کتاب 3D Data Science with Python: Building Accurate Digital Environments with 3D Point Cloud Workflows (علم داده سه بعدی با پایتون: ساخت محیط‌های دیجیتال دقیق با گردش‌های کاری ابر نقاط سه بعدی) یک راهنمای عملی برای استفاده از پایتون در زمینه علم داده سه بعدی، به ویژه برای کار با ابر نقاط سه بعدی است. این کتاب به آموزش چگونگی جمع‌آوری، پردازش، تحلیل و تجسم داده‌های سه بعدی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون می‌پردازد.
با ارائه گردش‌های کاری گام به گام و مثال‌های کاربردی، خوانندگان می‌آموزند که چگونه محیط‌های دیجیتال دقیق ایجاد کنند و اطلاعات ارزشمندی را از داده‌های سه بعدی استخراج نمایند، که این امر در زمینه‌های مختلفی مانند نقشه‌برداری، رباتیک، واقعیت افزوده و غیره کاربرد دارد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب 3D Data Science with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب 3D Data Science with Python:
دنیای فیزیکی که در آن زندگی می‌کنیم بر پایه سه بعد استوار است. با فناوری‌های جدید، می‌توانیم هندسه آن را دیجیتالی یا شبیه‌سازی کنیم، که زمین بازی فضایی شگفت‌انگیزی را باز می‌کند. از اسکن‌های پزشکی که برای ایجاد تجسم‌های دقیق از اندام‌های داخلی استفاده می‌شوند تا خودروهای خودران، جایی که از داده‌های سه بعدی برای ایجاد نقشه‌های دقیق شبکه جاده‌ای استفاده می‌شود، دارایی‌های دیجیتال سه بعدی در حال تبدیل شدن به ستون فقرات تصمیمات حیاتی هستند.
این کتاب، “علم داده سه بعدی با پایتون”، با رویکرد عملی خود متمایز می‌شود. کتاب 3D Data Science with Python با به اشتراک گذاشتن ایده‌ها، ابزارها و روش‌های لازم برای باز کردن قدرت هوش مصنوعی فضایی، شما را فعالانه درگیر می‌کند.
اما چرا نباید منحصراً به بینایی کامپیوتر و گرافیک کامپیوتری تکیه کرد؟ چرا روش‌های سنتی علم داده غیر سه بعدی برای مدیریت مؤثر داده‌های سه بعدی ناکافی هستند؟
این پرسش‌های اولیه به زیبایی نشان می‌دهند که چگونه ما در دنیای مدرن خود به علم داده سه بعدی نزدیک می‌شویم. با من همراه شوید تا شما را در سفری ببرم که نحوه تفکر و برخورد شما با داده‌های پیچیده و سه بعدی را تغییر خواهد داد. با این حال، مراقب باشید، زیرا پس از خواندن کتاب 3D Data Science with Python، متوقف کردن تجزیه و تحلیل هر آنچه که حواس شما (بینایی، شنوایی و لامسه) به شما برمی‌گرداند، دشوار است.
علم داده سه بعدی اوج برتری ریاضی، دقت محاسباتی و تخصص در داده‌های سه بعدی است. این زمینه‌ها در کنار هم شاخه جدیدی از علم داده را با کاربردهای گسترده ادغام شده در پیشرفته‌ترین گردش‌های کاری ایجاد می‌کنند و اطمینان می‌دهند که شما مرتبط و متصل به پیشتاز فناوری مدرن باقی می‌مانید.
در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی از شش حوزه که علم داده سه بعدی در آنها تأثیر بسزایی دارد آورده شده است:
- پروتزها (بهداشت و پزشکی) طراحی پروتزهای سفارشی که به طور یکپارچه با آناتومی بیمار مطابقت دارند.
- طراحی محصول (تولید و مهندسی) ایجاد و آزمایش مجازی نمونه‌های اولیه محصول قبل از تولید فیزیکی.
- حفظ میراث (معماری و شهرسازی) دیجیتالی‌سازی مکان‌های تاریخی برای حفظ میراث فرهنگی و تسهیل مرمت آنها.
- خودروهای خودران (رباتیک و اتوماسیون) توانمندسازی خودروها برای درک، نقشه‌برداری و پیمایش محیط اطراف خود.
- واقعیت فراگیر (سرگرمی و بازی) طراحی دنیاهای مجازی که کاربران می‌توانند در زمان واقعی با آنها تعامل داشته باشند (بازی‌ها، واقعیت مجازی، واقعیت افزوده، واقعیت ترکیبی).
- تحلیل زمین‌فضایی (علوم زمین و پایش محیط زیست) مطالعه سطح زمین و منابع طبیعی با استفاده از داده‌های سه بعدی از ماهواره‌ها، پهپادها یا اسکنرهای لیزری.
چه کسی باید کتاب 3D Data Science with Python را بخواند؟
این کتاب یک مرجع عملی برای دانشمندان داده، مهندسان و هر کسی است که کنجکاو کار با داده‌های سه بعدی است. کتاب 3D Data Science with Python پیش‌فرض‌های بسیار کمی دارد و حتی بدون هیچ گونه درک از برنامه‌نویسی پایتون و آشنایی اندک با مفاهیم اساسی علم داده، برای شما ارزشمند خواهد بود.
علاوه بر این، هیچ تجربه قبلی در پردازش داده‌های سه بعدی لازم نیست. من شما را گام به گام از طریق کتابخانه‌ها و تکنیک‌های ضروری راهنمایی می‌کنم و اطمینان می‌دهم که می‌توانید دانش را به صورت 0 به 1 در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرید.
چه چیزی خواهید آموخت؟
در کتاب 3D Data Science with Python، ما عمیقاً در علم داده سه بعدی با پایتون غوطه ور می‌شویم، گردش‌های کاری سه بعدی می‌سازیم و از پایتون برای پیاده‌سازی راه حل‌ها استفاده می‌کنیم. شما خواهید آموخت:
- مفاهیم و نمایش‌های اصلی داده‌های سه بعدی (مش‌ها، ابر نقاط، وکسل‌ها، CAD).
- نحوه بارگیری، دستکاری و تجسم داده‌های سه بعدی با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون.
- تکنیک‌های پیشرفته برای تشخیص الگوی سه بعدی (نظارت شده و نظارت نشده).
- نحوه تولید مجموعه داده‌های سه بعدی و استفاده از گردش‌های کاری مدل‌سازی خودکار سه بعدی.
- کاربردهای عملی علم داده سه بعدی در زمینه‌هایی مانند بینایی/گرافیک کامپیوتر، اطلاعات زمین‌فضایی، محاسبات علمی، رباتیک و رانندگی خودران.
- نحوه ساخت محیط‌های دیجیتال دقیق که راه حل‌های هوش مصنوعی فضایی (ادراک و استدلال) می‌توانند از طریق پروژه‌های دنیای واقعی از آنها استفاده کنند.
چرا کتاب 3D Data Science with Python؟
“چرا این کتاب؟” شاید اولین سوالی بود که از خودم پرسیدم. چرا باید کتابی در این زمینه بنویسم؟
خب، اگر چشمانتان به این خطوط است، شکی نیست که شما هنوز در عصر هوش مصنوعی برای ورودی دانش انسانی ارزش قائل هستید. و این هسته انگیزه من است. من می‌خواهم مطمئن شوم که ما کاملاً درک می‌کنیم که چه چیزی را به کار می‌گیریم. سیستم‌های سه بعدی آینده باید بر پایه یک لایه کدبیس سالم ساخته شوند و با کمترین میزان تعصب ممکن پیاده‌سازی شوند. اما مهمتر از همه، من می‌خواهم کتاب 3D Data Science with Python خلاقیت و توانایی شما در نوآوری در فضایی را تحریک کند که هر هفته فرصت‌های جدیدی در آن باز می‌شود.
البته چالش این است که زمینه علم داده سه بعدی به سرعت در حال تکامل است و ابزارها و تکنیک‌های جدید به طور مداوم در حال ظهور هستند. اینها بر پایه یک ستون فقرات اساسی ساخته می‌شوند که در طراحی راه حل‌های جدید قدرت تحول‌آفرینی دارد. در جایی که امکان دارد، من لینک‌ها و مراجعی را در کتاب 3D Data Science with Python ارائه می‌دهم که جدیدترین اطلاعات را در اختیار شما قرار می‌دهند.
هدف من ارائه جامع‌ترین و کاربردی‌ترین راهنما برای پیمایش در این چشم‌انداز هیجان‌انگیز است. با تمرکز آن بر پایتون، شما قادر خواهید بود تا سال‌های آینده طیف گسترده‌ای از مسائل مربوط به داده‌های سه بعدی را حل کنید.
راهنمایی در استفاده از کتاب 3D Data Science with Python
من این کتاب را ایجاد کردم تا به شما در کسب تمام دانش مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص سه بعدی (یا تخصص در زمینه‌های خاص، بسته به اهدافتان) کمک کنم. در طول تجربه خود در فضای سه بعدی، چندین پروفایل را شناسایی کرده‌ام که در مرزهای مختلف اما مکمل یکدیگر کار می‌کنند.
کتاب 3D Data Science with Python به گونه‌ای ساختار یافته است که سبک‌های یادگیری مختلف را پوشش دهد و شامل توضیحات نظری، مثال‌های عملی و تمرین‌های کاربردی باشد. این اطمینان می‌دهد که می‌توانید با سرعت خود و به روشی که برایتان مناسب‌تر است، یاد بگیرید.
توصیه می‌کنم کتاب 3D Data Science with Python را به صورت خطی بخوانید، زیرا منحنی یادگیری با چالش‌های مطرح شده همسو است. همچنین، در حین پیشرفت در کتاب، به فصل‌های قبلی ارجاع داده می‌شود.
با این وجود، برای اطمینان از حداکثر انعطاف‌پذیری، کتاب 3D Data Science with Python را طوری طراحی کرده‌ام که بتوانید هر فصل (یا مجموعه‌ای از فصل‌ها) را به طور مستقل بر اساس پروفایل خود درک کنید، همانطور که در شکل P-1 نشان داده شده است.
کتاب 3D Data Science with Python پنج مسیر (سرپرست سه بعدی، مهندس سه بعدی، تحلیلگر سه بعدی، متخصص هوش مصنوعی سه بعدی، رویابین سه بعدی) را ارائه می‌دهد که می‌توانند به طور مستقل دنبال شوند یا برای تشکیل ترکیب نهایی (متخصص سه بعدی) با هم ترکیب شوند، همانطور که در شکل P-2 نشان داده شده است.
برای بقیه کتاب 3D Data Science with Python، من به این پروفایل‌ها به عنوان شخصیت‌هایی اشاره می‌کنم که می‌توانید از طریق تمرین قفل آنها را باز کنید! بیایید آنها را تعریف کنیم:
سرپرست سه بعدی
سرپرست سه بعدی بر یک تیم یا پروژه علم داده سه بعدی نظارت و مدیریت می‌کند. آنها راهنمایی ارائه می‌دهند، اولویت‌های پروژه را تعیین می‌کنند و اطمینان می‌دهند که تیم به اهداف خود می‌رسد. علاوه بر این، آنها با ذینفعان ارتباط برقرار کرده و پیشرفت پروژه را گزارش می‌دهند. علاوه بر یک مدیر عالی بودن، آنها باید درک روشنی از چالش‌های احتمالی و نحوه تشکیل یک تیم عالی داشته باشند. آنها همچنین درک اولیه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده سه بعدی دارند.
مهندس سه بعدی
مهندس سه بعدی در جنبه‌های فنی کار با داده‌های سه بعدی تخصص دارد. آنها در استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری و زبان‌های برنامه‌نویسی برای دستکاری، پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های سه بعدی مهارت دارند. تخصص آنها در وظایفی مانند جمع‌آوری داده‌ها، مهندسی ویژگی، بازسازی سه بعدی و ایجاد واضح گردش‌های کاری بسیار مهم است. آنها بسیار متنوع هستند و می‌توانند به سرعت با بسیاری از سناریوها سازگار شوند، اما در یادگیری ماشین سه بعدی یا تولید نرم‌افزار تخصص ندارند.
تحلیلگر سه بعدی
تحلیلگر سه بعدی بر بررسی، مدل‌سازی و تفسیر داده‌های سه بعدی برای استخراج بینش‌های معنادار تمرکز دارد. آنها از نرم‌افزارهای تخصصی و تکنیک‌های تحلیلی برای تجزیه و تحلیل روابط فضایی، الگوها و ساختارها در داده‌های سه بعدی استفاده می‌کنند. یافته‌های آنها به تصمیم‌گیری و حل مسئله در صنایع مختلف کمک می‌کند.
متخصص هوش مصنوعی سه بعدی
متخصص هوش مصنوعی سه بعدی در استفاده از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی که به طور خاص برای کاربردهای داده‌های سه بعدی طراحی شده‌اند، متخصص است. آنها درک عمیقی از هوش مصنوعی و علم داده سه بعدی دارند و این به آنها امکان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای را که در فضای سه بعدی عمل می‌کنند، توسعه داده و پیاده‌سازی کنند. تخصص آنها برای تشخیص اشیاء سه بعدی، درک صحنه و سایر وظایف شناختی پیچیده در یک زمینه سه بعدی بسیار مهم است. آنها بر روی برنامه‌های پیشرفته‌ای کار می‌کنند که قابلیت‌های هوش مصنوعی را با داده‌های سه بعدی ادغام می‌کنند تا به راه حل‌های نوآورانه در صنایع مختلف دست یابند.
رویابین سه بعدی
رویابین سه بعدی فردی است که درک عمیقی از کاربردهای بالقوه و نوآوری‌هایی دارد که می‌توان با استفاده از علم داده سه بعدی به دست آورد. آنها پروژه‌ها را مفهوم‌سازی و تصور می‌کنند و اغلب مرزهای آنچه را که می‌توان با اطلاعات سه بعدی به دست آورد، جابجا می‌کنند.
متخصص سه بعدی
متخصص سه بعدی یک متخصص بسیار ماهر با دانش و تجربه جامع در کار با علم داده سه بعدی است. آنها در تمام جنبه‌های ذکر شده قبلی، از جمله تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌ها، ابزارهای نرم‌افزاری، روش‌های تحلیلی و کاربردهای خاص صنعت، مهارت دارند. متخصصان سه بعدی اغلب به عنوان منابع اصلی برای پیچیده‌ترین پروژه‌های سه بعدی خدمت می‌کنند.
پیش‌نیازها
برای بهترین آمادگی برای پیشرفت در کتاب 3D Data Science with Python، به موارد زیر نیاز دارید:
- یک کامپیوتر با ویندوز، macOS یا لینوکس
- 100 گیگابایت فضای خالی HDD (برای دانلود داده‌ها) و 16 گیگابایت رم (برای راحتی)
- یک CPU مناسب (برای عملکرد) و یک GPU NVIDIA (اختیاری اما توصیه می‌شود)
- آمادگی برای یک تجربه تحول‌آفرین
سرفصل‌های کتاب 3D Data Science with Python:
- Foreword
- Preface
- 1. Introduction to 3D Data Science
- 2. Resources and Software Essentials
- 3. 3D Python and 3D Data Setup
- 4. 3D Data Representation and Structuration
- 5. Developing a Multimodal 3D Viewer with Python
- 6. Point Cloud Data Engineering
- 7. Building 3D Analytical Apps
- 8. 3D Data Analysis
- 9. 3D Shape Recognition
- 10. 3D Modeling: Advanced Techniques
- 11. 3D Building Reconstruction from LiDAR Data
- 12. 3D Machine Learning: Clustering
13. Graphs and Foundation Models for Unsupervised Segmentation
14. Supervised 3D Machine Learning Fundamentals - 15. 3D Deep Learning with PyTorch
16. PointNet for 3D Object Classification - 17. The 3D Data Science Workflow
- 18. From 3D Generative AI to Spatial AI
- Index
- About the Author
جهت دانلود کتاب 3D Data Science with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.