کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های فضایی
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های فضایی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017326 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های فضایی

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان انگلیسی فنی برای مهندسان
  • 2. واژگان کلیدی مهندسی در متون انگلیسی
  • 3. درک ساختار جملات پیچیده فنی
  • 4. استراتژی‌های خواندن متون علمی-مهندسی
  • 5. شناسایی ایده‌های اصلی و جزئیات در مقالات
  • 6. واژگان مربوط به تعاریف، توضیحات و طبقه‌بندی
  • 7. درک توصیف فرآیندها و روش‌شناسی‌ها
  • 8. اصطلاحات و اختصارات رایج در متون علمی
  • 9. تحلیل نمودارها، جداول و تصاویر فنی
  • 10. نگارش خلاصه و پارافریز متون تخصصی
  • 11. مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین (ML)
  • 12. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
  • 13. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین
  • 14. واژگان کلیدی: داده، ویژگی، برچسب، مدل
  • 15. درک مفاهیم: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون مدل
  • 16. انواع داده در یادگیری ماشین: عددی، کاتگوری، متنی
  • 17. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
  • 18. رگرسیون: پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 19. طبقه‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها
  • 20. خوشه‌بندی: کشف الگوهای پنهان
  • 21. واژگان مربوط به پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)
  • 22. مفهوم Overfitting و Underfitting
  • 23. معرفی چارچوب‌های محبوب ML (مفاهیم)
  • 24. اصطلاحات ارزیابی مدل در یادگیری ماشین
  • 25. اخلاق در یادگیری ماشین: مقدمه
  • 26. مقدمه‌ای بر داده‌های فضایی و جغرافیایی
  • 27. سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS): مفاهیم پایه
  • 28. انواع داده‌های فضایی: وکتوری و رستری
  • 29. منابع داده‌های فضایی: سنجش از دور و GIS
  • 30. واژگان مرتبط با ماهواره‌ها و سنجنده‌ها
  • 31. درک سیستم‌های مختصات جغرافیایی و تصویر شده
  • 32. مفهوم "Projection" و "Datum"
  • 33. رزولوشن فضایی، طیفی، زمانی و رادیومتریک
  • 34. فرمت‌های رایج داده‌های فضایی (GeoTIFF, Shapefile)
  • 35. واژگان توصیف پدیده‌های فضایی (Spatial Phenomena)
  • 36. عملیات پایه GIS: هم‌پوشانی، بافر، ادغام
  • 37. مفهوم "Topology" در داده‌های فضایی
  • 38. خطاهای رایج در داده‌های فضایی
  • 39. استخراج اطلاعات از تصاویر ماهواره‌ای
  • 40. مروری بر نرم‌افزارهای GIS و ابزارهای مرتبط (مفاهیم)
  • 41. رگرسیون خطی: مدل‌سازی روابط خطی
  • 42. رگرسیون لجستیک: طبقه‌بندی با احتمال
  • 43. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) برای طبقه‌بندی
  • 44. جنگل‌های تصادفی (Random Forests): قدرت ترکیب مدل‌ها
  • 45. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای مرزهای بهینه
  • 46. نزدیک‌ترین همسایه (k-NN) در طبقه‌بندی
  • 47. خوشه‌بندی k-Means: گروه‌بندی داده‌ها
  • 48. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 49. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 50. واژگان مربوط به معماری شبکه‌های عصبی
  • 51. درک مفهوم "Loss Function" و "Optimizer"
  • 52. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, RMSE, R-squared)
  • 53. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 54. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و کاربرد آن
  • 55. منحنی ROC و AUC برای ارزیابی طبقه‌بندی‌کننده‌ها
  • 56. انتخاب مدل و اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 57. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. واژگان مربوط به Bias و Variance در مدل‌ها
  • 59. توضیح الگوریتم‌ها به زبان انگلیسی
  • 60. مقایسه و انتخاب الگوریتم مناسب
  • 61. پاکسازی و مدیریت داده‌های فضایی نویزی
  • 62. پر کردن داده‌های گمشده (Missing Data Imputation) در داده‌های فضایی
  • 63. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های فضایی
  • 64. استخراج ویژگی از داده‌های رستری (شاخص‌های طیفی)
  • 65. استخراج ویژگی از داده‌های وکتوری (مساحت، محیط، همجواری)
  • 66. مهندسی ویژگی‌های مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Features)
  • 67. واژگان مربوط به فیلترها و تبدیلات تصویری
  • 68. هم‌ترازی و ثبت تصاویر (Image Registration)
  • 69. موزاییک‌سازی و برش داده‌های فضایی
  • 70. تبدیل بین فرمت‌های مختلف داده‌های فضایی
  • 71. تحلیل بافت (Texture Analysis) در تصاویر
  • 72. طبقه‌بندی بدون نظارت تصاویر (Unsupervised Image Classification)
  • 73. تحلیل خوشه‌بندی فضایی (Spatial Clustering Analysis)
  • 74. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای داده‌های فضایی (GDAL, Rasterio, Fiona)
  • 75. واژگان مربوط به پردازش ابری داده‌های فضایی
  • 76. طبقه‌بندی کاربری اراضی و پوشش گیاهی (LULC Mapping)
  • 77. تشخیص تغییرات در داده‌های فضایی (Change Detection)
  • 78. پیش‌بینی متغیرهای محیطی با رگرسیون فضایی
  • 79. تشخیص اشیاء (Object Detection) در تصاویر ماهواره‌ای
  • 80. تحلیل نقاط داغ (Hotspot Analysis) با ML
  • 81. خوشه‌بندی فضایی مناطق مشابه (Spatial Clustering of Similar Regions)
  • 82. مدل‌سازی آسیب‌پذیری و ریسک‌های فضایی
  • 83. کاربرد ML در کشاورزی دقیق و مدیریت منابع طبیعی
  • 84. کاربرد ML در برنامه‌ریزی شهری و توسعه
  • 85. تحلیل سری‌های زمانی در داده‌های فضایی (Time-Series Spatial Analysis)
  • 86. تحلیل تصاویر Hyperspectral با ML
  • 87. ترکیب داده‌های مختلف فضایی (Data Fusion) با ML
  • 88. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصاویر
  • 89. تفسیر خروجی مدل‌های ML برای داده‌های فضایی
  • 90. مطالعه موردی: رصد جنگل‌زدایی با یادگیری ماشین
  • 91. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای سنجش از دور
  • 92. معماری‌های پیشرفته: U-Net، Mask R-CNN برای تصاویر فضایی
  • 93. پردازش داده‌های فضایی بزرگ (Geospatial Big Data)
  • 94. معرفی پلتفرم Google Earth Engine برای ML
  • 95. کاربرد ML در Cloud Computing برای داده‌های فضایی (AWS, Azure)
  • 96. اخلاق، سوگیری و شفافیت در ML فضایی
  • 97. درک و تحلیل مقالات پژوهشی پیشرفته
  • 98. نگارش و ارائه نتایج پروژه به زبان انگلیسی
  • 99. روندها و چالش‌های آینده در ML فضایی
  • 100. جمع‌بندی و پروژه‌های عملی (Case Studies in English)

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های فضایی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا