, ,

کتاب هوش مصنوعی برای پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 هوش مصنوعی برای پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در کشاورزی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای کشاورزی
  • 3. یادگیری نظارت شده در پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها
  • 4. یادگیری بدون نظارت در تشخیص الگوهای آفات و بیماری‌ها
  • 5. یادگیری تقویتی برای مدیریت آفات و بیماری‌ها
  • 6. شبکه‌های عصبی عمیق در پردازش تصاویر گیاهی
  • 7. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای تشخیص آفات و بیماری‌ها
  • 8. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای تحلیل سری‌های زمانی داده‌های آفات و بیماری‌ها
  • 9. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید داده‌های آموزشی آفات و بیماری‌ها
  • 10. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متون مرتبط با آفات و بیماری‌ها
  • 11. مقدمه ای بر داده‌های مورد نیاز برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 12. جمع‌آوری داده‌های تصویری از گیاهان سالم و آلوده
  • 13. جمع‌آوری داده‌های محیطی (دما، رطوبت، نور)
  • 14. جمع‌آوری داده‌های تاریخی آفات و بیماری‌ها
  • 15. استانداردسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 16. برچسب‌گذاری داده‌ها و اهمیت آن
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 18. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 19. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 20. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1)
  • 21. منحنی ROC و AUC
  • 22. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 23. انتخاب بهترین مدل و تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 24. مقدمه ای بر آفات رایج گیاهی
  • 25. شناسایی آفات بر اساس تصاویر
  • 26. تشخیص مراحل مختلف زندگی آفات
  • 27. پیش‌بینی زمان ظهور و تراکم آفات
  • 28. مدل‌های پیش‌بینی آفات با استفاده از داده‌های محیطی
  • 29. مدل‌های پیش‌بینی آفات با استفاده از داده‌های تصویری
  • 30. مدل‌های پیش‌بینی آفات با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 31. مقدمه ای بر بیماری‌های رایج گیاهی
  • 32. شناسایی بیماری‌ها بر اساس علائم
  • 33. تشخیص شدت بیماری‌ها
  • 34. پیش‌بینی زمان شیوع بیماری‌ها
  • 35. مدل‌های پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های محیطی
  • 36. مدل‌های پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های تصویری
  • 37. مدل‌های پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 38. سیستم‌های توصیه‌گر برای مدیریت آفات و بیماری‌ها
  • 39. توصیه سموم و آفت‌کش‌ها
  • 40. توصیه زمان و نحوه سم‌پاشی
  • 41. توصیه اقدامات کنترلی غیر شیمیایی
  • 42. توصیه تناوب زراعی
  • 43. توصیه ارقام مقاوم
  • 44. سیستم‌های هشدار اولیه آفات و بیماری‌ها
  • 45. طراحی معماری سیستم هشدار اولیه
  • 46. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 47. تولید هشدار و اعلان
  • 48. ارتباط با کشاورزان
  • 49. کاربرد پهپادها در جمع‌آوری داده‌های آفات و بیماری‌ها
  • 50. پردازش تصاویر هوایی برای تشخیص آفات و بیماری‌ها
  • 51. نقشه‌برداری از مناطق آلوده
  • 52. کاربرد سنسورهای مختلف در کشاورزی هوشمند
  • 53. سنسورهای رطوبت خاک
  • 54. سنسورهای دما و رطوبت هوا
  • 55. سنسورهای نور
  • 56. سنسورهای کیفیت هوا
  • 57. تجمیع داده‌های سنسورها برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 58. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 59. امنیت داده‌ها
  • 60. سوگیری در مدل‌ها
  • 61. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها (Explainable AI)
  • 62. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات اتخاذ شده توسط هوش مصنوعی
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 64. هزینه پیاده‌سازی
  • 65. نیاز به تخصص فنی
  • 66. مقاومت در برابر تغییر
  • 67. دسترسی به زیرساخت‌های لازم
  • 68. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی
  • 69. مطالعات موردی موفق در استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها
  • 70. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی بیماری‌های قارچی
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی بیماری‌های ویروسی
  • 72. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی آفات مکنده
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی آفات جویدنی
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی آفات ناقل بیماری
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی آفات در محصولات خاص (گندم، برنج، ذرت، پنبه)
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی آفات در باغات (سیب، انگور، پسته)
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی آفات در گلخانه‌ها
  • 78. آینده هوش مصنوعی در کشاورزی و مدیریت آفات و بیماری‌ها
  • 79. یادگیری عمیق پیشرفته برای تشخیص دقیق‌تر
  • 80. هوش مصنوعی تعاملی و مشارکتی با کشاورزان
  • 81. ادغام هوش مصنوعی با رباتیک کشاورزی
  • 82. هوش مصنوعی برای مدیریت جامع آفات و بیماری‌ها (IPM)
  • 83. توسعه مدل‌های پیش‌بینی برای آفات و بیماری‌های نوظهور
  • 84. نقش هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار و مقاوم در برابر تغییرات اقلیمی
  • 85. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کشاورزان در زمینه هوش مصنوعی
  • 86. ایجاد پلتفرم‌های داده مشترک برای کشاورزان
  • 87. اهمیت همکاری بین دانشگاه‌ها، صنعت و دولت
  • 88. ارائه راهکارهای عملی برای کشاورزان برای شروع کار با هوش مصنوعی
  • 89. نکات کلیدی برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی موفق در کشاورزی
  • 90. اهمیت درک دامنه مسئله (Domain Knowledge)
  • 91. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 92. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 93. ارزیابی مداوم و بهبود مدل‌ها
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص و پیش‌بینی همزمان آفات و بیماری‌ها
  • 95. مدل‌های چندتکلیف (Multi-task Learning)
  • 96. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 97. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 98. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 99. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در مدل‌های پیش‌بینی
  • 100. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل روابط بین آفات، بیماری‌ها و عوامل محیطی

📚 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 هوش مصنوعی برای پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی”

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

پیمایش به بالا