سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پایش هوشمند شبکه‌های آب: تشخیص آنلاین و بدون نظارت نشتی و گرفتگی لوله با هوش مصنوعی

کتاب پایش هوشمند شبکه‌های آب: تشخیص آنلاین و بدون نظارت نشتی و گرفتگی لوله با هوش مصنوعی

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 پایش هوشمند شبکه‌های آب: تشخیص آنلاین و بدون نظارت نشتی و گرفتگی لوله با هوش مصنوعی

موضوع کلی: تشخیص ناهنجاری و پیش‌بینی خطا

موضوع میانی: تشخیص ناهنجاری با یادگیری ماشین پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اهمیت پایش هوشمند شبکه‌های توزیع آب
  • 2. چالش‌های جهانی در مدیریت منابع آب: نشتی و هدررفت
  • 3. آناتومی یک شبکه توزیع آب (WDN): اجزا و عملکرد
  • 4. انواع ناهنجاری در شبکه‌های آب: گرفتگی، نشتی و شکستگی
  • 5. مروری بر روش‌های سنتی تشخیص نشتی و گرفتگی
  • 6. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: انقلابی در مدیریت زیرساخت‌ها
  • 7. معرفی دوره و نقشه راه یادگیری
  • 8. مبانی یادگیری ماشین: بانظارت، بدون نظارت و تقویتی
  • 9. چرا یادگیری بدون نظارت برای این مسئله مناسب است؟
  • 10. مفهوم تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 11. انواع ناهنجاری: نقطه‌ای، زمینه‌ای و جمعی
  • 12. تفاوت تشخیص آنلاین (Online) و آفلاین (Offline)
  • 13. معرفی مقاله الهام‌بخش: اهداف و نوآوری‌ها
  • 14. داده‌ها در شبکه‌های آب: سنسورهای فشار، جریان و کیفیت
  • 15. آشنایی با سیستم‌های اسکادا (SCADA) و جمع‌آوری داده
  • 16. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Analysis)
  • 17. محیط برنامه‌نویسی: پایتون، Jupyter و کتابخانه‌های کلیدی
  • 18. آشنایی با NumPy برای محاسبات عددی
  • 19. کار با داده‌های جدولی با Pandas
  • 20. مصورسازی داده‌های سری زمانی با Matplotlib و Seaborn
  • 21. بارگذاری و کاوش اولیه در مجموعه داده شبیه‌سازی‌شده یک شبکه آب
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها: اولین گام حیاتی
  • 23. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values) در داده‌های سنسور
  • 24. تکنیک‌های فیلتر کردن نویز از سیگنال‌ها
  • 25. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها (Standardization & Normalization)
  • 26. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های سری زمانی
  • 27. ایجاد ویژگی‌های مبتنی بر پنجره زمانی (Time Windows)
  • 28. استخراج ویژگی‌های آماری: میانگین، واریانس، انحراف معیار
  • 29. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر دامنه فرکانس (مانند FFT)
  • 30. مفهوم همبستگی بین سنسورهای مختلف در شبکه
  • 31. کاهش ابعاد: چرا و چگونه؟
  • 32. مبانی ریاضی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. پیاده‌سازی گام به گام PCA با Scikit-Learn
  • 34. تفسیر مؤلفه‌های اصلی در زمینه شبکه آب
  • 35. بازسازی داده از فضای کاهش‌یافته
  • 36. مفهوم خطای بازسازی (Reconstruction Error)
  • 37. استفاده از PCA برای تشخیص ناهنجاری
  • 38. فضای اصلی (Principal Subspace) و فضای باقیمانده (Residual Subspace)
  • 39. آمار Q یا خطای پیش‌بینی مربعی (SPE)
  • 40. آمار T-squared هتلینگ (Hotelling's T²)
  • 41. محاسبه و مصورسازی آمارهای Q و T² برای داده‌های نرمال
  • 42. تعیین آستانه کنترلی برای تشخیص ناهنجاری
  • 43. شناسایی ناهنجاری‌ها با استفاده از آستانه‌های آماری
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری
  • 45. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 46. معماری خودرمزگذار (Autoencoder) و کاربرد آن
  • 47. لایه رمزگذار (Encoder) و لایه رمزگشا (Decoder)
  • 48. فضای نهان (Latent Space) و بازنمایی فشرده داده‌ها
  • 49. تابع هزینه در خودرمزگذارها: خطای بازسازی
  • 50. آموزش یک خودرمزگذار ساده با Keras/TensorFlow
  • 51. استفاده از خطای بازسازی خودرمزگذار به عنوان امتیاز ناهنجاری
  • 52. مقایسه PCA و خودرمزگذارها برای تشخیص ناهنجاری
  • 53. خودرمزگذارهای عمیق (Deep Autoencoders)
  • 54. خودرمزگذارهای تنک (Sparse Autoencoders)
  • 55. خودرمزگذارهای حذف نویز (Denoising Autoencoders)
  • 56. سایر الگوریتم‌های بدون نظارت: جنگل ایزوله (Isolation Forest)
  • 57. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه (One-Class SVM)
  • 58. روش‌های مبتنی بر خوشه بندی: DBSCAN و ناهنجاری‌ها
  • 59. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌ها در حالت آنلاین
  • 60. مدل‌های ایستا در مقابل مدل‌های پویا (تطبیقی)
  • 61. یادگیری افزایشی (Incremental Learning) و به‌روزرسانی مدل
  • 62. مفهوم رانش مفهوم (Concept Drift) در داده‌های سری زمانی
  • 63. راهکارهای مقابله با رانش مفهوم در پایش شبکه‌ها
  • 64. طراحی معماری یک سیستم تشخیص ناهنجاری آنلاین
  • 65. جریان داده (Data Pipeline): از سنسور تا مدل
  • 66. استفاده از ابزارهایی مانند Apache Kafka برای جریان داده
  • 67. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های سری زمانی (Time-Series Databases)
  • 68. پیاده‌سازی سیستم امتیازدهی و هشداردهی (Scoring & Alerting)
  • 69. تنظیم حساسیت مدل: مصالحه بین هشدارهای صحیح و کاذب
  • 70. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 71. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، یادآوری (Precision, Recall)
  • 72. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) برای مسائل نامتوازن
  • 73. منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC Curve) و سطح زیر آن (AUC)
  • 74. چالش ارزیابی در غیاب داده‌های برچسب‌دار (Ground Truth)
  • 75. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی‌شده برای ارزیابی
  • 76. معرفی ابزار شبیه‌سازی هیدرولیک EPANET
  • 77. تولید داده‌های نرمال و ناهنجار (نشتی و گرفتگی) با EPANET
  • 78. مطالعه موردی ۱: پیاده‌سازی مدل PCA روی داده‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 79. تحلیل نتایج و شناسایی ناهنجاری‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 80. مطالعه موردی ۲: پیاده‌سازی مدل خودرمزگذار عمیق
  • 81. مقایسه عملکرد دو مدل در سناریوهای مختلف
  • 82. تحلیل تأخیر در تشخیص (Detection Delay)
  • 83. تمایز بین انواع ناهنجاری: آیا می‌توان نشتی را از گرفتگی تشخیص داد؟
  • 84. تحلیل الگوی باقیمانده‌ها برای شناسایی نوع خطا
  • 85. مکان‌یابی ناهنجاری (Fault Localization) در شبکه
  • 86. استفاده از همبستگی فضایی سنسورها برای مکان‌یابی
  • 87. مباحث پیشرفته: مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 88. ادغام مدل‌های مبتنی بر دانش و مدل‌های داده‌محور
  • 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافی برای شبکه‌های آب
  • 90. استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) برای تشخیص ناهنجاری
  • 91. چالش‌های استقرار سیستم در دنیای واقعی
  • 92. مقیاس‌پذیری (Scalability) مدل برای شبکه‌های بزرگ
  • 93. ملاحظات محاسباتی و سخت‌افزاری
  • 94. امنیت داده‌ها و سیستم‌های پایش هوشمند
  • 95. اخلاق در هوش مصنوعی: شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 96. ارائه نتایج به ذینفعان و مدیران شبکه
  • 97. جمع‌بندی نهایی و مرور کلی بر دوره
  • 98. آینده پایش هوشمند زیرساخت‌های حیاتی
  • 99. گام‌های بعدی برای تبدیل شدن به یک متخصص در این حوزه

📚 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.