سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌سازی داده‌های سنسورهای اینترنت اشیا با ابعاد بالا برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات

کتاب کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌سازی داده‌های سنسورهای اینترنت اشیا با ابعاد بالا برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات

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 کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌سازی داده‌های سنسورهای اینترنت اشیا با ابعاد بالا برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: مطالعات موردی ترکیب یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه
  • 2. فصل ۲: مبانی یادگیری انتقالی
  • 3. فصل ۳: اصول مدل‌سازی داده‌های سنسور
  • 4. فصل ۴: اینترنت اشیا (IoT) و سنسورهای آن
  • 5. فصل ۵: چالش‌های داده‌های با ابعاد بالا
  • 6. فصل ۶: انواع خرابی تجهیزات
  • 7. فصل ۷: مفاهیم پیش‌بینی خرابی
  • 8. فصل ۸: معماری‌های یادگیری عمیق
  • 9. فصل ۹: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 10. فصل ۱۰: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. فصل ۱۱: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 12. فصل ۱۲: ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
  • 13. فصل ۱۳: مفاهیم یادگیری انتقالی در CNN
  • 14. فصل ۱۴: انتقال دانش بین مدل‌ها
  • 15. فصل ۱۵: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 16. فصل ۱۶: انتقال ویژگی (Feature Extraction)
  • 17. فصل ۱۷: انتخاب مدل پایه مناسب
  • 18. فصل ۱۸: جمع‌آوری داده‌های سنسور IoT
  • 19. فصل ۱۹: پیش‌پردازش داده‌های سنسور
  • 20. فصل ۲۰: حذف نویز و مقادیر پرت
  • 21. فصل ۲۱: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 22. فصل ۲۲: مهندسی ویژگی در داده‌های سنسور
  • 23. فصل ۲۳: روش‌های کاهش ابعاد
  • 24. فصل ۲۴: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 25. فصل ۲۵: تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 26. فصل ۲۶: مدل‌سازی زمانی داده‌های سنسور
  • 27. فصل ۲۷: برچسب‌گذاری داده‌های خرابی
  • 28. فصل ۲۸: تکنیک‌های نمونه‌برداری مجدد
  • 29. فصل ۲۹: تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (SMOTE)
  • 30. فصل ۳۰: آماده‌سازی داده‌ها برای انتقال
  • 31. فصل ۳۱: انتخاب مجموعه‌داده‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده
  • 32. فصل ۳۲: مجموعه‌داده‌های عمومی یادگیری عمیق
  • 33. فصل ۳۳: مجموعه‌داده‌های تخصصی سنسور
  • 34. فصل ۳۴: انتقال از مدل‌های کلی به تخصصی
  • 35. فصل ۳۵: انتقال از مدل‌های سنسور به سنسور دیگر
  • 36. فصل ۳۶: انتقال از داده‌های سالم به داده‌های خراب
  • 37. فصل ۳۷: انتقال از یک نوع تجهیز به نوع دیگر
  • 38. فصل ۳۸: ارزیابی عملکرد مدل یادگیری انتقالی
  • 39. فصل ۳۹: معیارهای دقت (Accuracy)
  • 40. فصل ۴۰: معیارهای صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 41. فصل ۴۱: معیارهای امتیاز F1
  • 42. فصل ۴۲: منحنی ROC و AUC
  • 43. فصل ۴۳: مقایسه با مدل‌های آموزش از ابتدا
  • 44. فصل ۴۴: تأثیر اندازه و کیفیت داده‌های انتقالی
  • 45. فصل ۴۵: تأثیر معماری مدل پایه
  • 46. فصل ۴۶: تأثیر روش تنظیم دقیق
  • 47. فصل ۴۷: انتخاب لایه‌های قابل انتقال
  • 48. فصل ۴۸: آموزش لایه‌های استخراج کننده ویژگی
  • 49. فصل ۴۹: آموزش لایه‌های طبقه‌بند جدید
  • 50. فصل ۵۰: بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 51. فصل ۵۱: مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 52. فصل ۵۲: منظم‌سازی (Regularization)
  • 53. فصل ۵۳: خروج زودهنگام (Early Stopping)
  • 54. فصل ۵۴: کاربرد یادگیری انتقالی در پیش‌بینی خرابی
  • 55. فصل ۵۵: پیش‌بینی عمر مفید باقی‌مانده (RUL)
  • 56. فصل ۵۶: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 57. فصل ۵۷: طبقه‌بندی انواع خرابی
  • 58. فصل ۵۸: پیش‌بینی زمان تا خرابی (TTF)
  • 59. فصل ۵۹: مطالعه موردی ۱: سنسورهای ارتعاش
  • 60. فصل ۶۰: مطالعه موردی ۲: سنسورهای دما
  • 61. فصل ۶۱: مطالعه موردی ۳: سنسورهای فشار
  • 62. فصل ۶۲: مطالعه موردی ۴: سنسورهای جریان
  • 63. فصل ۶۳: تجهیزات صنعتی خاص
  • 64. فصل ۶۴: موتورهای الکتریکی
  • 65. فصل ۶۵: پمپ‌ها
  • 66. فصل ۶۶: توربین‌ها
  • 67. فصل ۶۷: یاتاقان‌ها
  • 68. فصل ۶۸: چالش‌های داده‌های Real-time
  • 69. فصل ۶۹: تعامل با سیستم‌های IoT
  • 70. فصل ۷۰: جمع‌آوری داده‌های زنده
  • 71. فصل ۷۱: زمان‌بندی به روز رسانی مدل
  • 72. فصل ۷۲: مقیاس‌پذیری راه حل‌ها
  • 73. فصل ۷۳: سخت‌افزار مورد نیاز برای پردازش
  • 74. فصل ۷۴: نرم‌افزار و فریم‌ورک‌ها
  • 75. فصل ۷۵: TensorFlow و Keras
  • 76. فصل ۷۶: PyTorch
  • 77. فصل ۷۷: کتابخانه‌های پردازش داده
  • 78. فصل ۷۸: امنیت داده‌های سنسور
  • 79. فصل ۷۹: حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. فصل ۸۰: تعهد به قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 81. فصل ۸۱: تفسیر نتایج مدل
  • 82. فصل ۸۲: اهمیت پایش مستمر
  • 83. فصل ۸۳: یادگیری انتقالی مداوم (Continual Transfer Learning)
  • 84. فصل ۸۴: سناریوهای پیشرفته
  • 85. فصل ۸۵: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انتقال
  • 86. فصل ۸۶: یادگیری انتقالی چند وظیفه‌ای
  • 87. فصل ۸۷: یادگیری انتقالی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 88. فصل ۸۸: آینده یادگیری انتقالی در IoT
  • 89. فصل ۸۹: چالش‌های تحقیقاتی آینده
  • 90. فصل ۹۰: فرصت‌های نوآوری
  • 91. فصل ۹۱: تأثیر اقتصادی پیاده‌سازی
  • 92. فصل ۹۲: کاهش هزینه‌های نگهداری
  • 93. فصل ۹۳: افزایش بهره‌وری عملیاتی
  • 94. فصل ۹۴: جلوگیری از توقف ناگهانی
  • 95. فصل ۹۵: ملاحظات اخلاقی
  • 96. فصل ۹۶: نقش مهندسان داده
  • 97. فصل ۹۷: همکاری با متخصصان دامنه
  • 98. فصل ۹۸: مستندسازی پروژه
  • 99. فصل ۹۹: جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. فصل ۱۰۰: منابع و مراجع

📚 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.