کتاب تشخیص زودهنگام آفت چوب با استفاده از شبکه‌های CNN-LSTM و ویژگی‌های صوتی MFCC
, ,

کتاب تشخیص زودهنگام آفت چوب با استفاده از شبکه‌های CNN-LSTM و ویژگی‌های صوتی MFCC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018225 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 تشخیص زودهنگام آفت چوب با استفاده از شبکه‌های CNN-LSTM و ویژگی‌های صوتی MFCC

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پردازش سیگنال

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: آفت چوب، چالش‌ها و اهمیت تشخیص زودهنگام
  • 2. انواع آفات چوب و مکانیسم ایجاد خسارت (تمرکز بر حشرات)
  • 3. سوسک‌های چوب‌خوار: چرخه زندگی، صدا و الگوهای رفتاری
  • 4. روش‌های سنتی و نوین تشخیص: مزایا و معایب
  • 5. معرفی راهکار پیشنهادی: CNN-LSTM و MFCC برای تشخیص صوتی
  • 6. فیزیک صوت: موج، فرکانس، دامنه و فاز
  • 7. مفاهیم آکوستیک: انتشار صوت و رزونانس در چوب
  • 8. سیگنال‌های آنالوگ در مقابل دیجیتال
  • 9. اصول نمونه‌برداری (Sampling) و قضیه نایکوئیست
  • 10. کوانتیزاسیون (Quantization) و عمق بیت (Bit Depth)
  • 11. فرمت‌های صوتی دیجیتال و ویژگی‌های آن‌ها
  • 12. میکروفون‌ها و حسگرهای آکوستیک: انواع، مشخصات و کاربردها
  • 13. سیستم‌های جمع‌آوری داده صوتی (DAQ)
  • 14. استراتژی‌های ضبط اولیه صداهای حشرات چوب‌خوار
  • 15. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 16. نمایش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس
  • 17. تبدیل فوریه گسسته (DFT) و سریع (FFT)
  • 18. تحلیل طیفی سیگنال‌های صوتی
  • 19. پنجره‌بندی (Windowing) و اثر آن بر طیف
  • 20. تبدیل فوریه زمان کوتاه (STFT) و کاربردهای آن
  • 21. طیف‌نگار (Spectrogram) و تحلیل بصری صداها
  • 22. فیلترهای صوتی: طراحی و اعمال
  • 23. کاهش نویز پایه در سیگنال‌های صوتی
  • 24. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی سیگنال‌ها
  • 25. استخراج ویژگی‌های پایه زمانی (RMS, ZCR, Energy)
  • 26. استخراج ویژگی‌های پایه فرکانسی (Spectral Centroid, Bandwidth)
  • 27. آشنایی با کتابخانه Librosa برای پردازش صوت در پایتون
  • 28. انگیزه‌های استفاده از ویژگی‌های MFCC در تشخیص صوت
  • 29. سیستم شنوایی انسان و مفهوم مقیاس مل (Mel Scale)
  • 30. گام اول: چارچوب‌بندی (Framing) سیگنال صوتی
  • 31. گام دوم: اعمال پنجره (Windowing) بر هر فریم
  • 32. گام سوم: تبدیل فوریه سریع (FFT) برای هر فریم
  • 33. گام چهارم: اعمال بانک فیلتر مل (Mel Filter Bank)
  • 34. گام پنجم: لگاریتم‌گیری از انرژی فیلترها
  • 35. گام ششم: تبدیل کسینوسی گسسته (DCT)
  • 36. معرفی ضرایب Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)
  • 37. ضرایب دلتا (Delta) و دلتا-دلتا (Delta-Delta) MFCC
  • 38. انتخاب تعداد بهینه ضرایب MFCC
  • 39. تنظیم پارامترهای بانک فیلتر مل
  • 40. پیاده‌سازی کامل استخراج MFCC در پایتون
  • 41. تفسیر و تحلیل ماتریس‌های MFCC
  • 42. معرفی یادگیری عمیق: چرا و چگونه؟
  • 43. نورون‌های مصنوعی و مدل ریاضی آن‌ها
  • 44. توابع فعال‌سازی (Activation Functions) و انواع آن‌ها
  • 45. ساختار شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 46. مفهوم انتشار رو به جلو (Forward Propagation)
  • 47. مفهوم انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 48. توابع هزینه (Loss Functions) برای مسائل دسته‌بندی
  • 49. بهینه‌سازها (Optimizers): SGD, Adam, RMSprop
  • 50. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 51. تکنیک‌های تنظیم مدل: Dropout, Batch Normalization
  • 52. معماری CNN: انقلابی در پردازش تصویر و صوت
  • 53. عملیات پیچش (Convolution Operation)
  • 54. فیلترها و نقش آن‌ها در استخراج ویژگی
  • 55. لایه‌های Pooling (Max/Average Pooling)
  • 56. لایه‌های Fully Connected و Softmax
  • 57. ساختار کلی یک شبکه CNN
  • 58. طراحی CNN برای ورودی‌های طیف‌نگار یا MFCC
  • 59. انتخاب توابع فعال‌سازی مناسب برای CNN
  • 60. آموزش شبکه‌های CNN: مراحل و چالش‌ها
  • 61. تحلیل ویژگی‌های مکانی استخراج شده توسط CNN
  • 62. تنظیم هایپرپارامترهای CNN
  • 63. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow/Keras برای دسته‌بندی صوت
  • 64. شبکه‌های CNN پیش‌ساخته (Pre-trained CNNs) و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 65. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و کاربردها
  • 66. چالش‌های RNN: وابستگی‌های بلندمدت و گرادیان‌ها
  • 67. معماری LSTM: راه حلی برای مشکلات RNN
  • 68. گیت فراموشی (Forget Gate) در LSTM
  • 69. گیت ورودی (Input Gate) و به‌روزرسانی حالت سلول
  • 70. گیت خروجی (Output Gate) در LSTM
  • 71. جریان اطلاعات و به‌روزرسانی حالت سلول
  • 72. انواع لایه‌های LSTM: یک‌طرفه و پشته‌ای (Stacked)
  • 73. شبکه‌های LSTM دوطرفه (Bidirectional LSTMs)
  • 74. کاربرد LSTM برای تحلیل دنباله‌های MFCC
  • 75. آموزش شبکه‌های LSTM: توالی‌های ورودی و خروجی
  • 76. تنظیم هایپرپارامترهای LSTM
  • 77. پیاده‌سازی LSTM با TensorFlow/Keras برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 78. انگیزه ترکیب قدرت CNN و LSTM
  • 79. ساختار کلی معماری CNN-LSTM
  • 80. CNN به عنوان استخراج‌کننده ویژگی‌های محلی از MFCC/طیف‌نگار
  • 81. LSTM به عنوان تحلیل‌گر وابستگی‌های زمانی ویژگی‌های CNN
  • 82. طراحی معماری CNN-LSTM برای داده‌های صوتی حشرات
  • 83. آماده‌سازی داده‌های ورودی (MFCCs) برای مدل CNN-LSTM
  • 84. پیاده‌سازی کامل مدل CNN-LSTM در TensorFlow/Keras
  • 85. آموزش مدل CNN-LSTM: بهینه‌سازها، توابع هزینه و نرخ یادگیری
  • 86. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC)
  • 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی قوی
  • 88. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با Grid Search/Random Search
  • 89. تحلیل عملکرد مدل در شناسایی انواع مختلف حشرات
  • 90. چالش‌های جمع‌آوری داده صوتی در محیط‌های واقعی (نویز، اکو)
  • 91. تکنیک‌های پیشرفته کاهش نویز: Spectral Subtraction, Wiener Filtering
  • 92. تشخیص فعالیت صوتی (Voice Activity Detection – VAD) برای فیلتر کردن سکوت
  • 93. روش‌های برچسب‌گذاری (Annotation) دقیق و مقیاس‌پذیر
  • 94. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای سیگنال‌های صوتی
  • 95. مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ: سازماندهی و ذخیره‌سازی
  • 96. ایجاد مجموعه داده‌های متعادل و نماینده برای آموزش
  • 97. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 98. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص بلادرنگ (Real-Time Detection Systems)
  • 99. چالش‌ها و راه حل‌ها در محیط‌های عملیاتی واقعی
  • 100. آینده پژوهش: روش‌های نوین، حسگرهای پیشرفته و هوش مصنوعی ترکیبی

📚 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 تشخیص زودهنگام آفت چوب با استفاده از شبکه‌های CNN-LSTM و ویژگی‌های صوتی MFCC”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا