اکسپرس 24
کتاب استفاده از LLMs برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات

کتاب استفاده از LLMs برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات

تگ‌ها: LLM پردازش زبان طبیعی پیش‌بینی خرابی تحلیل داده تعامل انسان و ماشین مدل‌های زبانی بزرگ نگهداری پیش‌بینانه هوش مصنوعی هوش مصنوعی در صنعت

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 LLMs برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
  • 5. مبانی یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 6. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌های صنعتی
  • 7. شناسایی و حذف نویز در داده‌های سنسور
  • 8. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 9. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی خرابی
  • 10. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با خرابی
  • 11. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 12. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 13. مبانی مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی
  • 14. انتخاب مدل مناسب برای پیش‌بینی خرابی
  • 15. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل (دقت، صحت، بازیابی، F1-Score)
  • 18. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 20. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 21. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 23. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 24. مدل‌های مبتنی بر گرادیان تقویتی (Gradient Boosting Models)
  • 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای سری‌های زمانی
  • 26. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 27. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 29. مدل‌های هیبریدی CNN-LSTM
  • 30. استفاده از معماری ترنسفورمر (Transformer) در پیش‌بینی سری زمانی
  • 31. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلیدی پیش‌بینی خرابی
  • 32. تعریف خرابی و انواع آن در تجهیزات صنعتی
  • 33. مراحل چرخه عمر تجهیزات
  • 34. روش‌های سنتی پیش‌بینی خرابی (تکنیک‌های مبتنی بر قانون، آمار)
  • 35. تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی زمان باقی‌مانده تا خرابی (RUL)
  • 36. مدل‌های آماری برای پیش‌بینی خرابی (مثل وایبول)
  • 37. مبانی قابلیت اطمینان (Reliability) در مهندسی
  • 38. مفاهیم شاخص‌های قابلیت اطمینان
  • 39. روش‌های جمع‌آوری داده‌های عملیاتی تجهیزات
  • 40. اهمیت داده‌های برچسب‌دار (خرابی‌های ثبت شده)
  • 41. چالش‌های داده‌های صنعتی (ناقص، نویزی، نامتوازن)
  • 42. شناسایی الگوهای خرابی در داده‌ها
  • 43. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای درک رفتار تجهیزات
  • 44. تجسم داده‌ها برای شناسایی روندها و ناهنجاری‌ها
  • 45. مدل‌سازی آماری روند تخریب (Degradation Modeling)
  • 46. پیش‌بینی خرابی بر اساس داده‌های عملکردی
  • 47. استفاده از داده‌های سنسور برای تشخیص زودهنگام خرابی
  • 48. تحلیل داده‌های ارتعاشات برای پیش‌بینی خرابی
  • 49. تحلیل داده‌های حرارتی برای پیش‌بینی خرابی
  • 50. تحلیل داده‌های صوتی برای پیش‌بینی خرابی
  • 51. تحلیل داده‌های فشار و جریان برای پیش‌بینی خرابی
  • 52. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی مبتنی بر زمان (Time-based Prediction)
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی مبتنی بر رویداد (Event-based Prediction)
  • 54. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی در مدیریت نگهداری و تعمیرات
  • 55. مقدمه‌ای بر سیستم‌های نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه (PdM)
  • 56. مزایای سیستم‌های PdM
  • 57. پیاده‌سازی سیستم‌های PdM در صنایع مختلف
  • 58. چالش‌های پیاده‌سازی PdM
  • 59. مطالعات موردی موفق در PdM
  • 60. مدل‌سازی ریسک خرابی
  • 61. ارزیابی هزینه‌های خرابی و نگهداری
  • 62. بهینه‌سازی استراتژی‌های نگهداری و تعمیرات
  • 63. تأثیر PdM بر کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری
  • 64. استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های پیش‌بینی خرابی
  • 65. ملاحظات امنیتی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های صنعتی
  • 66. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های PdM
  • 67. اخلاق در هوش مصنوعی و کاربرد آن در صنعت
  • 68. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کار با سیستم‌های PdM
  • 69. آینده هوش مصنوعی در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 70. نوآوری‌های جدید در مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی
  • 71. کاربرد LLMs در تحلیل گزارش‌های خرابی
  • 72. استفاده از LLMs برای تولید خودکار دستورالعمل‌های تعمیراتی
  • 73. تحلیل احساسات در گزارش‌های نگهداری برای شناسایی مشکلات پنهان
  • 74. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی با استفاده از داده‌های متنی
  • 75. تلفیق داده‌های عددی و متنی برای پیش‌بینی دقیق‌تر
  • 76. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی خرابی
  • 77. تأثیر بر پایداری عملیاتی و زنجیره تأمین
  • 78. نقش استانداردهای صنعتی در سیستم‌های PdM
  • 79. مدیریت تغییرات در سازمان برای پذیرش سیستم‌های PdM
  • 80. ارتباط بین سیستم‌های PdM و اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT)
  • 81. ملاحظات مربوط به زیرساخت‌های IT و OT برای PdM
  • 82. توسعه پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای PdM
  • 83. آموزش مدل‌های LLM بر روی داده‌های تخصصی صنعتی
  • 84. تفسیرپذیری (Explainability) مدل‌های پیش‌بینی خرابی
  • 85. ارائه نتایج مدل به ذینفعان فنی و مدیریتی
  • 86. مدیریت دانش حاصل از سیستم‌های PdM
  • 87. استراتژی‌های نگهداری مبتنی بر داده (Data-driven Maintenance)
  • 88. ارزیابی و بهبود مستمر مدل‌های پیش‌بینی خرابی
  • 89. همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و مهندسان رشته‌های مختلف
  • 90. توسعه ابزارهای نرم‌افزاری متن‌باز برای PdM
  • 91. استانداردهای داده در صنعت برای تسهیل PdM
  • 92. مبانی اقتصاد مهندسی در تصمیم‌گیری‌های نگهداری

📚 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.