کتاب **کاربرد یادگیری عمیق در تجزیه و تحلیل تصویر مواد غذایی**

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 یادگیری عمیق در تجزیه و تحلیل تصویر مواد غذایی**

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: ایجاد ارزش افزوده در زنجیره غذایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه پردازش تصویر
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 4. معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet، AlexNet)
  • 5. پیش‌پردازش تصاویر مواد غذایی
  • 6. نرمال‌سازی و استانداردسازی تصاویر
  • 7. افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر مواد غذایی
  • 8. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 9. مبانی طبقه‌بندی تصاویر مواد غذایی
  • 10. آموزش مدل طبقه‌بندی برای انواع میوه‌ها
  • 11. آموزش مدل طبقه‌بندی برای انواع سبزیجات
  • 12. آموزش مدل طبقه‌بندی برای انواع غلات
  • 13. آموزش مدل طبقه‌بندی برای محصولات لبنی
  • 14. تشخیص عیوب و ناخالصی‌ها در مواد غذایی
  • 15. شناسایی کپک و فساد در محصولات غذایی
  • 16. تشخیص مواد خارجی در خطوط تولید
  • 17. تعیین کیفیت ظاهری مواد غذایی
  • 18. ارزیابی درجه رسیدگی میوه‌ها
  • 19. تعیین تازگی محصولات کشاورزی
  • 20. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های گیاهی مرتبط با مواد غذایی
  • 21. مدل‌های تشخیص اشیاء (Object Detection) در مواد غذایی
  • 22. شناسایی همزمان چند نوع ماده غذایی در یک تصویر
  • 23. مکان‌یابی و مرزبندی دقیق مواد غذایی
  • 24. کاربرد YOLO در تشخیص مواد غذایی
  • 25. کاربرد Faster R-CNN در تشخیص مواد غذایی
  • 26. کاربرد SSD در تشخیص مواد غذایی
  • 27. بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) تصاویر مواد غذایی
  • 28. جداسازی دقیق نواحی مختلف یک ماده غذایی
  • 29. تعیین سهم هر ماده غذایی در یک مخلوط
  • 30. کاربرد U-Net در بخش‌بندی مواد غذایی
  • 31. کاربرد DeepLab در بخش‌بندی مواد غذایی
  • 32. پیش‌بینی خواص تغذیه‌ای از روی تصاویر
  • 33. تخمین میزان چربی در محصولات گوشتی
  • 34. تخمین میزان قند در میوه‌ها
  • 35. تخمین میزان بتاکاروتن در سبزیجات
  • 36. کاربرد یادگیری عمیق در کنترل کیفیت تولید
  • 37. پایش یکنواختی محصولات در خط تولید
  • 38. تشخیص ناهنجاری‌های تولید در زمان واقعی
  • 39. بهینه‌سازی فرآیندهای بسته‌بندی
  • 40. کاربرد CNN در شناسایی گونه‌های ماهی
  • 41. تشخیص انواع گوشت (گاو، گوسفند، مرغ)
  • 42. شناسایی دانه‌های قهوه و درجه برشته شدن
  • 43. طبقه‌بندی انواع نان و محصولات پخته شده
  • 44. تخمین ارزش غذایی بر اساس ظاهر
  • 45. کاربرد یادگیری عمیق در شناسایی آلرژن‌ها
  • 46. تشخیص آلودگی متقاطع با مواد آلرژی‌زا
  • 47. شناسایی منابع پنهان آلرژن‌ها
  • 48. استانداردسازی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 49. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌ها (دقت، صحت، بازیابی)
  • 50. تحلیل خطا و بهبود مدل‌ها
  • 51. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل تصاویر مواد غذایی
  • 53. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
  • 55. کاربرد مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده بر روی ImageNet
  • 56. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تولید تصاویر مواد غذایی
  • 57. تولید تصاویر مصنوعی برای افزایش داده
  • 58. بهبود کیفیت تصاویر مواد غذایی
  • 59. کاربرد GANs در شبیه‌سازی عیوب مواد غذایی
  • 60. پردازش ویدئو در صنعت غذا
  • 61. تحلیل رفتاری مصرف‌کننده از روی ویدئو
  • 62. پایش فرآیندهای پخت و پز
  • 63. کاربرد یادگیری عمیق در شناسایی تقلبات غذایی
  • 64. تشخیص تقلب در روغن‌های خوراکی
  • 65. شناسایی تقلب در زعفران
  • 66. تشخیص تقلب در عسل
  • 67. کاربرد یادگیری عمیق در بهینه‌سازی زنجیره تأمین غذا
  • 68. پیش‌بینی تقاضا بر اساس روند تصاویر
  • 69. مدیریت موجودی با استفاده از تحلیل تصویر
  • 70. کاهش ضایعات مواد غذایی با پایش کیفیت
  • 71. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در استفاده از یادگیری عمیق در غذا
  • 72. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. امنیت مدل‌ها در برابر حملات
  • 74. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 75. آینده یادگیری عمیق در صنعت غذا
  • 76. روندهای نوظهور و تحقیقات پیشرو
  • 77. چالش‌های پیش رو و فرصت‌های آینده
  • 78. کاربرد یادگیری عمیق در توسعه محصولات جدید غذا
  • 79. طراحی طعم و بافت با کمک هوش مصنوعی
  • 80. شخصی‌سازی رژیم‌های غذایی
  • 81. کاربرد یادگیری عمیق در کشاورزی دقیق
  • 82. پایش سلامت محصولات در مزرعه
  • 83. پیش‌بینی برداشت محصول
  • 84. بهینه‌سازی مصرف کود و آب
  • 85. کاربرد یادگیری عمیق در ارزیابی ایمنی مواد غذایی
  • 86. شناسایی میکروب‌ها و عوامل بیماری‌زا
  • 87. پیش‌بینی تاریخ انقضا بر اساس شرایط نگهداری
  • 88. کاربرد یادگیری عمیق در کنترل کیفیت بسته‌بندی
  • 89. تشخیص عیوب در مواد بسته‌بندی
  • 90. ارزیابی استحکام و نفوذپذیری بسته‌بندی
  • 91. کاربرد یادگیری عمیق در ردیابی مواد غذایی
  • 92. شناسایی مبدأ و مسیر تولید
  • 93. پیشگیری از قاچاق و توزیع غیرمجاز
  • 94. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل ترکیبات شیمیایی
  • 95. تخمین محتوای ویتامین‌ها و مواد معدنی
  • 96. شناسایی مواد افزودنی غیرمجاز
  • 97. کاربرد یادگیری عمیق در طراحی اپلیکیشن‌های موبایل
  • 98. اپلیکیشن‌های تشخیص مواد غذایی برای مصرف‌کنندگان
  • 99. اپلیکیشن‌های راهنمای آشپزی هوشمند
  • 100. اپلیکیشن‌های مدیریت رژیم غذایی

📚 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.