سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ریشه‌یابی عیوب تجهیزات

کتاب مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ریشه‌یابی عیوب 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 مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ریشه‌یابی عیوب تجهیزات

موضوع کلی: صنعت 4.0 و نگهداری هوشمند

موضوع میانی: هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به یادگیری ماشین
  • 2. فصل ۱: مبانی شناسایی ریشه‌یابی عیوب
  • 3. فصل ۲: اهمیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. فصل ۳: انواع داده‌های عیوب تجهیزات
  • 5. فصل ۴: پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. فصل ۵: مهندسی ویژگی برای عیوب
  • 7. فصل ۶: انتخاب مدل مناسب
  • 8. فصل ۷: مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین
  • 9. فصل ۸: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 10. فصل ۹: رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 11. فصل ۱۰: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. فصل ۱۱: درختان تصمیم
  • 13. فصل ۱۲: جنگل‌های تصادفی
  • 14. فصل ۱۳: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 15. فصل ۱۴: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 16. فصل ۱۵: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 17. فصل ۱۶: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. فصل ۱۷: شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
  • 19. فصل ۱۸: مدل‌های ترنسفورمر
  • 20. فصل ۱۹: مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 21. فصل ۲۰: مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های تصویری
  • 22. فصل ۲۱: مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های متنی
  • 23. فصل ۲۲: شناسایی ناهنجاری
  • 24. فصل ۲۳: الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 25. فصل ۲۴: تشخیص الگو
  • 26. فصل ۲۵: تحلیل عاملی
  • 27. فصل ۲۶: کاهش ابعاد
  • 28. فصل ۲۷: الگوریتم K-Means
  • 29. فصل ۲۸: DBSCAN
  • 30. فصل ۲۹: آکنه (Autoencoders)
  • 31. فصل ۳۰: PCA برای کاهش ابعاد
  • 32. فصل ۳۱: t-SNE برای تجسم
  • 33. فصل ۳۲: ارزیابی مدل‌ها
  • 34. فصل ۳۳: معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 35. فصل ۳۴: دقت (Accuracy)
  • 36. فصل ۳۵: صحت (Precision)
  • 37. فصل ۳۶: بازیابی (Recall)
  • 38. فصل ۳۷: امتیاز F1
  • 39. فصل ۳۸: منحنی ROC و AUC
  • 40. فصل ۳۹: معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 41. فصل ۴۰: خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 42. فصل ۴۱: خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 43. فصل ۴۲: ضریب تعیین (R-squared)
  • 44. فصل ۴۳: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 45. فصل ۴۴: تنظیم هایپرپارامترها
  • 46. فصل ۴۵: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 47. فصل ۴۶: جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 48. فصل ۴۷: بهینه‌سازی بیزین
  • 49. فصل ۴۸: تفسیرپذیری مدل
  • 50. فصل ۴۹: اهمیت تفسیرپذیری در عیوب
  • 51. فصل ۵۰: روش‌های تفسیرپذیری
  • 52. فصل ۵۱: SHAP values
  • 53. فصل ۵۲: LIME
  • 54. فصل ۵۳: تحلیل اهمیت ویژگی
  • 55. فصل ۵۴: موارد استفاده در صنایع مختلف
  • 56. فصل ۵۵: صنایع نفت و گاز
  • 57. فصل ۵۶: صنایع تولیدی
  • 58. فصل ۵۷: صنایع حمل و نقل
  • 59. فصل ۵۸: صنایع انرژی
  • 60. فصل ۵۹: صنایع هوافضا
  • 61. فصل ۶۰: سیستم‌های توصیه‌گر برای عیوب
  • 62. فصل ۶۱: پیش‌بینی عمر باقی‌مانده (RUL)
  • 63. فصل ۶۲: تشخیص زودهنگام عیوب
  • 64. فصل ۶۳: شناسایی علت ریشه‌ای خرابی
  • 65. فصل ۶۴: بهینه‌سازی نگهداری و تعمیرات
  • 66. فصل ۶۵: نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
  • 67. فصل ۶۶: نگهداری پیشگیرانه (Preventive Maintenance)
  • 68. فصل ۶۷: چالش‌های پیاده‌سازی
  • 69. فصل ۶۸: جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 70. فصل ۶۹: کیفیت داده‌ها
  • 71. فصل ۷۰: مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 72. فصل ۷۱: یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
  • 73. فصل ۷۲: ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
  • 74. فصل ۷۳: اخلاق در هوش مصنوعی
  • 75. فصل ۷۴: تعصب در مدل‌ها
  • 76. فصل ۷۵: مسئولیت‌پذیری
  • 77. فصل ۷۶: آینده یادگیری ماشین در شناسایی عیوب
  • 78. فصل ۷۷: یادگیری تقویتی برای کنترل عیوب
  • 79. فصل ۷۸: یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 80. فصل ۷۹: مدل‌های توضیح‌پذیر (XAI)
  • 81. فصل ۸۰: پردازش زبان طبیعی (NLP) برای گزارش عیوب
  • 82. فصل ۸۱: اینترنت اشیاء (IoT) و حسگرها
  • 83. فصل ۸۲: داده‌های بلادرنگ (Real-time data)
  • 84. فصل ۸۳: سیستم‌های توزیع شده
  • 85. فصل ۸۴: بلاکچین برای ردیابی عیوب
  • 86. فصل ۸۵: یادگیری از داده‌های کم (Few-shot learning)
  • 87. فصل ۸۶: یادگیری انتقالی (Transfer learning)
  • 88. فصل ۸۷: آموزش مولد رقابتی (GANs)
  • 89. فصل ۸۸: ترکیب مدل‌های مختلف
  • 90. فصل ۸۹: معماری‌های ترکیبی
  • 91. فصل ۹۰: یادگیری مداوم (Continual learning)
  • 92. فصل ۹۱: مدل‌های زمان واقعی
  • 93. فصل ۹۲: تجسم نتایج برای تصمیم‌گیری
  • 94. فصل ۹۳: داشبوردهای مدیریتی
  • 95. فصل ۹۴: ابزارهای بصری‌سازی
  • 96. فصل ۹۵: پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 97. فصل ۹۶: مطالعات موردی موفق
  • 98. فصل ۹۷: درس‌های آموخته شده
  • 99. فصل ۹۸: روندهای آینده
  • 100. فصل ۹۹: پژوهش‌های آتی

📚 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.