سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های بازرسی با استفاده از یادگیری ماشینی

کتاب تحلیل داده‌های بازرسی با استفاده از یادگیری ماشینی

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 تحلیل داده‌های بازرسی با استفاده از یادگیری ماشینی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Inspection Robots

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر تحلیل داده های بازرسی
  • 2. اهمیت بازرسی در صنایع مختلف
  • 3. چالش های سنتی تحلیل داده های بازرسی
  • 4. مقدمه ای بر یادگیری ماشینی
  • 5. انواع یادگیری ماشینی
  • 6. یادگیری با نظارت
  • 7. یادگیری بدون نظارت
  • 8. یادگیری تقویتی
  • 9. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشینی
  • 10. ویژگی ها و برچسب ها
  • 11. داده های آموزشی و آزمایشی
  • 12. الگوریتم های یادگیری ماشینی
  • 13. رگرسیون خطی
  • 14. رگرسیون لجستیک
  • 15. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. درخت های تصمیم
  • 17. جنگل های تصادفی
  • 18. شبکه های عصبی
  • 19. یادگیری عمیق
  • 20. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 21. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. کاربرد NLP در تحلیل داده های بازرسی
  • 24. استخراج اطلاعات از گزارش های بازرسی
  • 25. تحلیل احساسات در گزارش های بازرسی
  • 26. مدل سازی موضوعی
  • 27. تحلیل داده های تصویری بازرسی
  • 28. مقدمه ای بر بینایی ماشین
  • 29. تشخیص اشیاء در تصاویر بازرسی
  • 30. تقسیم بندی تصاویر بازرسی
  • 31. تشخیص عیوب با استفاده از CNN
  • 32. مدل های تشخیص ناهنجاری
  • 33. تحلیل داده های صوتی بازرسی
  • 34. تشخیص صداهای غیرعادی
  • 35. طبقه‌بندی صداهای مربوط به خرابی
  • 36. استفاده از سیگنال پردازی در داده های صوتی
  • 37. مراحل کلی پروژه تحلیل داده های بازرسی
  • 38. جمع آوری داده ها
  • 39. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
  • 40. مهندسی ویژگی
  • 41. انتخاب ویژگی
  • 42. آموزش مدل
  • 43. ارزیابی مدل
  • 44. تنظیم ابر پارامترها
  • 45. پیاده سازی مدل
  • 46. مانیتورینگ و نگهداری مدل
  • 47. داده های بازرسی در صنعت تولید
  • 48. تشخیص عیوب قطعات
  • 49. پیش بینی خرابی تجهیزات
  • 50. بهینه سازی فرآیندهای تولید
  • 51. داده های بازرسی در صنعت ساخت و ساز
  • 52. بازرسی ساختمان ها و زیرساخت ها
  • 53. تشخیص ترک و آسیب در سازه ها
  • 54. پیش بینی عمر مفید سازه ها
  • 55. داده های بازرسی در صنعت حمل و نقل
  • 56. بازرسی وسایل نقلیه
  • 57. تشخیص فرسودگی قطعات
  • 58. پیش بینی زمان تعمیر و نگهداری
  • 59. داده های بازرسی در صنعت پزشکی
  • 60. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 61. تشخیص بیماری ها
  • 62. پیش بینی نتایج درمان
  • 63. داده های بازرسی در صنعت نفت و گاز
  • 64. بازرسی خطوط لوله
  • 65. تشخیص خوردگی و نشتی
  • 66. پیش بینی ایمنی تاسیسات
  • 67. مجموعه داده های بازرسی
  • 68. انتخاب و آماده سازی مجموعه داده
  • 69. حجم و کیفیت داده ها
  • 70. چالش های داده های بازرسی
  • 71. داده های نامتوازن
  • 72. داده های پراکنده
  • 73. نویز در داده ها
  • 74. قوانین حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 75. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشینی
  • 76. سوگیری در الگوریتم ها
  • 77. شفافیت و قابلیت توضیح پذیری
  • 78. پیشرفت های آینده در تحلیل داده های بازرسی
  • 79. یادگیری ماشینی فدرال
  • 80. یادگیری ماشینی خودکار (AutoML)
  • 81. یادگیری تقویتی برای تصمیم گیری در بازرسی
  • 82. اینترنت اشیاء (IoT) و بازرسی
  • 83. سنسورهای هوشمند و جمع آوری داده
  • 84. تحلیل بلادرنگ داده های بازرسی
  • 85. رباتیک و بازرسی خودکار
  • 86. توسعه ربات های بازرسی
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در رباتیک بازرسی
  • 88. مطالعات موردی موفق
  • 89. پروژه های عملی پیاده سازی شده
  • 90. درس های آموخته شده از پروژه های واقعی
  • 91. نتیجه گیری و چشم انداز آینده
  • 92. سوالات متداول
  • 93. منابع
  • 94. فهرست الفبایی
  • 95. ضمیمه ها
  • 96. پیش نویس ها
  • 97. بازبینی ها
  • 98. اصلاحات
  • 99. پیشنهادات
  • 100. یادداشت ها

📚 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.