کتاب عیب‌یابی هوشمند با 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 عیب‌یابی هوشمند با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کنترل فرآیندهای صنعتی

موضوع میانی: هوش مصنوعی برای عیب‌یابی خودکار (Automated Troubleshooting)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عیب‌یابی هوشمند در فرآیندهای صنعتی
  • 2. مروری بر روش‌های سنتی عیب‌یابی و محدودیت‌ها
  • 3. آشنایی با یادگیری ماشین و کاربرد آن در عیب‌یابی
  • 4. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای عیب‌یابی
  • 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های صنعتی برای یادگیری ماشین
  • 6. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های فرآیندی
  • 7. انتخاب ویژگی‌های مهم در عیب‌یابی
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی و تبدیل
  • 9. بررسی داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data) و روش‌های مقابله با آن
  • 10. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) برای تشخیص نوع عیب
  • 11. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) و جنگل‌های تصادفی (Random Forests) در عیب‌یابی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی عیب
  • 13. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) برای تشخیص الگوهای پیچیده
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش داده‌های تصویری در عیب‌یابی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش داده‌های زمانی (Time Series)
  • 16. روش‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای شناسایی گروه‌های عیب
  • 17. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) برای تشخیص ناهنجاری
  • 18. تشخیص ناهنجاری با الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله
  • 19. تشخیص ناهنجاری با الگوریتم‌های مبتنی بر چگالی
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در عیب‌یابی
  • 21. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی، F1-score
  • 22. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تکنیک‌های مختلف
  • 24. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عیب‌یابی
  • 25. عیب‌یابی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Maintenance) با یادگیری ماشین
  • 26. پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات با استفاده از داده‌های حسگر
  • 27. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI) در عیب‌یابی
  • 28. روش‌های تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین (مانند LIME و SHAP)
  • 29. استفاده از داده‌های متنی (Text Data) برای عیب‌یابی (پردازش زبان طبیعی)
  • 30. تحلیل گزارش‌های تعمیر و نگهداری با استفاده از NLP
  • 31. عیب‌یابی مبتنی بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 32. تشخیص بصری عیوب در تصاویر صنعتی
  • 33. استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص عیوب در ویدئو
  • 34. سیستم‌های خبره مبتنی بر یادگیری ماشین برای عیب‌یابی
  • 35. ادغام یادگیری ماشین با سیستم‌های کنترل فرآیند (PLC، DCS)
  • 36. استفاده از داده‌های اینترنت اشیا (IoT) برای عیب‌یابی
  • 37. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در عیب‌یابی هوشمند
  • 38. مقیاس‌پذیری و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های صنعتی
  • 39. ابزارهای توسعه و پلتفرم‌های یادگیری ماشین برای عیب‌یابی
  • 40. مبانی پایگاه‌های داده‌ی سری زمانی (Time Series Databases)
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از عیب‌یابی هوشمند
  • 42. عیب‌یابی هوشمند در سیستم‌های HVAC
  • 43. عیب‌یابی هوشمند در خطوط تولید
  • 44. عیب‌یابی هوشمند در پمپ‌ها و کمپرسورها
  • 45. عیب‌یابی هوشمند در توربین‌ها
  • 46. عیب‌یابی هوشمند در مخازن و رآکتورها
  • 47. عیب‌یابی هوشمند در سیستم‌های الکتریکی
  • 48. عیب‌یابی هوشمند در سیستم‌های مکانیکی
  • 49. عیب‌یابی هوشمند در سیستم‌های هیدرولیکی
  • 50. عیب‌یابی هوشمند در سیستم‌های پنوماتیکی
  • 51. عیب‌یابی هوشمند در خطوط لوله
  • 52. عیب‌یابی هوشمند در سیستم‌های انتقال حرارت
  • 53. عیب‌یابی هوشمند در فرآیندهای شیمیایی
  • 54. عیب‌یابی هوشمند در فرآیندهای پالایشگاهی
  • 55. عیب‌یابی هوشمند در صنعت نفت و گاز
  • 56. عیب‌یابی هوشمند در صنعت پتروشیمی
  • 57. عیب‌یابی هوشمند در صنعت خودرو
  • 58. عیب‌یابی هوشمند در صنعت هوافضا
  • 59. عیب‌یابی هوشمند در صنایع غذایی
  • 60. عیب‌یابی هوشمند در صنعت داروسازی

📚 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

تگ‌ها: AI anomaly detection artificial intelligence data mining data science deep learning fault diagnosis industrial AI industrial troubleshooting IoT machine learning predictive maintenance process control smart troubleshooting time series analysis

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.