اکسپرس 24
کتاب نوآوری در سیستم‌های تشخیص و پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها

کتاب نوآوری در سیستم‌های تشخیص و پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها

تگ‌ها: امنیت غذایی اینترنت اشیاء بینایی ماشین پهپاد پیش‌بینی بیماری‌ها تحلیل داده‌های کشاورزی تشخیص آفات سنجش از دور سیستم‌های پشتیبانی تصمیم کشاورزی پایدار مدیریت مزرعه هوشمند نوآوری کشاورزی هوش مصنوعی در کشاورزی 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 نوآوری در سیستم‌های تشخیص و پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: برنامه‌های آموزشی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پاتولوژی گیاه و شناخت آفات اصلی
  • 2. اصول Энتومولوژی کاربردی در کشاورزی
  • 3. مقدمه بر سیستم‌های تشخیص و پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها
  • 4. جمع‌آوری داده‌های میدانی: نمونه‌برداری و پایش سنتی
  • 5. سنسورهای زمینی و ایستگاه‌های هواشناسی برای پایش بیماری
  • 6. پلتفرم‌های اینترنت اشیاء (IoT) در مزارع هوشمند
  • 7. سنجش از دور ماهواره‌ای: اصول و کاربرد در تشخیص استرس گیاه
  • 8. تصویربرداری پهپاد (UAV) و دوربین‌های چندطیفی/هایپرسپکترال
  • 9. پردازش پیش‌نیاز تصاویر کشاورزی: کالیبراسیون، موازی‌سازی و حذف نویز
  • 10. مبانی بینایی ماشین برای تشخیص علائم بیماری و آفات
  • 11. استخراج ویژگی‌های سنتی (رंग، بافت، شکل) در تصاویر گیاه
  • 12. مقدمه بر یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی
  • 13. الگوریتم‌های کلاسیک: SVM، Random Forest، KNN در تشخیص آفات
  • 14. مبانی یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 15. معماری‌های پیشرفته CNN: ResNet، EfficientNet، Vision Transformers
  • 16. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای داده‌های محدود کشاورزی
  • 17. تشخیص آبجکت (Object Detection) با YOLO، Faster R-CNN در مزارع
  • 18. تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) نواحی آلوده
  • 19. یادگیری خودنظیر (Self-supervised Learning) برای برچسب‌گذاری کم
  • 20. ادغام داده‌های چندمنبع: تصویر، هواشناسی، سنسورهای خاک
  • 21. مدل‌سازی پدیده‌های اپیدمیولوژیک بیماری‌های گیاهی
  • 22. پیش‌بینی شیوع بیماری با سری‌های زمانی و مدل‌های RNN/LSTM
  • 23. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای انتشار آفات در شبکه مزارع
  • 24. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم (DSS) مبتنی بر پیش‌بینی ریسک
  • 25. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، Recall، F1، AUC در contexto کشاورزی
  • 26. استقرار مدل‌ها در لبه (Edge Computing) روی درون و گیت‌وے میدانی
  • 27. پایپ‌لاین‌های خودکار آموزش، اعتبارسنجی و به‌روزرسانی مدل (MLOps)
  • 28. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پلتفرم‌های کشاورزی دیجیتال
  • 29. استانداردهای تبادل داده: AgGateway، ISOBUS، OGC SensorThings
  • 30. مطالعات موردی: تشخیص آفت موشکی در گندم، بیماری رز در پاموک
  • 31. مطالعات موردی: پیش‌بینی بی‌مرضه زردی در سیب‌زمینی با داده‌های ماهواره‌ای
  • 32. تحلیل هزینه-فایده و بازگشت سرمایه (ROI) راهکارهای هوشمند
  • 33. راهکارهای کم‌هزینه برای کشاورزان کوچک: اپلیکیشن‌های موبایل مبتنی بر AI
  • 34. اخلاقیات و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 35. روندهای آینده: federated learning، digital twins، quantum ML در کشاورزی
  • 36. طراحی پایگاه دانش آفات و بیماری‌ها برای سیستم‌های خبره
  • 37. استفاده از بلاکچین برای ردیابی داده‌های پایش و اطمینان از کیفیت
  • 38. توسعه APIهای باز برای یکپارچه‌سازی با نرم‌افزارهای مدیریت مزرعه
  • 39. آموزش و تقویت قابلیت‌های کشاورزان برای اعتماد به سیستم‌های هوشمند
  • 40. ارزیابی اثربخشی مداخله‌های مبتنی بر پیش‌بینی (IPM)
  • 41. مدیریت ریسک آب و هوایی و اثرات تغییر اقلیم بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 42. استفاده از داده‌های باز (Open Data) و پلتفرم‌های جهانی (FAO, GEOGLAM)
  • 43. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری: از مزرعه آزمایشی تا سطح ملی
  • 44. معیارهای استانداردسازی و گواهی‌نامه‌های سیستم‌های تشخیص آفات
  • 45. نحوه نگارش گزارش‌های پیش‌بینی برای تصمیم‌گیرندگان و سیاست‌گذاران
  • 46. پایش مداوم و بازآموزی مدل‌ها با داده‌های جدید (Continual Learning)
  • 47. تشخیص پیش‌زمان بیماری‌های قارچی با spektroskopy نوری
  • 48. شناسایی آفات خاکی با سنسورهای نیرومقیاسی و radar penetrative
  • 49. استفاده از واقعیت افزوده (AR) برای دیداری‌سازی نتایج تشخیص در مزرعه
  • 50. توسعه داشبوردهای تعاملی برای نظارت بر ریسک آفات در زمان واقعی
  • 51. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی噴灑
  • 52. مدل‌سازی تعاملات آفت-شکارنده در کنترل بیولوژیک پیش‌بینی‌شده
  • 53. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها و ارتباط آن با مدیریت ریسک
  • 54. استفاده از داده‌های जन‌سنگری (Citizen Science) برای غنی‌سازی برچسب‌ها
  • 55. طراحی آزمایش‌های میدانی برای اعتبارسنجی مدل‌های تشخیص
  • 56. استفاده از پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP) برای محاسبه مقیاس‌پذیر
  • 57. مدیریت چرخه حیات مدل: از توسعه تا انصراف (Model Retirement)
  • 58. راهنمای بهترین شیوه‌ها برای نشر سیستم‌های تشخیص در مناطق مختلف

📚 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.