کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل مکانی

Harnessing AI and Machine Learning for Geospatial Analysis

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: Master AI، Deep Learning و ML برای تجزیه و تحلیل جغرافیایی برنامه نویسی Master Python و R برای تجزیه و تحلیل جغرافیایی، امکان مدیریت کارآمد، تجسم و پردازش مجموعه داده های فضایی پیچیده را فراهم می کند. استفاده از تکنیک های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در داده های مکانی، حل مشکلات دنیای واقعی مانند تجزیه و تحلیل سلامت محصول و نظارت بر کیفیت هوا. انجام پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی ها بر روی داده های مکانی، اطمینان از ورودی های با کیفیت بالا برای مدل سازی و تجزیه و تحلیل پیش بینی دقیق. توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی ادغام شده با GIS، ایجاد ابزارهای پیشرفته برای نظارت بر محیط زیست، مدیریت بلایا و تجزیه و تحلیل فضایی. تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های سنجش از دور، به کارگیری تکنیک های تجسم مکانی برای استخراج بینش های معنادار و تصمیم گیری های مبتنی بر داده ها. پیش نیازها: دانش برنامه نویسی پایه: آشنایی با برنامه نویسی پایتون یا R مفید خواهد بود اما اجباری نیست. از مبتدیان خوش آمدید که بپیوندند و از ابتدا یاد بگیرند. درک اولیه یادگیری ماشین: درک مقدماتی مفاهیم یادگیری ماشین مفید است. با این حال، این دوره این اصول را پوشش خواهد داد. دسترسی به رایانه: زبان آموزان برای پیگیری تمرینات و پروژه های عملی به رایانه ای با دسترسی به اینترنت نیاز دارند. کنجکاوی و تمایل به یادگیری: علاقه شدید به هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل جغرافیایی تمام چیزی است که برای استفاده حداکثری از این دوره نیاز دارید.

با استفاده از این دوره جامع با استفاده از Python و R، قدرت تحول AI، یادگیری عمیق، و یادگیری ماشین را در تجزیه و تحلیل جغرافیایی باز کنید. شما را قادر می سازد تا مشکلات دنیای واقعی را در زمینه هایی مانند کشاورزی، نظارت بر محیط زیست، و تجزیه و تحلیل کیفیت هوا حل کنید.

با یک پایه قوی در پایتون و R شروع کنید، یاد خواهید گرفت که چگونه داده های مکانی را به طور موثر دستکاری، تجسم و تجزیه و تحلیل کنید. این دوره مفاهیم اساسی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پوشش می دهد که به طور خاص برای کاربردهای جغرافیایی، از جمله طبقه بندی تصویر، تشخیص گیاه، و تجزیه و تحلیل داده های محیطی طراحی شده است.

از طریق پروژه های عملی و مطالعات موردی دقیق، تجربه عملی در به کارگیری این تکنیک ها در سناریوهای دنیای واقعی به دست خواهید آورد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های مکانی را از قبل پردازش کنید، مدل ها را توسعه دهید، و نتایج را برای به دست آوردن بینش های عملی تفسیر کنید.

چه محقق، تحلیلگر یا توسعه‌دهنده باشید، این دوره مسیری ساختاریافته برای تسلط بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تجزیه و تحلیل جغرافیایی فراهم می‌کند. در پایان این دوره، شما اعتماد به نفس و مهارت هایی برای مقابله با چالش های پیچیده جغرافیایی، افزایش دقت داده های خود و ایجاد نوآوری در زمینه خود خواهید داشت.

در این سفر به ما بپیوندید و از امروز با تجزیه و تحلیل جغرافیایی مبتنی بر هوش مصنوعی تأثیرگذاری کنید.

سرفصل ها و درس ها

نمایش نظرات

استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل مکانی
جزییات دوره
5 hours
42
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
7,116
4.4 از 5
دارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/b8ddc1

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Assist Prof Azad Rasul Assist Prof Azad Rasul

برنامه نویس پایتون و R. دانشمند GIS و سنجش از دور. من استادیار سنجش از دور در دانشگاه سوران هستم. همکار GBD در دانشگاه واشنگتن. تجربه در برنامه نویسی پایتون و R، GEE، داده های بزرگ، سنجش از دور/GIS، مشاهده زمین و آب و هوا. من دکتری گرفتم. مدرک جغرافیا (سنجش از راه دور) در دانشگاه لستر. حدود 30 مقاله با داوری همتا منتشر کرد.