اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی قحطی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی قحطی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کشاورزی هوشمند در مواجهه با تغییرات اقلیمی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های هشدار برای قحطی و کمبود مواد غذایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پیش‌بینی قحطی
• 2. تاریخچه قحطی در جهان
• 3. تعریف قحطی و ابعاد آن
• 4. عوامل کلیدی مؤثر بر قحطی
• 5. نقش تغییرات اقلیمی در قحطی
• 6. تاثیرات اقتصادی قحطی
• 7. تاثیرات اجتماعی و سیاسی قحطی
• 8. روندهای جهانی قحطی
• 9. روش‌های سنتی پیش‌بینی قحطی
• 10. محدودیت‌های روش‌های سنتی
• 11. معرفی هوش مصنوعی
• 12. مبانی یادگیری ماشین
• 13. یادگیری تحت نظارت
• 14. یادگیری بدون نظارت
• 15. یادگیری تقویتی
• 16. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. کاربرد NLP در تحلیل داده‌های قحطی
• 22. مقدمه ای بر داده‌های مکانی (GIS)
• 23. استفاده از ماهواره‌ها در پایش زمین
• 24. داده‌های هواشناسی و اقلیمی
• 25. داده‌های اقتصادی و اجتماعی
• 26. داده‌های کشاورزی و تولید غذا
• 27. داده‌های مربوط به نزاع و درگیری
• 28. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 29. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 30. مهندسی ویژگی برای داده‌های قحطی
• 31. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 32. کاهش ابعاد داده‌ها
• 33. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 34. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 35. دقت (Accuracy)
• 36. صحت (Precision)
• 37. بازیابی (Recall)
• 38. امتیاز F1
• 39. سطح زیر منحنی ROC (AUC)
• 40. ریسک بالای خطا در پیش‌بینی قحطی
• 41. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting)
• 42. مفهوم کم‌برازش (Underfitting)
• 43. مدل‌های رگرسیون خطی
• 44. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 45. درختان تصمیم
• 46. جنگل‌های تصادفی (Random Forest)
• 47. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 48. دسته‌بندی‌کننده‌های بیزین ساده (Naive Bayes)
• 49. کاهش ابعاد با PCA
• 50. کاهش ابعاد با t-SNE
• 51. شبکه‌های عصبی ساده
• 52. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
• 53. کاربرد RNN در تحلیل سری‌های زمانی
• 54. کاربرد LSTM و GRU
• 55. مدل‌های ترنسفورمر برای داده‌های ترتیبی
• 56. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
• 57. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 58. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 59. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 60. یادگیری ترکیبی (Hybrid Learning)
• 61. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 62. مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 63. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر شبکه عصبی
• 64. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 65. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 66. روش‌های تنظیم مدل
• 67. تنظیمات مدل‌های یادگیری عمیق
• 68. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 69. انصراف (Dropout)
• 70. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
• 71. تنظیم کننده L1 و L2
• 72. روش‌های تشخیص ناهنجاری
• 73. طبقه‌بندی داده‌های سری زمانی
• 74. پیش‌بینی مقادیر پیوسته
• 75. مدل‌های مبتنی بر احتمال
• 76. مدل‌های بیزین
• 77. شبکه‌های بیزین
• 78. یادگیری ماشین با داده‌های کم
• 79. یادگیری فعال (Active Learning)
• 80. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-supervised Learning)
• 81. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر شبیه‌سازی
• 82. ارتباط بین مدل‌های هوش مصنوعی و شبیه‌سازی
• 83. ارزیابی ریسک در پیش‌بینی قحطی
• 84. تحلیل حساسیت
• 85. تحلیل عدم قطعیت
• 86. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
• 87. تشریح تصمیمات مدل
• 88. مدل‌های قحطی در منطقه شمال آفریقا
• 89. مدل‌های قحطی در منطقه شاخ آفریقا
• 90. مدل‌های قحطی در منطقه جنوب آسیا
• 91. مدل‌های قحطی در منطقه آمریکای لاتین
• 92. کاربرد پیش‌بینی قحطی در تصمیم‌گیری سیاست‌گذاران
• 93. توسعه راهکارهای پیشگیرانه
• 94. مدیریت بحران و واکنش سریع
• 95. تاثیرات اقتصادی و اجتماعی مداخله زودهنگام
• 96. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی قحطی
• 97. مسائل مربوط به دسترسی به داده
• 98. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی
• 99. محدودیت‌های محاسباتی
• 100. نیاز به تخصص و دانش تخصصی