دوره یادگیری ماشین در شناسایی و رصد حیات وحش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در شناسایی و رصد حیات وحش

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Biodiversity Research

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 2. تعریف حیات وحش و اهمیت رصد
• 3. کاربردهای یادگیری ماشین در علوم زیستی
• 4. مروری بر الگوریتم های یادگیری ماشین
• 5. یادگیری نظارت شده
• 6. یادگیری بدون نظارت
• 7. یادگیری تقویتی
• 8. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
• 9. مبانی شبکه های عصبی
• 10. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 11. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. شبکه های عصبی ترنسفورمر
• 13. پیش پردازش داده های حیات وحش
• 14. جمع آوری داده ها از منابع مختلف
• 15. پاکسازی و برچسب گذاری داده ها
• 16. افزایش داده ها (Data Augmentation)
• 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 18. شناسایی خودکار حیوانات از تصاویر
• 19. مدل های تشخیص اشیاء
• 20. مدل های طبقه بندی تصاویر
• 21. ردیابی خودکار حیوانات در ویدئوها
• 22. انواع ردیابی حیوانات
• 23. روش های مبتنی بر مدل
• 24. روش های مبتنی بر داده
• 25. شناسایی صداهای حیات وحش
• 26. تشخیص گونه های پرندگان از آواز
• 27. تشخیص صداهای پستانداران
• 28. شناسایی ناهنجاری ها و رفتارهای غیرعادی
• 29. تشخیص بیماری ها و صدمات
• 30. شناسایی تعاملات اجتماعی بین حیوانات
• 31. پیش بینی پراکندگی و مهاجرت گونه ها
• 32. مدل های آماری برای پراکندگی
• 33. استفاده از یادگیری ماشین در پیش بینی مهاجرت
• 34. تحلیل داده های تله دوربین
• 35. استخراج اطلاعات از تصاویر تله دوربین
• 36. شناسایی و شمارش حیوانات
• 37. تحلیل داده های صوتی
• 38. کشف الگوهای رفتاری از صداها
• 39. استفاده از پهپادها و سنجش از دور
• 40. جمع آوری داده های مکانی
• 41. تحلیل تصاویر ماهواره ای و هوایی
• 42. تشخیص زیستگاه ها و تغییرات آنها
• 43. ارزیابی سلامت اکوسیستم
• 44. مدل سازی اثرات تغییرات اقلیمی
• 45. پیش بینی تأثیر فعالیت های انسانی
• 46. مدیریت مناطق حفاظت شده
• 47. برنامه ریزی حفاظت از گونه های در معرض خطر
• 48. کشف گونه های جدید با استفاده از یادگیری ماشین
• 49. چالش های اخلاقی در رصد حیات وحش
• 50. حریم خصوصی و تأثیر بر رفتار حیوانات
• 51. دقت و قابلیت اطمینان مدل ها
• 52. تعصب در داده ها و مدل ها
• 53. تفسیری بودن مدل های یادگیری عمیق
• 54. ملاحظات امنیتی در داده های حیات وحش
• 55. پیاده سازی سیستم های رصد در مقیاس بزرگ
• 56. مقیاس پذیری الگوریتم ها
• 57. زیرساخت های محاسباتی مورد نیاز
• 58. ادغام با سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
• 59. کاربرد در حفاظت از گونه های خاص
• 60. مثال موردی: حفاظت از ببرها
• 61. مثال موردی: رصد فیل ها
• 62. مثال موردی: مطالعه پرندگان مهاجر
• 63. مثال موردی: شناسایی نهنگ ها
• 64. مثال موردی: مطالعه خزندگان
• 65. مثال موردی: شناسایی حشرات
• 66. پروژه های تحقیقاتی در حال انجام
• 67. روندهای آینده در یادگیری ماشین برای حیات وحش
• 68. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
• 69. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 70. یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
• 71. تکنیک های ترکیب مدل ها (Ensemble Methods)
• 72. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل ها
• 73. معیارهای ارزیابی مدل های تشخیص
• 74. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی
• 75. معیارهای ارزیابی مدل های ردیابی
• 76. ابزارها و کتابخانه های نرم افزاری
• 77. TensorFlow و Keras
• 78. PyTorch
• 79. Scikit-learn
• 80. OpenCV
• 81. مجموعه داده های عمومی حیات وحش
• 82. ImageNet برای حیات وحش
• 83. iNaturalist
• 84. Animal Sound Database
• 85. نکات عملی برای شروع کار
• 86. انتخاب مسئله مناسب
• 87. جمع آوری و آماده سازی داده ها
• 88. انتخاب و آموزش مدل
• 89. ارزیابی و بهبود مدل
• 90. کاربرد در تحقیقات میدانی
• 91. استفاده در ارزیابی زیستگاه
• 92. کمک به برنامه های بازگرداندن گونه ها
• 93. افزایش کارایی گشت زنی
• 94. مانیتورینگ جمعیت های بزرگ
• 95. کاهش هزینه های رصد
• 96. افزایش دقت در شناسایی
• 97. شناسایی الگوهای نادر
• 98. پایش طولانی مدت جمعیت ها
• 99. تشخیص تأثیر بلایای طبیعی
• 100. مطالعه دینامیک جمعیت