سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی قحطی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی

کتاب پیش‌بینی قحطی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.