کتاب صوتی طراحی سیستم‌های هوشمند آبیاری با TinyML و اینترنت اشیاء

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های هوشمند آبیاری با TinyML و اینترنت اشیاء

موضوع کلی: یادگیری ماشین در حاشیه (Edge AI)

موضوع میانی: یادگیری ماشین در حاشیه برای کشاورزی دقیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کشاورزی دقیق و نیاز به هوشمندسازی
• 2. مفاهیم پایه‌ای آبیاری و خاک
• 3. انواع حسگرهای رطوبت خاک (خازنی، مقاومتی، رسانه‌ای)
• 4. مقایسه حسگرها: دقت، هزینه و عمر
• 5. معرفی میکروکنترولرهای مناسب برای پروژه‌های حاشیه‌ای
• 6. معماری سیستم‌های TinyML در حاشیه شبکه
• 7. مفاهیم یادگیری ماشین برای کاربر حاشیه‌ای
• 8. تفاوت یادگیری ماشین سنتی و روی دستگاه
• 9. معرفی TensorFlow Lite Micro
• 10. معرفی Edge Impulse و پلتفرم‌های توسعه
• 11. آماده‌سازی محیط توسعه Arduino IDE
• 12. اتصال حسگر رطوبت خاک به میکروکنترلر
• 13. خواندن و پردازش داده خام حسگر
• 14. فیلتر داده‌ها و حذف نویز
• 15. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های حسگر
• 16. جمع‌آوری داده برای آموزش مدل
• 17. برچسب‌گذاری داده‌ها: رطوبت کافی و کم
• 18. استخراج ویژگی از سیگنال حسگر
• 19. انتخاب الگوریتم مناسب برای حاشیه
• 20. درخت تصمیم برای طبقه‌بندی رطوبت
• 21. شبکه‌های عصبی کوچک برای سیستم‌های محدود
• 22. آموزش مدل طبقه‌بندی رطوبت خاک با TensorFlow
• 23. تبدیل مدل به فرمت TFLite
• 24. بهینه‌سازی مدل برای میکروکنترولر
• 25. کوانتیزه کردن مدل برای کاهش حجم
• 26. استقرار مدل روی ESP32 و Arduino
• 27. تست و ارزیابی دقت مدل روی دستگاه
• 28. تعیین آستانه‌های هوشمند آبیاری
• 29. کنترل پمپ آب با رله
• 30. مدیریت دریچه‌های الکترومغناطیسی
• 31. سیستم آبیاری خودکار با چند zone
• 32. پروتکل‌های ارتباطی: MQTT و HTTP
• 33. اتصال وای‌فای و بلوتوث در دستگاه حاشیه‌ای
• 34. ارسال داده به سرور ابری
• 35. داشبورد مدیریت رطوبت خاک
• 36. هشدارهای لحظه‌ای از طریق نوتیفیکیشن
• 37. ذخیره تاریخچه داده‌ها و تحلیل روند
• 38. مدیریت انرژی و باتری در سیستم حاشیه‌ای
• 39. خواب عمیق و بیداری دوره‌ای دستگاه
• 40. صفحه‌نمایش محلی و نشانگر LED
• 41. کالیبراسیون حسگرها در شرایط مختلف خاک
• 42. مدل‌سازی رطوبت بر اساس نوع خاک
• 43. یادگیری انتقالی برای تنوع خاک‌ها
• 44. تشخیص نشت آب با الگوهای حسگری
• 45. پیش‌بینی نیاز آبیاری با سری زمانی
• 46. ادغام داده‌های هواشناسی در تصمیم‌گیری
• 47. بهینه‌سازی زمان آبیاری با یادگیری تقویتی
• 48. پروتوتایپ سخت‌افزاری روی برد آزمایشی
• 49. طراحی PCB برای تولید نهایی
• 50. جعبه‌سازی و مقاوم در برابر رطوبت
• 51. نصب و راه‌اندازی عملی در مزرعه
• 52. عیب‌یابی حسگرها و اتصالات
• 53. به‌روزرسانی فوری مدل‌ها (OTA)
• 54. امنیت داده و رمزنگاری ارتباطات
• 55. مقیاس‌پذیری از یک sensor به چندین نقطه
• 56. مقایسه هزینه‌فایدی با آبیاری سنتی
• 57. تأثیر محیطی و صرفه‌جویی در آب
• 58. مدیریت داده‌ها با InfluxDB و Grafana
• 59. اتصال به پلتفرم‌های ابری مثل AWS IoT
• 60. ساخت اپلیکیشن موبایل برای نظارت
• 61. دستورات صوتی و دستیار هوشمند
• 62. یادگیری فدراله برای بهبود جمعی مدل‌ها
• 63. تشخیص بیماری‌های گیاهی با تصویربرداری حاشیه‌ای
• 64. ترکیب داده خاک، هوا و برگ
• 65. مدل‌های ترکیبی برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر
• 66. تست عملی در شرایط واقعی مزرعه
• 67. مستندسازی پروژه و ارائه به کشاورز
• 68. نگهداری و رفع عیب سیستم
• 69. بازاریابی محصول و عرضه
• 70. مسیر یادگیری پیشرفته: بینایی ماشین در حاشیه