تصویر (LeNet, AlexNet, VGG)
  • 40. قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) به عنوان رویکرد اصلی نقشه‌برداری
  • 41. معماری Encoder-Decoder و شبکه‌های U-Net برای قطعه‌بندی
  • 42. تکنیک‌های تنظیم مدل: نرخ یادگیری، بهینه‌سازها و توابع فعال‌سازی
  • 43. بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های مقابله با آن (Dropout, Regularization)
  • 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های قطعه‌بندی (Accuracy, IoU, F1-Score)
  • 45. بخش پنجم: معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در بینایی ماشین**
  • 46. محدودیت‌های CNN در درک محتوای سراسری تصویر (Global Context)
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
  • 48. مکانیسم توجه (Attention Mechanism): از Bahdanau تا Self-Attention
  • 49. تشریح کامل مکانیسم توجه به خود (Self-Attention)
  • 50. معماری ترانسفورمر: رمزگذار (Encoder)، رمزگشا (Decoder) و توجه چندسر (Multi-Head Attention)
  • 51. رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) و اهمیت آن
  • 52. ترانسفورمرهای بینایی (Vision Transformers - ViT): اعمال ترانسفورمر بر تصاویر
  • 53. تقسیم تصویر به تکه‌ها (Patches) و تبدیل آن‌ها به توکن
  • 54. معماری‌های ترکیبی CNN-Transformer برای وظایف بینایی
  • 55. مزایای ترانسفورمرها در مدل‌سازی روابط فضایی دوربرد
  • 56. بخش ششم: طراحی مدل ترانسفورمر چندوجهی (Multi-Modal)**
  • 57. چالش‌های ادغام داده‌های SAR و Multispectral
  • 58. راهبردهای الحاق داده: الحاق زودهنگام، دیرهنگام و میانی
  • 59. طراحی یک رمزگذار مجزا برای هر مُدالیته (SAR و Multispectral)
  • 60. استفاده از ترانسفورمر به عنوان ستون فقرات (Backbone) مدل
  • 61. مکانیسم توجه متقابل (Cross-Attention) برای ادغام ویژگی‌ها
  • 62. طراحی توکن‌های مُدالیته برای تفکیک منبع داده‌ها
  • 63. معماری رمزگشای مشترک برای تولید نقشه سیلاب نهایی
  • 64. چگونگی به اشتراک‌گذاری وزن‌ها بین بخش‌های مختلف مدل
  • 65. تابع هزینه ترکیبی برای آموزش مدل‌های چندوجهی
  • 66. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Modality) در زمان استنتاج
  • 67. بخش هفتم: پیش‌آموزش و انطباق با سنسور**
  • 68. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 69. اهمیت پیش‌آموزش (Pre-training) روی دیتاست‌های بزرگ سنجش از دور
  • 70. روش‌های یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) برای پیش‌آموزش
  • 71. مثال: پیش‌آموزش با استفاده از مدل‌های زبانی ماسک‌دار (Masked Language Models)
  • 72. چالش تفاوت در توزیع داده بین سنسورهای مختلف
  • 73. طراحی ماژول‌های انطباق با سنسور (Sensor Adaptation)
  • 74. استفاده از جاسازی‌های سنسور (Sensor Embeddings)
  • 75. روش‌های تنظیم پارامترهای مدل بر اساس نوع سنسور ورودی
  • 76. انطباق در سطح ویژگی (Feature-level Adaptation)
  • 77. ارزیابی عملکرد مدل در سناریوهای Cross-Sensor
  • 78. بخش هشتم: پیاده‌سازی عملی و آموزش مدل**
  • 79. معرفی ابزارها و کتابخانه‌ها (Python, PyTorch, TensorFlow)
  • 80. آماده‌سازی مجموعه داده: جمع‌آوری، همسان‌سازی و برچسب‌زنی
  • 81. هم‌مکانی (Co-registration) تصاویر SAR و Multispectral
  • 82. افزونگی داده (Data Augmentation) برای تصاویر سنجش از دور
  • 83. طراحی کلاس دیتاست (Dataset Class) و دیتا لودر (DataLoader)
  • 84. پیاده‌سازی معماری ترانسفورمر چندوجهی در پایتورچ
  • 85. فرآیند آموزش مدل: حلقه آموزش (Training Loop) و اعتبارسنجی
  • 86. مانیتورینگ فرآیند آموزش با ابزارهایی مانند TensorBoard
  • 87. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده (Checkpoints)
  • 88. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل
  • 89. بخش نهم: ارزیابی، تفسیر و کاربرد مدل**
  • 90. اجرای مدل روی داده‌های تست (Inference)
  • 91. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 92. محاسبه معیارهای ارزیابی و مقایسه با مدل‌های پایه
  • 93. تفسیرپذیری مدل‌های ترانسفورمر: نقشه‌های توجه (Attention Maps)
  • 94. بصری‌سازی نتایج و تولید نقشه‌های نهایی سیلاب
  • 95. پس‌پردازش نتایج: حذف نویز و بهبود مرزهای مناطق سیل‌زده
  • 96. مطالعه موردی: اعمال مدل بر روی یک سیلاب واقعی
  • 97. بررسی عملکرد مدل در شرایط مختلف (مناطق شهری، کشاورزی، کوهستانی)
  • 98. مقایسه خروجی مدل با روش‌های مبتنی بر شاخص‌های طیفی و الگوریتم‌های کلاسیک
  • 99. چالش‌های عملیاتی کردن مدل برای پایش نزدیک به زمان واقعی (Near Real-Time)
  • 100. بخش دهم: موضوعات پیشرفته و آینده پژوهی**

📚 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.