سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب **AgriSentinel: آموزش جامع سیستم هشدار بیماری‌های گیاهی مبتنی بر هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی**

کتاب **AgriSentinel: آموزش جامع سیستم هشدار بیماری‌های گیاهی مبتنی بر هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی**

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 **AgriSentinel: آموزش جامع سیستم هشدار بیماری‌های گیاهی مبتنی بر هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی**

موضوع کلی: **هوش مصنوعی در کشاورزی**

موضوع میانی: **سیستم‌های هشدار و مدیریت بیماری‌های گیاهی مبتنی بر هوش مصنوعی**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 2. چالش‌ها و فرصت‌های کشاورزی نوین
  • 3. اهمیت سیستم‌های هشدار بیماری گیاهی
  • 4. مروری بر بیماری‌های شایع گیاهی و علائم آن‌ها
  • 5. چرخه زندگی بیماری‌زاها و عوامل محیطی
  • 6. روش‌های سنتی تشخیص و مدیریت بیماری
  • 7. معرفی دوره و اهداف آموزشی AgriSentinel
  • 8. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
  • 9. اصول یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 10. مفاهیم اولیه یادگیری عمیق
  • 11. دسته‌بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین
  • 12. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: دقت، فراخوانی، F1-Score
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: نورون‌ها و لایه‌ها
  • 14. تابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها
  • 15. یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
  • 16. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. لایه‌های کانولوشن، پولینگ و اتصال کامل
  • 18. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های CNN
  • 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 20. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
  • 21. مبانی پردازش تصویر دیجیتال
  • 22. اخذ تصاویر گیاهی: حسگرها و دوربین‌ها
  • 23. پیش‌پردازش تصاویر: کاهش نویز و بهبود کیفیت
  • 24. بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 25. استخراج ویژگی‌ها از تصاویر گیاهی
  • 26. تشخیص شیء (Object Detection) در تصاویر
  • 27. مدل‌های پیش‌ساخته (Pre-trained Models) برای بینایی ماشین
  • 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تشخیص بیماری
  • 29. شبکه‌های عصبی تولید‌کننده رقابتی (GAN) در کشاورزی
  • 30. داده‌افزایی (Data Augmentation) برای مجموعه داده‌های کوچک
  • 31. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. مدل‌های زبانی سنتی در برابر LLMها
  • 33. معماری ترانسفورمر (Transformer Architecture)
  • 34. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 35. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 36. تولید متن و کاربردهای آن
  • 37. چالش‌ها و محدودیت‌های LLMها
  • 38. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای LLMها
  • 39. فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل‌های LLM
  • 40. LLMهای اختصاصی دامنه و کاربرد آن‌ها
  • 41. مقدمه‌ای بر سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
  • 42. معماری میکروکنترلرها و بردهای تک‌برد (SBC)
  • 43. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای AgriSentinel
  • 44. سیستم‌های عامل در سیستم‌های نهفته (RTOS, Linux Embedded)
  • 45. بهینه‌سازی کد برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف
  • 46. مفاهیم هوش مصنوعی لبه (Edge AI)
  • 47. مزایا و چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی لبه
  • 48. استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی در لبه
  • 49. مصرف توان و مدیریت باتری در دستگاه‌های لبه
  • 50. پیاده‌سازی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (مثل NPU)
  • 51. اهمیت حریم خصوصی در داده‌های کشاورزی
  • 52. مقررات و استانداردهای حریم خصوصی داده‌ها (GDPR, CCPA)
  • 53. مفاهیم اساسی امنیت سایبری
  • 54. رمزنگاری داده‌ها در استراحت و در حال انتقال
  • 55. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 56. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 57. محاسبات چندطرفه امن (Secure Multi-Party Computation)
  • 58. طراحی سیستم‌های با حفظ حریم خصوصی (Privacy-by-Design)
  • 59. امنیت ارتباطات در AgriSentinel (TLS/SSL)
  • 60. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های هوشمند
  • 61. تحلیل نیازمندی‌های سیستم AgriSentinel
  • 62. طراحی معماری کلی AgriSentinel
  • 63. ماژول جمع‌آوری داده‌ها و تصاویر
  • 64. ماژول پیش‌پردازش داده‌ها در لبه
  • 65. ماژول تشخیص بیماری مبتنی بر بینایی ماشین
  • 66. ادغام LLM در تشخیص و توصیه‌دهی
  • 67. طراحی پایگاه داده بیماری‌ها و توصیه‌ها
  • 68. ماژول تولید هشدار و اطلاع‌رسانی
  • 69. کانال‌های ارتباطی برای ارسال هشدار (SMS, App, Email)
  • 70. طراحی رابط کاربری (UI) برای کشاورزان
  • 71. ماژول مدیریت حریم خصوصی در معماری
  • 72. مکانیسم‌های به‌روزرسانی مدل و نرم‌افزار OTA
  • 73. طراحی سیستم برای مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری
  • 74. ارزیابی عملکرد و معیارهای کلیدی AgriSentinel
  • 75. نمونه‌کاوی: طراحی یک سیستم هشدار بیماری خاص
  • 76. انتخاب زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارها
  • 77. توسعه نرم‌افزار ماژول جمع‌آوری تصویر
  • 78. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در لبه
  • 79. بهینه‌سازی مدل‌های LLM برای دستگاه‌های نهفته
  • 80. پیاده‌سازی پروتکل‌های ارتباطی امن
  • 81. آزمایش واحد و آزمایش یکپارچه‌سازی سیستم
  • 82. کالیبراسیون و تنظیم دقیق حسگرها
  • 83. استقرار سیستم در محیط‌های کشاورزی واقعی
  • 84. پایش عملکرد سیستم پس از استقرار
  • 85. نگهداری و عیب‌یابی سیستم AgriSentinel
  • 86. ورودی‌های چندوجهی (Multi-modal) در تشخیص بیماری (مثلاً تصویر + سنسور خاک)
  • 87. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند برای مدیریت بیماری
  • 88. پیش‌بینی شیوع بیماری با استفاده از داده‌های آب و هوا
  • 89. نقش بلاکچین در افزایش شفافیت و امنیت داده‌ها
  • 90. بهینه‌سازی انرژی در سیستم‌های هوشمند کشاورزی
  • 91. تشخیص بیماری‌های گیاهی از طریق طیف‌سنجی
  • 92. چالش‌های مقیاس‌گذاری AgriSentinel برای مزارع بزرگ
  • 93. مطالعه موردی: AgriSentinel در کشت گلخانه‌ای
  • 94. مطالعه موردی: AgriSentinel برای محصولات خاص (مثلاً گندم یا برنج)
  • 95. مقایسه AgriSentinel با سیستم‌های مشابه موجود
  • 96. سوگیری (Bias) در داده‌های آموزشی و تأثیر آن
  • 97. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 98. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های کشاورزان
  • 99. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی کشاورزی
  • 100. آینده AgriSentinel و توسعه پایدار 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.