سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی

کتاب کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی

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 هوش مصنوعی در شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: اتوماسیون در کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده
  • 3. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
  • 4. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 5. مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در گیاه‌شناسی
  • 9. شناسایی الگو در تصاویر گیاهی
  • 10. مبانی طبقه‌بندی تصاویر
  • 11. معرفی مجموعه داده‌های بیماری‌های گیاهی
  • 12. پیش‌پردازش تصاویر گیاهی
  • 13. نرمال‌سازی و تغییر مقیاس تصاویر
  • 14. افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر گیاهی
  • 15. روش‌های حذف نویز از تصاویر گیاهی
  • 16. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در تصاویر گیاهی
  • 17. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر رنگ
  • 18. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر بافت
  • 19. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر شکل
  • 20. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی کلاسیک
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 23. شبکه‌های بیزی و کاربرد آن‌ها
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی
  • 25. طراحی معماری‌های CNN مناسب
  • 26. استفاده از شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
  • 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های CNN
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. معیارهای ارزیابی دقت، صحت و بازیابی
  • 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 32. شناسایی بیماری‌های برگی گیاهان
  • 33. تشخیص لکه‌ها و علائم روی برگ
  • 34. طبقه‌بندی شدت بیماری‌ها
  • 35. شناسایی بیماری‌های ساقه‌ها و تنه‌ها
  • 36. تشخیص پوسیدگی‌ها و زخم‌ها
  • 37. شناسایی بیماری‌های ریشه
  • 38. تشخیص علائم کمبود مواد مغذی
  • 39. تشخیص آسیب‌های آفات
  • 40. تمایز بین بیماری‌های مختلف
  • 41. استفاده از داده‌های چندطیفی و فروسرخ
  • 42. پردازش تصاویر ماهواره‌ای و پهپاد
  • 43. شناسایی بیماری‌ها در مقیاس مزرعه
  • 44. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده شیوع بیماری
  • 45. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری
  • 46. مدیریت یکپارچه آفات و بیماری‌ها
  • 47. اتوماسیون در تشخیص بیماری‌های گیاهی
  • 48. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
  • 49. ملاحظات اخلاقی و قانونی در هوش مصنوعی کشاورزی
  • 50. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در کشاورزی هوشمند
  • 51. مقررات مربوط به استفاده از داده‌های کشاورزی
  • 52. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 53. اصول پایگاه داده برای ذخیره‌سازی داده‌های گیاهی
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء
  • 55. شبکه‌های تشخیص اشیاء (Object Detection Networks)
  • 56. شبکه‌های SSD و YOLO
  • 57. کاربرد در شناسایی نقاط آلوده
  • 58. شناسایی و نقشه‌برداری مناطق آلوده
  • 59. تشخیص نوع و شدت آلودگی
  • 60. استفاده از شبکه‌های بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 61. کاربرد در بخش‌بندی دقیق نواحی آسیب‌دیده
  • 62. استفاده از داده‌های سنسورهای محیطی
  • 63. ادغام داده‌های تصویری و غیرتصویری
  • 64. تحلیل همبستگی بین عوامل محیطی و بیماری
  • 65. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده بر اساس داده‌های ترکیبی
  • 66. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی سویه‌های بیماری‌زا
  • 67. تشخیص مقاومت گیاهان به بیماری‌ها
  • 68. نقشه‌برداری پراکندگی بیماری‌ها
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود ارقام گیاهی مقاوم
  • 70. پیش‌بینی پاسخ گیاه به تیمارهای مختلف
  • 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی سم‌پاشی و کوددهی
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر برای کشاورزان
  • 73. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در کشاورزی
  • 74. تحلیل متون و گزارش‌های مرتبط با بیماری‌های گیاهی
  • 75. استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات علمی
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های نادر
  • 77. سیستم‌های یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مزارع
  • 79. ملاحظات اقتصادی و بازگشت سرمایه
  • 80. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 81. استانداردهای داده و قابلیت همکاری سیستم‌ها
  • 82. پژوهش‌های آینده در هوش مصنوعی گیاه‌پزشکی
  • 83. توسعه الگوریتم‌های سبز و کم‌مصرف
  • 84. هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار
  • 85. همکاری با سازمان‌های تحقیقاتی و دولتی
  • 86. تدوین دستورالعمل‌های فنی و اجرایی
  • 87. نقش هوش مصنوعی در امنیت غذایی
  • 88. اهمیت تشخیص دقیق بیماری در زنجیره تولید
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در بازرسی محصولات کشاورزی
  • 90. شناسایی عیوب و بیماری‌ها در محصولات پس از برداشت
  • 91. استانداردسازی فرآیندهای کنترلی
  • 92. پیش‌بینی نیاز به سموم و کودها
  • 93. کاهش ضایعات محصولات کشاورزی
  • 94. ملاحظات مربوط به ترویج و آموزش یافته‌ها
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب
  • 96. حسگرهای هوشمند و جمع‌آوری داده
  • 97. تحلیل داده‌های مربوط به سلامت گیاه
  • 98. پیش‌بینی نیاز آبیاری بر اساس وضعیت سلامت
  • 99. سیستم‌های خودکار آبیاری هوشمند
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف نهاده‌ها

📚 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.