ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Challenges and Opportunities for Deep Learning Applications in Industry 4.0

دانلود کتاب چالش ها و فرصت ها برای کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت 4.0

Challenges and Opportunities for Deep Learning Applications in Industry 4.0

مشخصات کتاب

Challenges and Opportunities for Deep Learning Applications in Industry 4.0

ویرایش:  
نویسندگان: , , , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9815036076, 9789815036077 
ناشر: Bentham Science Publishers 
سال نشر: 2022 
تعداد صفحات: 228
[229] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 14 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 41,000

در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 2


در صورت تبدیل فایل کتاب Challenges and Opportunities for Deep Learning Applications in Industry 4.0 به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب چالش ها و فرصت ها برای کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت 4.0 نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب چالش ها و فرصت ها برای کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت 4.0

 شایستگی یادگیری عمیق برای بخش اتوماسیون و تولید در زمان های اخیر توجه شگفت انگیزی را به خود جلب کرده است. صنعت تولید به‌تازگی با وجود مشکلات متعدد، پیشرفتی انقلابی را تجربه کرده است. یکی از محدودیت‌های پیشرفت فنی، تنگناهایی است که به دلیل افزایش بسیار زیاد حجم داده‌ها برای پردازش، شامل قالب‌ها، معناشناسی، کیفیت‌ها و ویژگی‌های مختلف با آن مواجه می‌شود. یادگیری عمیق امکان شناسایی ویژگی‌های معنی‌داری را می‌دهد که انجام آنها با استفاده از روش‌های سنتی دشوار است.

این کتاب خواننده را به سفری فن‌آوری در فضای صنعت 4.0 می‌برد. فصل‌ها کاربردهای اخیر یادگیری عمیق و چالش‌ها و فرصت‌های مرتبط با آن را برای خودکارسازی فرآیندهای صنعتی و برنامه‌های کاربردی هوشمند نشان می‌دهند.

فصل‌ها خواننده را با طیف وسیعی از موضوعات در یادگیری عمیق و یادگیری ماشین آشنا می‌کنند. چندین تکنیک یادگیری عمیق که توسط متخصصان صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد شامل شبکه‌های پیش‌خور عمیق، منظم‌سازی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، شبکه‌های کانولوشنال، مدل‌سازی توالی و روش‌شناسی پروژه عملی می‌شود. خوانندگان اطلاعاتی در مورد ارزش یادگیری عمیق در کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، بینایی رایانه، سیستم‌های توصیه آنلاین، بیوانفورماتیک و بازی‌های ویدیویی پیدا خواهند کرد.

این کتاب همچنین جهت‌های تحقیقاتی آینده‌نگر را مورد بحث قرار می‌دهد که بر روی تئوری و کاربردهای عملی یادگیری عمیق در اتوماسیون صنعتی بنابراین، این کتاب به عنوان یک راهنمای مرجع جامع برای مشاوران صنعتی علاقه مند به صنعت 4.0 و به عنوان یک کتاب راهنما برای مبتدیان علوم داده و دوره های پیشرفته علوم کامپیوتر عمل می کند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

The competence of deep learning for the automation and manufacturing sector has received astonishing attention in recent times. The manufacturing industry has recently experienced a revolutionary advancement despite several issues. One of the limitations for technical progress is the bottleneck encountered due to the enormous increase in data volume for processing, comprising various formats, semantics, qualities and features. Deep learning enables detection of meaningful features that are difficult to perform using traditional methods.

The book takes the reader on a technological voyage of the industry 4.0 space. Chapters highlight recent applications of deep learning and the associated challenges and opportunities it presents for automating industrial processes and smart applications.

Chapters introduce the reader to a broad range of topics in deep learning and machine learning. Several deep learning techniques used by industrial professionals are covered, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical project methodology. Readers will find information on the value of deep learning in applications such as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames.

The book also discusses prospective research directions that focus on the theory and practical applications of deep learning in industrial automation. Therefore, the book aims to serve as a comprehensive reference guide for industrial consultants interested in industry 4.0, and as a handbook for beginners in data science and advanced computer science courses.





نظرات کاربران