سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)

کتاب کاربرد مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)

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 مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء و کاربردهای آن
  • 2. معماری اینترنت اشیاء: لایه‌ها و مولفه‌ها
  • 3. جمع‌آوری داده از حسگرها در اینترنت اشیاء
  • 4. پروتکل‌های ارتباطی در اینترنت اشیاء (MQTT, CoAP)
  • 5. شبکه‌های بی‌سیم برای اینترنت اشیاء (Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee)
  • 6. شبکه‌های سلولی برای اینترنت اشیاء (4G, 5G)
  • 7. پردازش لبه (Edge Computing) در اینترنت اشیاء
  • 8. مفاهیم کلیدی در مدیریت داده‌های اینترنت اشیاء
  • 9. ذخیره‌سازی داده‌های اینترنت اشیاء
  • 10. کیفیت داده (Data Quality) در سیستم‌های اینترنت اشیاء
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های اینترنت اشیاء
  • 12. کشف الگو در داده‌های اینترنت اشیاء
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 14. انواع مدل‌های پیش‌بینی
  • 15. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 16. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 17. درختان تصمیم برای پیش‌بینی
  • 18. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 25. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در صنعت
  • 26. پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی
  • 27. نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
  • 28. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با اینترنت اشیاء
  • 29. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در کشاورزی هوشمند
  • 30. مدیریت آبیاری و کوددهی مبتنی بر داده
  • 31. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
  • 32. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در حمل و نقل هوشمند
  • 33. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 34. پیش‌بینی نیاز به خدمات حمل و نقل
  • 35. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 36. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در سلامت هوشمند
  • 37. نظارت بر سلامت بیماران از راه دور
  • 38. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 39. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 40. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در شهرهای هوشمند
  • 41. مدیریت انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 42. بهینه‌سازی مصرف آب
  • 43. مدیریت پسماند
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, MAE, R-squared)
  • 46. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 47. منحنی ROC و AUC
  • 48. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 49. تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در اینترنت اشیاء
  • 52. مباحث پیشرفته در پردازش سیگنال حسگرها
  • 53. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 54. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 55. فیلتر کالمن (Kalman Filter)
  • 56. فیلتر ذرات (Particle Filter)
  • 57. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های اینترنت اشیاء
  • 58. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
  • 59. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
  • 60. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت اینترنت اشیاء
  • 61. امنیت در اینترنت اشیاء: چالش‌ها و راهکارها
  • 62. رمزنگاری در اینترنت اشیاء
  • 63. احراز هویت و مجوزدهی در اینترنت اشیاء
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها در اینترنت اشیاء
  • 65. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 66. استانداردهای امنیتی اینترنت اشیاء
  • 67. پیاده‌سازی سیستم‌های اینترنت اشیاء مقیاس‌پذیر
  • 68. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری نرم‌افزار و سخت‌افزار
  • 69. مدیریت دستگاه‌ها در مقیاس بزرگ
  • 70. به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های اینترنت اشیاء
  • 71. استفاده از پلتفرم‌های ابری برای اینترنت اشیاء (AWS IoT, Azure IoT)
  • 72. مقدمه‌ای بر رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 73. مزایای استفاده از رایانش ابری در اینترنت اشیاء
  • 74. معماری سرویس‌های ابری برای اینترنت اشیاء
  • 75. ملاحظات هزینه در پیاده‌سازی اینترنت اشیاء
  • 76. مدل‌های کسب و کار مبتنی بر اینترنت اشیاء
  • 77. تحلیل داده‌های کلان (Big Data Analytics) در اینترنت اشیاء
  • 78. ابزارها و تکنیک‌های تحلیل کلان داده
  • 79. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده (Distributed Processing)
  • 80. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (Spark, Hadoop)
  • 81. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء
  • 82. پایگاه‌های داده NoSQL برای اینترنت اشیاء
  • 83. انتخاب پایگاه داده مناسب
  • 84. ملاحظات مربوط به تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
  • 85. طراحی سیستم‌های اینترنت اشیاء مقاوم در برابر خطا
  • 86. مقاومت در برابر خرابی سخت‌افزار
  • 87. مقاومت در برابر قطعی شبکه
  • 88. مدیریت خطا و بازیابی سیستم
  • 89. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و کاربرد آن در اینترنت اشیاء
  • 90. تلفیق یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری خودکار
  • 92. اخلاق در استفاده از داده‌های اینترنت اشیاء
  • 93. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
  • 94. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 95. اهمیت داده‌های صحیح و قابل اعتماد در پیش‌بینی
  • 96. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 97. فرایند کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD)
  • 98. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 99. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی کاربران اینترنت اشیاء
  • 100. الگوریتم‌های قانون وابستگی (Association Rule Mining)

📚 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.