اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشینی برای درک سنسوری ربات‌ها: پردازش داده‌های لیدار، دوربین و اینرسی

کتاب یادگیری ماشینی برای درک سنسوری ربات‌ها: پردازش داده‌های لیدار، دوربین و اینرسی

تگ‌ها: بینایی ماشین پردازش تصویر حسگرهای ربات داده کاوی رباتیک علم داده لیدار هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 یادگیری ماشینی برای درک سنسوری ربات‌ها: پردازش داده‌های لیدار، دوربین و اینرسی

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشینی در حوزه علم داده‌های رباتیک (Robotics Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی در رباتیک
  • 2. سنسورها و انواع داده‌های سنسوری در ربات‌ها
  • 3. پردازش داده‌های لیدار: اصول و مفاهیم
  • 4. پردازش داده‌های دوربین: اصول و مفاهیم
  • 5. پردازش داده‌های IMU (واحد اندازه‌گیری اینرسی)
  • 6. همگام‌سازی داده‌های سنسوری
  • 7. فیلتر کالمن: تخمین حالت و کاهش نویز
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصاویر
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش داده‌های سری زمانی
  • 10. یادگیری عمیق برای داده‌های لیدار
  • 11. ادغام داده‌های لیدار و دوربین
  • 12. ادغام داده‌های IMU با سایر سنسورها
  • 13. تخمین موقعیت و جهت‌گیری ربات (SLAM)
  • 14. نقشه‌برداری محیط با استفاده از لیدار
  • 15. تشخیص اشیا با استفاده از دوربین
  • 16. تشخیص و ردیابی اشیا با استفاده از لیدار
  • 17. شناسایی و طبقه‌بندی اشیا با استفاده از یادگیری ماشینی
  • 18. تفسیر داده‌های سنسوری برای ناوبری ربات
  • 19. برنامه‌ریزی مسیر بر اساس داده‌های سنسوری
  • 20. کنترل ربات با استفاده از داده‌های سنسوری
  • 21. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات
  • 22. تفسیر داده‌های سنسوری در محیط‌های پویا
  • 23. مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار اشیا
  • 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سنسوری
  • 25. پردازش داده‌های ابری نقطه‌ای (Point Cloud)
  • 26. بازسازی سه‌بعدی محیط با استفاده از لیدار
  • 27. تخمین فاصله و عمق با استفاده از دوربین
  • 28. پردازش تصاویر پانوراما
  • 29. یادگیری بدون نظارت برای داده‌های سنسوری
  • 30. یادگیری نیمه نظارت برای داده‌های سنسوری
  • 31. یادگیری انتقالی برای داده‌های سنسوری
  • 32. بهینه‌سازی عملکرد سنسورها
  • 33. کالیبراسیون سنسورها
  • 34. مدیریت خطا در داده‌های سنسوری
  • 35. پردازش داده‌های سنسوری در زمان واقعی
  • 36. مفاهیم پایه پردازش سیگنال برای داده‌های سنسوری
  • 37. پردازش موازی داده‌های سنسوری
  • 38. استفاده از GPU برای پردازش داده‌های سنسوری
  • 39. مفاهیم آمار و احتمال در تحلیل داده‌های سنسوری
  • 40. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای داده‌های سنسوری
  • 41. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای داده‌های سنسوری
  • 42. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
  • 43. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 44. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
  • 45. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 46. یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات
  • 47. یادگیری تقویتی برای دستکاری اشیا
  • 48. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های چند پا
  • 49. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش ربات‌ها
  • 50. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 51. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 52. امنیت داده‌های سنسوری
  • 53. حریم خصوصی داده‌های سنسوری
  • 54. استانداردهای داده‌های سنسوری
  • 55. کاربردهای یادگیری ماشینی در رباتیک صنعتی
  • 56. کاربردهای یادگیری ماشینی در رباتیک خدماتی
  • 57. کاربردهای یادگیری ماشینی در خودروهای خودران
  • 58. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در یادگیری ماشینی برای رباتیک
  • 59. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشینی در رباتیک

📚 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.