کاربرد هوش مصنوعی و پایتون در علوم محیطی

آموزش پایتون در علوم محیطی، کابرد هوش مصنوعی آموزش پایتون از سنجش از دور و مدیریت منابع آب تا پیش‌بینی اقلیمی و کشاورزی هوشمند، تمام آنچه برای تخصصی‌شدن در کاربرد AI در نیاز دارید در دوره آموزش پایتون در علوم محیطی پیدا کنید. ✅ کاملاً پروژه‌محور ✅ همراه با داده‌های واقعی ✅ مناسب دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان علوم محیطی ✅ تمرکز بر کاربردهای عملی و پژوهشی چرا این دوره؟ تلفیق هوش مصنوعی و علوم محیطی دنیا به متخصصانی نیاز دارد که هم زبان داده و الگوریتم را بلد باشند و هم عمق مسئله در علوم محیطی را به درستی درک کنند. دوره آموزش پایتون دقیقاً همین شکاف را پر می‌کند تا شما گامی مهم در جهت ارتقا تخصص خود بردارید. سنجش از دور آموزش پایتون در سنجش از دور، پردازش تصاویر ماهواره‌ای با طبقه‌بندی کاربری اراضی و تشخیص تغییرات منابع آب مدل‌سازی دبی رودخانه، پیش‌بینی سطح آب‌های زیرزمینی و مدیریت بحران خشکسالی اقلیم تحلیل داده‌های اقلیمی، پیش‌بینی دما و بارش با شبکه‌های LSTM و مدل‌های سری زمانی کشاورزی پیش‌بینی محصول با الگوریتم‌های یادگیری، تشخیص نوع محصول خروجی این دوره؟ بعد از این دوره چه بلد خواهید بود؟ هر مهارت مستقیماً در قالب یک پروژه واقعی تمرین می‌شود تا مطمئن شوید می‌توانید دانش خود را در صحنه واقعی به کار ببندید. دوره آموزش پایتون در علوم محیطی از سطح مقدماتی تا سطوح پیشرفته برای شما طراحی شده است. مبانی زبان پایتون آموزش مقدماتی زبان پایتون، محیط برنامه نویسی آناکوندا، محیط برنامه نویسی گوگل کولب کار با Google Earth Engine گوگل ارث انجین به عنوان یک منبع بینظیر داده در سطح مقدماتی آموزش داده می شود آموزش تئوری مبانی تئوری تکنیک‌های یادگیری ماشین بر پایه جدیدترین کتب این زمینه آماده‌سازی داده دریافت داده، پیش پردازش، تحلیل آماری، انواع نمودارهای اطلاعاتی مهندسی ویژگی کاهش ابعاد، انتخاب بهترین ویژگی‌ها مدل‌های هوش مصنوعی پایه رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و …. شبکه عصبی شبکه عصبی MLP، شبکه‌های پیش بینی سری زمانی پایتون مقدماتی شبکه‌های عصبی عمیق، شبکه عصبی CNN، شبکه های RNN، شبکه عصبی LSTM سرفصل‌های دوره دوره آموزش پایتون در علوم محیطی به صورت پروژه محور طراحی شده است. هر ماژول شامل آموزش تئوری، کدنویسی عملی، تمرین و پروژه نهایی است. در ادامه سرفصل‌های اصلی این دوره را مشاهده می‌کنید. پایتون مقدماتی محیط گوگل کولب، محیط آناکوندا و ادیتور Spyder و Jupiter، ساختار داده، کتابخانه‌های NumPy و Pandas، تعریف تابع، فراخوانی داده و تحلیل مقدماتی پروژه عملی: تحلیل آماری پایه دما و بارش ایستگاه‌های هواشناسی تهران مبانی طبقه بندی پایه مسئله طبقه‌بندی باینری، معیارهای دقت، ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)، نمودار ROC-AOC، طبقه بندی چندکلاسه پروژه عملی: تفکیک پیکسل‌های خشکی از آب در شناسایی پهنه آبی دریاچه مدلسازی به رگرسیون رگرسیون خطی، بهینه سازی با گرادیان کاهشی، رگرسیون چندجمله ای، مدل رگرسیون Lasso، مدل Elastic Net، رگرسیون Logistic پروژه عملی یک: تخمین تبخیر و تعرق به کمک دما و رگرسیون خطی پروژه عملی دو: مدل‌سازی رابطه بارش و رواناب با رگرسیون پروژه عملی سه: حذف بایاس داده دما مدل ERA به کمک دما در محل ایستگاه هواشناسی پروژه عملی چهار: تخمین تراز آب دریاچه به کمک پارامترهای بیلان آب پروژه عملی پنج: تخمین عملکرد محصول با استفاده از شاخص های گیاهی ماشین بردار پشتیبان (SVM) طبقه‌بندی با کرنل خطی، طبقه‌بندی با کرنل غیرخطی، کرنل چندجمله ای، کرنل RBF، رگرسیون به کمک ماشین بردار پشتیبان پروژه عملی یک: تولید نقشه پوشش اراضی با استفاده از تصاویر Sentinel-2 پروژه عملی دو: شناسایی نوع کشت در یک دشت به کمک طبقه‌بندی درخت تصمیم و جنگل تصادفی آموزش درخت تصمیم، پارامترهای درخت تصمیم، طبقه بندی و رگرسیون، مبانی جنگل تصادفی، مفهوم Bagging، اهمیت ویژگی، مفهوم Boosting، الگوریتم Gradient Boosting پروژه عملی یک: شناسایی نواحی سوخته در آتش سوزی به کمک طبقه بندی پروژه عملی دو: پیش بینی دبی رودخانه با استفاده از رگرسیون جنگل تصادفی پروژه عملی سه: تولید نقشه پوشش اراضی و آشکارسازی تغییرات به کمک تصاویر لندست پروژه عملی چهار: تخمین تولید محصول کشاورزی با استفاده از خصوصیات مزرعه پروژه عملی پنج: ریزمقیاس نمایی بارش ماهانه مدل های تغییر اقلیم پروژه عملی شش: شناسایی ابر در تصاویر ماهواره ای کاهش ابعاد مبانی و پیاده سازی روش PCA پروژه عملی یک: کاهش ابعاد متغیرهای پیش بینی دما به کمک مدل های تغییر اقلیم پروژه عملی دو: کاهش ابعاد تصاویر چندبانده ماهواره لندست یادگیری غیرنظارتی خوشه بندی با روش Kmeans، خوشه بندی به روش DBSCAN، شناسایی ناهنجاری پروژه عملی: خوشه بندی حوضه های آبریز ایران به دسته های با خصوصیات هیدرولوژیکی یکسان پروژه عملی دو: شناسایی گیاهان با الگوی رشد یکسان براساس شاخص NDVI پروژه عملی سه: دسته بندی اقلیمی ایران براساس الگوی بارش و دما پروژه عملی چهار: شناسایی ناهنجاری های گرد و غبار در استان خوزستان شبکه عصبی مفهوم پرسپترون، شبه عصبی چندلایه پرسپترون (MLP)، رگرسیون با MLP، تنظیم پارامترهای شبکه پروژه عملی یک: تخمین دبی رودخانه با استفاده پارامترهای هیدرولوژیکی حوضه آبریز پروژه عملی دو: تخمین تولید محصول با استفاده از شبکه عصبی یادگیری عمیق شبکه عصبی CNN، شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN، شبکه عصبی LSTM پروژه یک: شناسایی پهنه آبی دریاچه با مدل CNN پروژه دو: تولید نقشه پوشش اراضی با یادگیری عمیق و الگوریتم U-Net پروژه سه: شبیه سازی دبی روزانه رودخانه به کمک مدل LSTM مرجع آموزش محتوای تئوری این دوره آموزش پایتون در علوم محیطی بر پایه نسخه جدید کتاب مرجع و پرفروش Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & PyTorch اثر Aurélien Géron تدوین شده است. این کتاب یکی از معتبرترین منابع آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در جهان به شمار می‌رود و در بسیاری از دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این دوره، مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از Python، Scikit-Learn و PyTorch آموزش داده می‌شوند. تمامی مباحث دوره آموزش پایتون با مثال‌ها و پروژه‌های کاربردی در حوزه‌های سنجش از دور، منابع آب، اقلیم، کشاورزی و محیط زیست همراه هستند. هدف دوره، فراتر از آموزش الگوریتم‌ها، توانمندسازی فراگیران برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و به‌کارگیری آن‌ها در حل مسائل واقعی و انجام پروژه‌های پژوهشی و کاربردی است. پیش نیازهای دوره قبل از شروع دوره آموزش پایتون چه چیزی نیاز دارید؟ آشنایی با مبانی پایه ریاضی جبر خطی مقدماتی، آمار و احتمال اینترنت پایدار برای دریافت داده‌ها و دسترسی به ویدیوها علاقه به علوم محیطی هیچ دانش تخصصی لازم نیست — مفاهیم آموزش داده می‌شود انگیزه و پشتکار مهم‌ترین پیش‌نیاز! بقیه را در مسیر یاد می‌گیرید مدرس دوره رضا رجبی دکتری مدیریت منابع آب از دانشگاه صنعتی شریف مدرس دانشگاه تجربه متنوع از مقالات و پروژه های عملی در حیطه سنجش از دور، منابع آب، اقلیم و کشاورزی تبدیل مفاهیم پیچیده ML به ابزارهای کاربردی برای حل مسائل واقعی دوره های متنوع آنلاین و حضوری مشاوره دانشجویان تحصیلات تکمیلی برنامه زمانی دوره دوره آموزش پایتون در علوم محیطی از تیرماه 1405 به صورت پیوسته در 8 ماه منتشر خواهد شد. نحوه فعالسازی دوره دوره آموزش پایتون در بستر اسپات‌پلیر (SpotPlayer) منتشر می‌شود تا دسترسی امن، پایدار و حرفه‌ای برای تمامی شرکت‌کنندگان فراهم شود. پس از ثبت‌نام: یک کد لایسنس اختصاصی برای شما صادر می‌شود با وارد کردن این کد در نرم‌افزار اسپات‌پلیر، دسترسی شما فعال می‌شود تمامی محتوای دوره در فضای کاربری شما قابل مشاهده خواهد بود به‌روزرسانی و محتوای جدید یکی از مزیت‌های مهم دوره آموزش پایتون این است که: تمامی محتوای منتشر شده بلافاصله در اختیار شما قرار می‌گیرد هر زمان بخش جدیدی به دوره اضافه شود، به‌صورت اتوماتیک در حساب کاربری شما فعال خواهد شد نیازی به خرید مجدد یا دریافت فایل جداگانه نیست راهنمای فضای اسپات پلیر برای پخش دوره: لینک دریافت اسپات پلیر .h_iframe-aparat_embed_frame{position:relative;} .h_iframe-aparat_embed_frame .ratio {display:block;width:100%;height:auto;} .h_iframe-aparat_embed_frame iframe {position:absolute;top:0;left:0;width:100%; height:100%;}.author_plug{position: absolute;text-indent: -9999px;opacity: 0;font-size: 0;} جدیدترین محصولات آموزشی کاربرد هوش مصنوعی و پایتون در علوم محیطی رضا رجبی 4,400,000 تومان قیمت اصلی: 4,400,000 تومان بود.880,000 تومانقیمت فعلی: 880,000 تومان. 80% تخفیف آموزش پروژه محور ArcGIS Pro رضا رجبی 4,800,000 تومان قیمت اصلی: 4,800,000 تومان بود.960,000 تومانقیمت فعلی: 960,000 تومان. لایه خطوط انتقال برق تهران 36,000 تومان