سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای بهبود کیفیت داده‌های ادغام شده حسگر در خودروهای خودران

کتاب استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای بهبود کیفیت داده‌های ادغام شده حسگر در خودروهای خودران

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 استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای بهبود کیفیت داده‌های ادغام شده حسگر در خودروهای خودران

موضوع کلی: خودروهای خودران و حمل و نقل هوشمند

موضوع میانی: کاربرد یادگیری ماشین در حسگر فیوژن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای GANs
  • 3. ساختار شبکه‌های مولد تخاصمی
  • 4. تابع زیان در GANs
  • 5. الگوریتم آموزش GANs
  • 6. انواع معماری‌های GAN
  • 7. GANs مبتنی بر پرسپترون چندلایه
  • 8. GANs کانولوشنی (CGANs)
  • 9. شبکه‌های مولد تخاصمی پیشرفته
  • 10. Deep Convolutional GANs (DCGANs)
  • 11. Conditional GANs (cGANs)
  • 12. InfoGANs
  • 13. CycleGANs
  • 14. StyleGANs
  • 15. Progressive Growing of GANs (PGGANs)
  • 16. BigGANs
  • 17. StyleGAN2
  • 18. StyleGAN3
  • 19. Transformer-based GANs
  • 20. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 21. برنامه‌های کاربردی GANs در مهندسی خودرو
  • 22. اصول ادغام حسگرها در خودروهای خودران
  • 23. انواع حسگرها در خودروهای خودران
  • 24. دوربین‌ها و پردازش تصویر
  • 25. رادار و کاربردهای آن
  • 26. لیدار و نقش آن
  • 27. حسگرهای فراصوت
  • 28. سیستم‌های موقعیت‌یاب جهانی (GPS)
  • 29. واحد اندازه‌گیری اینرسی (IMU)
  • 30. چالش‌های کیفیت داده‌های حسگر
  • 31. نویز در داده‌های حسگر
  • 32. داده‌های از دست رفته و ناقص
  • 33. عدم قطعیت در اندازه‌گیری‌ها
  • 34. تغییرات محیطی و اثر آن بر داده‌ها
  • 35. محدودیت‌های داده‌های واقعی
  • 36. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 37. روش‌های سنتی بهبود کیفیت داده
  • 38. فیلتر کالمن و انواع آن
  • 39. روش‌های فیلترینگ مبتنی بر شبکه عصبی
  • 40. استفاده از GANs برای بهبود کیفیت داده
  • 41. تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا
  • 42. افزایش حجم داده‌ها با GANs
  • 43. شبیه‌سازی سناریوهای نادر
  • 44. بهبود دقت مدل‌های ادغام حسگر
  • 45. آموزش مدل‌های ادغام در شرایط مختلف
  • 46. تولید داده‌های جایگزین برای حسگرهای معیوب
  • 47. بهبود robustness مدل‌های ادغام
  • 48. تولید داده‌های واقع‌گرایانه برای شبیه‌سازها
  • 49. کاربرد GANs در افزایش وضوح تصاویر حسگر
  • 50. کاربرد GANs در حذف نویز از داده‌های رادار
  • 51. کاربرد GANs در تکمیل داده‌های لیدار
  • 52. کاربرد GANs در شبیه‌سازی شرایط آب و هوایی مختلف
  • 53. کاربرد GANs در تولید داده‌های مربوط به عابران پیاده و دوچرخه‌سواران
  • 54. کاربرد GANs در تولید داده‌های مربوط به علائم راهنمایی و رانندگی
  • 55. کاربرد GANs در تولید داده‌های مربوط به سایر وسایل نقلیه
  • 56. بهبود قابلیت اطمینان سیستم‌های خودران
  • 57. ارزیابی کیفیت داده‌های تولید شده توسط GANs
  • 58. معیارهای ارزیابی کیفیت تصویر
  • 59. معیارهای ارزیابی کیفیت داده‌های سه‌بعدی
  • 60. معیارهای ارزیابی کیفیت داده‌های زمانی
  • 61. ارزیابی تأثیر GANs بر عملکرد مدل‌های ادغام حسگر
  • 62. مطالعات موردی در صنعت خودرو
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی GANs در سیستم‌های خودرو
  • 64. ملاحظات مربوط به محاسبات و حافظه
  • 65. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 66. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های تولید شده
  • 67. مسائل مربوط به انطباق با قوانین و مقررات
  • 68. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با GANs
  • 69. آینده GANs در حوزه خودروهای خودران
  • 70. پیشرفت‌های آتی در معماری‌های GAN
  • 71. کاربردهای نوظهور GANs در حمل و نقل هوشمند
  • 72. همکاری بین GANs و سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین
  • 73. نقش GANs در توسعه سیستم‌های خودران ایمن و قابل اعتماد

📚 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.