سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تولید مسیرهای حرکتی با وضوح بالا و حفظ حریم خصوصی با استفاده از مدل‌های انتشار آبشاری (Cardiff)

کتاب تولید مسیرهای حرکتی با وضوح بالا و حفظ حریم خصوصی با استفاده از مدل‌های انتشار آبشاری (Cardiff)

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 تولید مسیرهای حرکتی با وضوح بالا و حفظ حریم خصوصی با استفاده از مدل‌های انتشار آبشاری (Cardiff)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم داده و حمل و نقل شهری

موضوع میانی: سنتز داده‌های موقعیت مکانی و مسیرهای حرکتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر دوره: تولید مسیرهای حرکتی با وضوح بالا و حفظ حریم خصوصی
  • 2. معرفی هوش مصنوعی در حمل و نقل شهری و علوم داده
  • 3. اهمیت داده‌های مسیر حرکتی و کاربردهای آن
  • 4. چالش‌های داده‌های مسیر حرکتی: حفظ حریم خصوصی و دقت
  • 5. مروری بر مقاله "Leveraging the Spatial Hierarchy"
  • 6. مفاهیم اولیه: فضاهای Euclidean و هندسی
  • 7. مفاهیم اولیه: سری‌های زمانی و داده‌های مسیر حرکتی
  • 8. مفاهیم اولیه: مدل‌های انتشار و انواع آن
  • 9. آشنایی با مدل‌های انتشار گاوسی
  • 10. معرفی مدل‌های انتشار آبشاری
  • 11. مزایا و معایب مدل‌های انتشار آبشاری
  • 12. اصول اولیه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 13. مروری بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
  • 14. مروری بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 15. معرفی شبکه‌های Transformer و کاربرد آن‌ها
  • 16. آشنایی با مفهوم کدگذاری (Encoding) و رمزگشایی (Decoding)
  • 17. آشنایی با مفهوم نویز و حذف نویز در مدل‌های انتشار
  • 18. نقش سلسله مراتب فضایی در تولید مسیر حرکتی
  • 19. مدل‌سازی coarse-to-fine و اهمیت آن
  • 20. معرفی معماری مدل‌های انتشار Cascaded Hybrid Diffusion
  • 21. جزئیات معماری مدل: لایه coarse-level
  • 22. جزئیات معماری مدل: لایه fine-level
  • 23. نقش شبکه‌های Hybrid در مدل
  • 24. معرفی اجزای Hybrid Diffusion (HD)
  • 25. جزئیات عملکرد اجزای HD: تبدیل فضایی
  • 26. جزئیات عملکرد اجزای HD: مدل‌سازی زمانی
  • 27. جزئیات عملکرد اجزای HD: پیش‌بینی
  • 28. آموزش مدل‌های انتشار: تابع زیان (loss function)
  • 29. آموزش مدل‌های انتشار: روش‌های بهینه‌سازی
  • 30. آموزش مدل‌های انتشار: تنظیم هایپرپارامترها
  • 31. ارزیابی مدل‌های تولید مسیر: معیارهای ارزیابی
  • 32. ارزیابی مدل‌های تولید مسیر: معیارهای دقت
  • 33. ارزیابی مدل‌های تولید مسیر: معیارهای حفظ حریم خصوصی
  • 34. مجموعه داده‌های مورد استفاده برای آموزش و ارزیابی
  • 35. پیش‌پردازش داده‌های مسیر حرکتی
  • 36. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 37. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای مسیرهای حرکتی
  • 38. پیاده‌سازی مدل coarse-level با استفاده از PyTorch
  • 39. پیاده‌سازی مدل fine-level با استفاده از PyTorch
  • 40. ترکیب coarse-level و fine-level
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 42. تنظیم دقیق مدل‌ها برای داده‌های مختلف
  • 43. مقایسه با روش‌های موجود برای تولید مسیر حرکتی
  • 44. بررسی نتایج آزمایشگاهی و تجزیه و تحلیل آن‌ها
  • 45. بررسی موارد شکست مدل و راه‌حل‌ها
  • 46. کاربردها: شبیه‌سازی ترافیک
  • 47. کاربردها: پیش‌بینی حرکت وسایل نقلیه
  • 48. کاربردها: طراحی مسیرهای بهینه
  • 49. کاربردها: حفظ حریم خصوصی در داده‌های مسیر
  • 50. حذف اطلاعات شخصی از داده‌های مسیر
  • 51. تولید مسیرهای حرکتی مصنوعی و حفظ حریم خصوصی
  • 52. چالش‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌های مسیر
  • 53. روش‌های بهبود حفظ حریم خصوصی در مدل
  • 54. ارزیابی میزان حفظ حریم خصوصی در مدل
  • 55. ایجاد یک pipeline کامل برای تولید مسیرهای حرکتی
  • 56. بهبودهای احتمالی در معماری مدل
  • 57. ادغام اطلاعات جانبی (side information) در مدل
  • 58. استفاده از داده‌های محیطی (مانند آب و هوا)
  • 59. استفاده از داده‌های اجتماعی (مانند جمعیت)
  • 60. استفاده از اطلاعات نقشه‌ها و محیط‌ها
  • 61. مدل‌سازی تعاملات بین وسایل نقلیه
  • 62. مدل‌سازی دینامیک حرکت وسایل نقلیه
  • 63. تولید مسیرهای حرکتی برای عابران پیاده
  • 64. تولید مسیرهای حرکتی برای دوچرخه‌سواران
  • 65. تولید مسیرهای حرکتی برای وسایل نقلیه عمومی
  • 66. استفاده از مدل در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 67. استفاده از مدل در پروژه‌های دنیای واقعی
  • 68. نکات عملی برای پیاده‌سازی و استقرار مدل
  • 69. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و کارایی
  • 70. مقیاس‌پذیری مدل برای داده‌های بزرگ
  • 71. چالش‌های استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 72. ابزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز (PyTorch, TensorFlow, ...)
  • 73. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش و اجرا
  • 74. راهنمایی برای عیب‌یابی و رفع اشکال
  • 75. تکنیک‌های تجسم داده‌های مسیر حرکتی
  • 76. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 77. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج
  • 78. آینده مدل‌های انتشار در تولید مسیرهای حرکتی
  • 79. تحقیقات آتی: مدل‌های پیچیده‌تر و دقیق‌تر
  • 80. تحقیقات آتی: حفظ حریم خصوصی بیشتر
  • 81. تحقیقات آتی: کاربردهای جدید و نوآورانه
  • 82. بررسی آخرین مقالات و پیشرفت‌های حوزه
  • 83. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌های مسیر
  • 84. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌های مسیر
  • 85. چالش‌های قانونی و مقرراتی داده‌های مسیر
  • 86. مروری بر مفاهیم ریاضی پیشرفته (انتگرال، مشتق، احتمال)
  • 87. مروری بر مفاهیم آمار و احتمال
  • 88. کاربرد مفاهیم ریاضی در مدل‌های انتشار
  • 89. معرفی مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق (GANs, VAEs)
  • 90. مروری بر یادگیری انتقالی و کاربرد آن
  • 91. آشنایی با تکنیک‌های Meta-learning
  • 92. چالش‌ها و راه‌حل‌های مربوط به داده‌های نامتعادل
  • 93. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی مسیر
  • 94. تکنیک‌های کاهش اثرات نویز در داده‌ها
  • 95. بهبود کیفیت داده‌ها و کاهش خطای اندازه‌گیری
  • 96. استفاده از مدل‌های یادگیری تقویتی برای تولید مسیر
  • 97. آینده شغلی در زمینه هوش مصنوعی و داده‌های مسیر
  • 98. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر
  • 99. ارائه یک پروژه عملی برای پیاده‌سازی مدل
  • 100. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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.