کتاب یادگیری ماشین در شناسایی و رصد حیات وحش

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در شناسایی و رصد حیات وحش

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Biodiversity Research

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. تعریف حیات وحش و اهمیت رصد
  • 3. کاربردهای یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 4. مروری بر الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 5. یادگیری نظارت شده
  • 6. یادگیری بدون نظارت
  • 7. یادگیری تقویتی
  • 8. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
  • 9. مبانی شبکه های عصبی
  • 10. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 11. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. شبکه های عصبی ترنسفورمر
  • 13. پیش پردازش داده های حیات وحش
  • 14. جمع آوری داده ها از منابع مختلف
  • 15. پاکسازی و برچسب گذاری داده ها
  • 16. افزایش داده ها (Data Augmentation)
  • 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. شناسایی خودکار حیوانات از تصاویر
  • 19. مدل های تشخیص اشیاء
  • 20. مدل های طبقه بندی تصاویر
  • 21. ردیابی خودکار حیوانات در ویدئوها
  • 22. انواع ردیابی حیوانات
  • 23. روش های مبتنی بر مدل
  • 24. روش های مبتنی بر داده
  • 25. شناسایی صداهای حیات وحش
  • 26. تشخیص گونه های پرندگان از آواز
  • 27. تشخیص صداهای پستانداران
  • 28. شناسایی ناهنجاری ها و رفتارهای غیرعادی
  • 29. تشخیص بیماری ها و صدمات
  • 30. شناسایی تعاملات اجتماعی بین حیوانات
  • 31. پیش بینی پراکندگی و مهاجرت گونه ها
  • 32. مدل های آماری برای پراکندگی
  • 33. استفاده از یادگیری ماشین در پیش بینی مهاجرت
  • 34. تحلیل داده های تله دوربین
  • 35. استخراج اطلاعات از تصاویر تله دوربین
  • 36. شناسایی و شمارش حیوانات
  • 37. تحلیل داده های صوتی
  • 38. کشف الگوهای رفتاری از صداها
  • 39. استفاده از پهپادها و سنجش از دور
  • 40. جمع آوری داده های مکانی
  • 41. تحلیل تصاویر ماهواره ای و هوایی
  • 42. تشخیص زیستگاه ها و تغییرات آنها
  • 43. ارزیابی سلامت اکوسیستم
  • 44. مدل سازی اثرات تغییرات اقلیمی
  • 45. پیش بینی تأثیر فعالیت های انسانی
  • 46. مدیریت مناطق حفاظت شده
  • 47. برنامه ریزی حفاظت از گونه های در معرض خطر
  • 48. کشف گونه های جدید با استفاده از یادگیری ماشین
  • 49. چالش های اخلاقی در رصد حیات وحش
  • 50. حریم خصوصی و تأثیر بر رفتار حیوانات
  • 51. دقت و قابلیت اطمینان مدل ها
  • 52. تعصب در داده ها و مدل ها
  • 53. تفسیری بودن مدل های یادگیری عمیق
  • 54. ملاحظات امنیتی در داده های حیات وحش
  • 55. پیاده سازی سیستم های رصد در مقیاس بزرگ
  • 56. مقیاس پذیری الگوریتم ها
  • 57. زیرساخت های محاسباتی مورد نیاز
  • 58. ادغام با سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • 59. کاربرد در حفاظت از گونه های خاص
  • 60. مثال موردی: حفاظت از ببرها
  • 61. مثال موردی: رصد فیل ها
  • 62. مثال موردی: مطالعه پرندگان مهاجر
  • 63. مثال موردی: شناسایی نهنگ ها
  • 64. مثال موردی: مطالعه خزندگان
  • 65. مثال موردی: شناسایی حشرات
  • 66. پروژه های تحقیقاتی در حال انجام
  • 67. روندهای آینده در یادگیری ماشین برای حیات وحش
  • 68. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 69. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 70. یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 71. تکنیک های ترکیب مدل ها (Ensemble Methods)
  • 72. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل ها
  • 73. معیارهای ارزیابی مدل های تشخیص
  • 74. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 75. معیارهای ارزیابی مدل های ردیابی
  • 76. ابزارها و کتابخانه های نرم افزاری
  • 77. TensorFlow و Keras
  • 78. PyTorch
  • 79. Scikit-learn
  • 80. OpenCV
  • 81. مجموعه داده های عمومی حیات وحش
  • 82. ImageNet برای حیات وحش
  • 83. iNaturalist
  • 84. Animal Sound Database
  • 85. نکات عملی برای شروع کار
  • 86. انتخاب مسئله مناسب
  • 87. جمع آوری و آماده سازی داده ها
  • 88. انتخاب و آموزش مدل
  • 89. ارزیابی و بهبود مدل
  • 90. کاربرد در تحقیقات میدانی
  • 91. استفاده در ارزیابی زیستگاه
  • 92. کمک به برنامه های بازگرداندن گونه ها
  • 93. افزایش کارایی گشت زنی
  • 94. مانیتورینگ جمعیت های بزرگ
  • 95. کاهش هزینه های رصد
  • 96. افزایش دقت در شناسایی
  • 97. شناسایی الگوهای نادر
  • 98. پایش طولانی مدت جمعیت ها
  • 99. تشخیص تأثیر بلایای طبیعی
  • 100. مطالعه دینامیک جمعیت

📚 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.