اکسپرس 24
کتاب تشخیص رویدادهای لرزه‌ای با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین

کتاب تشخیص رویدادهای لرزه‌ای با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: Machine Learning Seismic Event Detection پردازش سیگنال تحلیل داده تشخیص زلزله رویدادهای لرزه‌ای علوم زمین هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 تشخیص رویدادهای لرزه‌ای با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: تحلیل داده و پردازش سیگنال

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در علوم زمین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های لرزه‌ای
  • 2. مفاهیم پایه پردازش سیگنال
  • 3. تبدیل فوریه و کاربرد آن در تحلیل سیگنال
  • 4. تبدیل موجک و ویژگی‌های آن
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های لرزه‌ای
  • 6. نرمال‌سازی و حذف نویز در داده‌های لرزه‌ای
  • 7. استخراج ویژگی از سیگنال‌های لرزه‌ای
  • 8. ویژگی‌های زمانی و فرکانسی سیگنال
  • 9. ویژگی‌های آماری سیگنال‌های لرزه‌ای
  • 10. معرفی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن
  • 11. یادگیری نظارت‌شده و کاربردهای آن
  • 12. یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن
  • 13. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 15. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای داده‌های لرزه‌ای
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
  • 19. روش‌های خوشه‌بندی برای تشخیص الگو
  • 20. کاهش ابعاد داده‌ها با PCA
  • 21. انتخاب ویژگی و اهمیت آن
  • 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
  • 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 25. تشخیص رویدادهای لرزه‌ای با استفاده از SVM
  • 26. تشخیص رویدادهای لرزه‌ای با استفاده از CNN
  • 27. تشخیص رویدادهای لرزه‌ای با استفاده از RNN
  • 28. تشخیص فازهای لرزه‌ای (P-wave و S-wave)
  • 29. تمایز بین زلزله و انفجار
  • 30. تعیین موقعیت و بزرگی زلزله با یادگیری ماشین
  • 31. پیش‌بینی زلزله با استفاده از یادگیری ماشین
  • 32. تحلیل خطر زلزله
  • 33. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی ریزلرزه‌ها
  • 34. کاربرد یادگیری ماشین در پایش آتشفشان‌ها
  • 35. کاربرد یادگیری ماشین در مطالعات گسل
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. تنظیم پارامترهای مدل
  • 38. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی
  • 39. یادگیری انتقالی (Transfer learning) در تشخیص زلزله
  • 40. داده‌های بزرگ و چالش‌های پردازش آن‌ها
  • 41. پردازش داده‌های لرزه‌ای در ابر (Cloud computing)
  • 42. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. روش‌های افزایش داده (Data augmentation)
  • 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 45. روش‌های تجسم داده‌های لرزه‌ای
  • 46. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌های لرزه‌ای
  • 47. Scikit-learn
  • 48. TensorFlow
  • 49. Keras
  • 50. PyTorch
  • 51. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص لغزش زمین
  • 52. کاربرد یادگیری ماشین در پایش تغییر شکل زمین
  • 53. کاربرد یادگیری ماشین در مطالعات زمین‌شناسی
  • 54. تشخیص رویدادهای غیرمعمول در داده‌های لرزه‌ای
  • 55. شناسایی الگوهای پیش‌نشانگر زلزله
  • 56. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی زلزله
  • 57. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط واقعی
  • 58. توسعه سیستم‌های خودکار تشخیص رویداد لرزه‌ای
  • 59. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های بلادرنگ
  • 60. چالش‌ها و آینده تحقیقات در زمینه یادگیری ماشین و علوم زمین
  • 61. استفاده از یادگیری ماشین در مطالعات پایداری دامنه
  • 62. بررسی تاثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل

📚 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.