سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب CMCRL: آموزش گام به گام طبقه‌بندی بیماری‌های مرکبات با یادگیری خودنظارتی

کتاب CMCRL: آموزش گام به گام طبقه‌بندی بیماری‌های مرکبات با یادگیری خودنظارتی

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 CMCRL: آموزش گام به گام طبقه‌بندی بیماری‌های مرکبات با یادگیری خودنظارتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کشاورزی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری‌های گیاهی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 2. اهمیت تشخیص بیماری‌های گیاهی در کشاورزی مدرن
  • 3. چالش‌های کشاورزی هوشمند و نقش هوش مصنوعی
  • 4. مروری بر بیماری‌های رایج مرکبات و علائم آن‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارتی، غیرنظارتی، تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 9. واحد پایه شبکه‌های عصبی: پرسپترون
  • 10. توابع فعال‌سازی رایج (ReLU, Sigmoid, Tanh)
  • 11. مفهوم تابع هزینه (Loss Function) و بهینه‌سازی (Optimization)
  • 12. آشنایی با پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
  • 13. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 14. اصول اولیه پردازش تصویر دیجیتال
  • 15. ویژگی‌های بصری تصاویر: رنگ، بافت، شکل
  • 16. معرفی شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
  • 17. مفهوم لایه‌های پیچشی (Convolutional Layers)
  • 18. نقش فیلترها و کرنل‌ها در استخراج ویژگی
  • 19. لایه‌های Pooling (Max Pooling, Average Pooling)
  • 20. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers) در CNN
  • 21. معماری‌های پایه CNN (LeNet, AlexNet - مروری)
  • 22. معرفی معماری VGGNet و عمق شبکه
  • 23. معرفی معماری ResNet و Skip Connections
  • 24. معرفی معماری MobileNet برای کاربردهای کم‌منابع
  • 25. مفهوم Overfitting و Underfitting در مدل‌های عمیق
  • 26. تکنیک‌های Regularization (L1, L2, Dropout)
  • 27. نرمال‌سازی بچ (Batch Normalization)
  • 28. فرایند آموزش شبکه‌های عصبی: فوروارد و بک‌پروپگیشن
  • 29. انتخاب بهینه‌ساز مناسب (Adam, SGD, RMSprop)
  • 30. مفهوم نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
  • 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و مزایای آن
  • 32. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی، F1-Score)
  • 34. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 35. جمع‌آوری داده‌های تصویری بیماری‌های مرکبات
  • 36. معرفی دیتاست‌های عمومی تشخیص بیماری‌های گیاهی (مانند PlantVillage)
  • 37. چالش‌های جمع‌آوری تصاویر در محیط‌های کشاورزی (نور، پس‌زمینه، زاویه)
  • 38. فرایند برچسب‌گذاری (Annotation) تصاویر
  • 39. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصاویر (تغییر اندازه، برش، چرخش)
  • 40. نرمال‌سازی مقادیر پیکسل‌ها
  • 41. مفهوم افزایش داده (Data Augmentation)
  • 42. تکنیک‌های افزایش داده: چرخش، قلب، تغییر مقیاس، برش تصادفی
  • 43. افزایش داده‌های مربوط به تغییرات رنگ و نور
  • 44. مدیریت عدم تعادل کلاس‌ها (Class Imbalance) در دیتاست‌ها
  • 45. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 46. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 47. ابزارهای مدیریت داده و برچسب‌گذاری (مانند LabelImg)
  • 48. محدودیت‌های یادگیری نظارتی و نیاز به یادگیری خودنظارتی (SSL)
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی
  • 50. مفهوم وظایف پوششی (Pretext Tasks)
  • 51. انواع SSL: رویکردهای مولد (Generative) و تمییزدهنده (Discriminative)
  • 52. معرفی یادگیری تقابلی (Contrastive Learning)
  • 53. هدف یادگیری تقابلی: یادگیری نمایش‌های (Representation) معنادار
  • 54. مفهوم جفت‌های مثبت (Positive Pairs)
  • 55. مفهوم جفت‌های منفی (Negative Pairs)
  • 56. تابع زیان تقابلی (Contrastive Loss): InfoNCE و NT-Xent
  • 57. معماری‌های پایه برای یادگیری تقابلی (مانکوی سیامی، Siamaese Networks)
  • 58. استراتژی‌های ایجاد جفت‌های مثبت با افزایش داده
  • 59. استراتژی‌های نمونه‌برداری جفت‌های منفی
  • 60. مفهوم پارامتر دما (Temperature Parameter) در تابع زیان تقابلی
  • 61. معرفی SimCLR: معماری و فرایند آموزش
  • 62. معرفی MoCo: مفهوم صف حافظه (Memory Bank)
  • 63. مروری بر BYOL و SimSiam (یادگیری تقابلی بدون جفت‌های منفی)
  • 64. نقش سر پروجکشن (Projection Head) در یادگیری تقابلی
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری غیرنظارتی
  • 66. مفهوم خوشه‌بندی (Clustering) و کاربردهای آن
  • 67. الگوریتم K-Means: اصول، عملکرد و محدودیت‌ها
  • 68. انتخاب بهینه تعداد خوشه‌ها در K-Means (روش Elbow و Silhouette Score)
  • 69. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی
  • 70. مروری بر سایر الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مانند DBSCAN و خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی)
  • 71. انگیزه CMCRL: چرا ترکیب خوشه‌بندی و یادگیری تقابلی؟
  • 72. چالش‌های یادگیری تقابلی سنتی و نقش خوشه‌بندی در حل آنها
  • 73. ساختار کلی مدل CMCRL: اجزا و تعامل آن‌ها
  • 74. استخراج ویژگی‌های چندلایه از شبکه‌های عصبی پیچشی
  • 75. اهمیت نمایش‌های چندلایه در یادگیری عمیق و درک پدیده‌ها
  • 76. خوشه‌بندی ویژگی‌ها در لایه‌های میانی شبکه (Clustering-Guided)
  • 77. تولید برچسب‌های شبه (Pseudo-Labels) با استفاده از خوشه‌بندی
  • 78. استفاده از برچسب‌های شبه برای تعریف دقیق‌تر جفت‌های مثبت و منفی
  • 79. طراحی تابع زیان ترکیبی CMCRL: ادغام Contrastive Loss و Clustering Loss
  • 80. اعمال تابع زیان تقابلی در لایه‌های مختلف مدل CNN
  • 81. تنظیم وزن‌های مربوط به لایه‌های مختلف در تابع زیان نهایی
  • 82. طراحی سرهای پروجکشن (Projection Heads) مجزا برای هر لایه
  • 83. استراتژی آموزش گام به گام CMCRL
  • 84. تاثیر تعداد خوشه‌ها بر عملکرد نهایی CMCRL
  • 85. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم خوشه‌بندی در چارچوب CMCRL
  • 86. بررسی نتایج تجربی و مطالعات حذفی (Ablation Studies) در مقاله
  • 87. مقایسه CMCRL با سایر روش‌های SSL برای طبقه‌بندی بیماری‌های مرکبات
  • 88. نحوه ادغام دانش دامنه‌ای خاص (بیماری‌های مرکبات) در CMCRL
  • 89. تفسیر ویژگی‌های آموخته شده توسط مدل CMCRL
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی CMCRL در مقیاس بزرگ و real-time
  • 91. پیاده‌سازی CMCRL با TensorFlow/PyTorch: آماده‌سازی محیط توسعه
  • 92. کدنویسی بخش استخراج ویژگی‌های چندلایه از CNN پایه
  • 93. پیاده‌سازی الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی ویژگی‌ها
  • 94. تولید جفت‌های مثبت و منفی بر اساس نتایج خوشه‌بندی
  • 95. پیاده‌سازی تابع زیان ترکیبی CMCRL
  • 96. فرآیند آموزش و اعتبارسنجی مدل CMCRL
  • 97. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 98. بررسی و تحلیل عملکرد مدل بر روی مجموعه آزمون نهایی
  • 99. کاربردهای آتی CMCRL در سیستم‌های کشاورزی هوشمند
  • 100. ملاحظات اخلاقی و پایداری در به‌کارگیری هوش مصنوعی در کشاورزی

📚 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.