سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب DragonFruitQualityNet: آموزش عملی تشخیص کیفیت میوه اژدها با هوش مصنوعی و موبایل

کتاب DragonFruitQualityNet: آموزش عملی تشخیص کیفیت میوه اژدها با هوش مصنوعی و موبایل

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 DragonFruitQualityNet: آموزش عملی تشخیص کیفیت میوه اژدها با هوش مصنوعی و موبایل

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کشاورزی

موضوع میانی: بینایی ماشین و تشخیص کیفیت میوه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: هوش مصنوعی و انقلاب کشاورزی
  • 2. اهمیت تشخیص کیفیت میوه در صنعت کشاورزی مدرن
  • 3. چالش‌های کنونی تشخیص کیفیت میوه اژدها (دراگون فروت)
  • 4. بینایی ماشین چیست و کاربرد آن در کشاورزی هوشمند
  • 5. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی در بخش کشاورزی
  • 6. مزایای استفاده از هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های سنتی بازرسی
  • 7. نقش داده‌ها در موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی کشاورزی
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و اصول آن
  • 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 10. مفاهیم پایه تصویر دیجیتال: پیکسل، رزولوشن، کانال‌های رنگی
  • 11. فرمت‌های رایج تصویر و کاربرد آن‌ها در بینایی ماشین
  • 12. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
  • 13. مغز مصنوعی: معرفی شبکه‌های عصبی و ساختار آن‌ها
  • 14. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 15. معماری‌های پایه شبکه عصبی: پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 16. آموزش شبکه عصبی: فرآیند انتشار به عقب (Backpropagation)
  • 17. توابع هزینه (Loss Functions) رایج در طبقه‌بندی تصاویر
  • 18. بهینه‌سازها (Optimizers): گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن
  • 19. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و اهمیت آن
  • 20. معرفی یادگیری عمیق (Deep Learning) و تفاوت آن با یادگیری ماشین
  • 21. چالش‌های آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
  • 22. سخت‌افزار مورد نیاز برای یادگیری عمیق: پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 23. فریم‌ورک‌های محبوب یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
  • 24. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Python, Libraries)
  • 25. مقدمه‌ای بر Tensor و عملیات پایه در TensorFlow/PyTorch
  • 26. مفهوم گراف محاسباتی (Computational Graph) در یادگیری عمیق
  • 27. تنظیمات اولیه پروژه در محیط‌های ابری (مانند Google Colab)
  • 28. چرا شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصویر مناسب‌اند؟
  • 29. عملیات پیچش (Convolution) چیست و چگونه کار می‌کند؟
  • 30. هسته (Kernel) یا فیلتر و نقش آن در استخراج ویژگی
  • 31. گام (Stride) و حاشیه‌بندی (Padding) در لایه‌های پیچشی
  • 32. لایه‌های پیچشی و نقش آن‌ها در استخراج ویژگی‌های بصری
  • 33. نقشه ویژگی (Feature Map) و درک بصری آن
  • 34. لایه‌های پولینگ (Pooling): Max Pooling و Average Pooling
  • 35. نقش لایه‌های پولینگ در کاهش ابعاد و افزایش پایداری مدل
  • 36. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers) در CNN
  • 37. معماری‌های اولیه CNN: LeNet-5 و کاربردهای آن
  • 38. سیر تکامل CNNها: مروری بر AlexNet و VGG
  • 39. درک سلسله‌مراتب ویژگی‌ها در CNNهای عمیق
  • 40. دید بصری از آنچه CNNها در هر لایه یاد می‌گیرند
  • 41. تنظیم هایپرپارامترهای CNN (عمق شبکه، تعداد فیلترها)
  • 42. معرفی Dataset API در TensorFlow (یا DataLoader در PyTorch)
  • 43. اهمیت دیتاست با کیفیت برای تشخیص کیفیت میوه اژدها
  • 44. مراحل جمع‌آوری تصاویر میوه اژدها برای آموزش مدل
  • 45. تکنیک‌های عکاسی: نورپردازی، زاویه، و فاصله مناسب برای میوه
  • 46. دستگاه‌های جمع‌آوری تصویر: دوربین‌های صنعتی و موبایل
  • 47. برچسب‌گذاری (Annotation) تصاویر: ابزارها و روش‌ها
  • 48. دسته‌بندی کیفیت میوه اژدها: سالم، آسیب‌دیده، نارس
  • 49. ایجاد یک دیتاست اختصاصی برای میوه اژدها (مطالعه موردی)
  • 50. پیش‌پردازش تصاویر: تغییر اندازه، نرمال‌سازی و برش
  • 51. افزایش داده (Data Augmentation) چیست و چرا حیاتی است؟
  • 52. تکنیک‌های افزایش داده: چرخش، فلیپ، زوم، تغییر روشنایی و کنتراست
  • 53. پیاده‌سازی Data Augmentation در کد پایتون
  • 54. بررسی توزیع کلاس‌ها و مدیریت عدم تعادل داده (Imbalanced Data)
  • 55. تقسیم‌بندی داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 56. نیاز به مدل‌های سبک (Lightweight) برای دستگاه‌های موبایل و Edge
  • 57. چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ بر روی سخت‌افزارهای محدود موبایل
  • 58. مفاهیم بهینه‌سازی: سرعت استنتاج، مصرف حافظه و توان مصرفی
  • 59. معرفی Convolutionهای تفکیک‌پذیر عمقی (Depthwise Separable Convolutions)
  • 60. نحوه کار Depthwise Convolution و مزایای آن
  • 61. نحوه کار Pointwise Convolution (1x1 Convolution)
  • 62. مقایسه پیچش معمولی با Depthwise Separable Convolution از نظر محاسباتی
  • 63. معماری MobileNet و کاربرد آن در دستگاه‌های موبایل
  • 64. شبکه‌های ShuffleNet و مفهوم Grouped Convolution
  • 65. معرفی EfficientNet و رویکرد مقیاس‌گذاری ترکیبی آن
  • 66. لایه‌های Squeeze-and-Excitation (SE-Blocks) برای توجه مکانی
  • 67. تکنیک‌های خلاصه‌سازی و فشرده‌سازی مدل (Model Pruning, Quantization)
  • 68. آنالیز پیچیدگی مدل: تعداد پارامترها و عملیات شناور
  • 69. الهام از مقاله DragonFruitQualityNet: مروری بر معماری اصلی
  • 70. طراحی بلوک‌های سازنده DragonFruitQualityNet برای تشخیص کیفیت
  • 71. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب برای مدل‌های سبک‌وزن
  • 72. پیاده‌سازی معماری DragonFruitQualityNet در TensorFlow/PyTorch
  • 73. تنظیم اولیه هایپرپارامترهای آموزش برای DFQN
  • 74. شروع فرآیند آموزش مدل: گام‌های اولیه
  • 75. نظارت بر فرآیند آموزش: بررسی Loss و Accuracy در طول Epoches
  • 76. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting): Dropout, L2 Regularization
  • 77. تنظیم نرخ یادگیری پویا (Learning Rate Schedulers)
  • 78. استفاده از Callbackها در TensorFlow/Keras برای مدیریت آموزش
  • 79. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
  • 80. معیارهای ارزیابی مدل طبقه‌بندی برای تشخیص کیفیت میوه
  • 81. ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix): درک مفاهیم آن
  • 82. محاسبه Precision, Recall, و F1-Score برای هر کلاس
  • 83. منحنی ROC و AUC (Area Under the Curve)
  • 84. تحلیل خطاهای مدل (Error Analysis) و ریشه‌یابی مشکلات
  • 85. ارزیابی نهایی مدل بر روی دیتاست تست نادیده‌گرفته‌شده
  • 86. مقایسه عملکرد DragonFruitQualityNet با مدل‌های پایه دیگر
  • 87. تفسیر نتایج و ارزیابی عملی بودن مدل در محیط واقعی
  • 88. اکوسیستم استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در موبایل
  • 89. معرفی TensorFlow Lite (TFLite) و مزایای آن برای Edge AI
  • 90. فرآیند تبدیل مدل Keras/TensorFlow به فرمت TFLite
  • 91. بهینه‌سازی مدل TFLite: تکنیک کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 92. انواع کوانتیزاسیون: Post-Training Quantization
  • 93. ابزارهای بررسی و تحلیل مدل TFLite برای کارایی
  • 94. معرفی TFLite Interpreter: بارگذاری و اجرای مدل بر روی موبایل
  • 95. پیاده‌سازی پردازش تصویر در سمت اپلیکیشن موبایل
  • 96. نمایش نتایج تشخیص کیفیت میوه اژدها در اپلیکیشن موبایل
  • 97. بنچمارک‌گیری عملکرد مدل TFLite بر روی دستگاه‌های موبایل مختلف
  • 98. چالش‌های استقرار: مدیریت حافظه، توان باتری و سرعت پردازش
  • 99. بهبود DragonFruitQualityNet با Transfer Learning و Fine-tuning
  • 100. آینده هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند و کشاورزی دقیق

📚 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.