اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شبیه‌سازی و تحلیل سیستم‌های زیست‌محیطی با روش‌های محاسباتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبیه‌سازی و تحلیل سیستم‌های زیست‌محیطی با روش‌های محاسباتی

موضوع کلی: علوم زیستی و محیط زیست

موضوع میانی: مدل‌سازی و تحلیل سیستم‌های زیست‌محیطی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های زیست‌محیطی
• 2. مفاهیم پایه در اکولوژی
• 3. مدل‌سازی در علوم زیستی
• 4. چرا مدل‌سازی زیست‌محیطی؟
• 5. انواع مدل‌های زیست‌محیطی
• 6. مدل‌های مفهومی
• 7. مدل‌های ریاضی
• 8. مدل‌های آماری
• 9. مدل‌های مبتنی بر عامل
• 10. قوانین و مقررات زیست‌محیطی در ایران
• 11. مفاهیم پایه در برنامه‌نویسی برای مدل‌سازی
• 12. مقدمه‌ای بر زبان پایتون
• 13. ساختارهای داده در پایتون
• 14. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 15. کار با داده‌های عددی در پایتون (NumPy)
• 16. تحلیل داده‌های جدولی در پایتون (Pandas)
• 17. بصری‌سازی داده‌ها (Matplotlib, Seaborn)
• 18. مقدمه‌ای بر معادلات دیفرانسیل
• 19. حل عددی معادلات دیفرانسیل معمولی
• 20. روش اویلر
• 21. روش رونگه-کوتا
• 22. کاربرد معادلات دیفرانسیل در مدل‌سازی جمعیت
• 23. مدل رشد نمایی جمعیت
• 24. مدل رشد لجستیک جمعیت
• 25. مدل رقابت بین‌گونه‌ای
• 26. مدل شکار و شکارچی (Lotka-Volterra)
• 27. مقدمه‌ای بر معادلات دیفرانسیل جزئی
• 28. کاربرد معادلات دیفرانسیل جزئی در انتشار آلاینده‌ها
• 29. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها در هوا
• 30. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها در آب
• 31. مدل‌سازی انتقال حرارت در خاک
• 32. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر عامل (ABM)
• 33. اصول طراحی مدل‌های مبتنی بر عامل
• 34. محیط در مدل‌های مبتنی بر عامل
• 35. عوامل (Agent) در مدل‌های مبتنی بر عامل
• 36. قوانین رفتار عامل‌ها
• 37. پیاده‌سازی ABM با استفاده از Python
• 38. کتابخانه Mesa برای ABM
• 39. مدل‌سازی رفتار جمعی حشرات
• 40. مدل‌سازی مهاجرت پرندگان
• 41. مدل‌سازی انتشار بیماری در جمعیت
• 42. مدل‌سازی اثرات تغییرات اقلیمی بر اکوسیستم‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های پیچیده در زیست‌محیط
• 44. مفاهیم پایه نظریه گراف
• 45. کاربرد نظریه گراف در اکولوژی
• 46. مدل‌سازی شبکه‌های غذایی
• 47. تحلیل پایداری در شبکه‌های غذایی
• 48. مدل‌سازی شبکه‌های تعامل بین‌گونه‌ای
• 49. شبکه‌های همزیستی
• 50. شبکه‌های انگل-میزبان
• 51. مدل‌سازی پراکنش گونه‌ها
• 52. مدل‌های مبتنی بر داده‌های مکانی (GIS)
• 53. مقدمه‌ای بر سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
• 54. کاربرد GIS در مدل‌سازی زیست‌محیطی
• 55. تحلیل الگوهای مکانی در اکولوژی
• 56. مدل‌سازی تنوع زیستی با استفاده از GIS
• 57. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مدل‌سازی زیست‌محیطی
• 58. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 59. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 60. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 61. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 62. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 63. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 64. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی کیفیت هوا
• 65. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی گونه‌ها
• 66. کاربرد یادگیری ماشین در مدل‌سازی تغییرات کاربری اراضی
• 67. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی زیست‌محیطی با داده‌های سنجش از دور
• 68. پردازش تصاویر ماهواره‌ای
• 69. استخراج شاخص‌های پوشش گیاهی
• 70. مدل‌سازی تولید اولیه با داده‌های سنجش از دور
• 71. مدل‌سازی خشکسالی با داده‌های سنجش از دور
• 72. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های زیست‌محیطی
• 73. معیارهای ارزیابی مدل
• 74. تحلیل حساسیت مدل
• 75. تحلیل عدم قطعیت مدل
• 76. اعتبارسنجی مدل با داده‌های مستقل
• 77. کاربرد مدل‌سازی در مدیریت منابع آب
• 78. مدل‌سازی کیفیت آب
• 79. مدل‌سازی هیدرولوژیکی
• 80. مدل‌سازی منابع آب زیرزمینی
• 81. مدل‌سازی مدیریت سیلاب
• 82. کاربرد مدل‌سازی در حفاظت از تنوع زیستی
• 83. مدل‌سازی زیستگاه‌ها
• 84. مدل‌سازی ریسک انقراض
• 85. مدل‌سازی اثرات قطعه‌بندی زیستگاه
• 86. مدل‌سازی طراحی مناطق حفاظت‌شده
• 87. کاربرد مدل‌سازی در ارزیابی اثرات زیست‌محیطی (EIA)
• 88. مراحل ارزیابی اثرات زیست‌محیطی
• 89. مدل‌سازی اثرات پروژه‌های عمرانی
• 90. مدل‌سازی اثرات فعالیت‌های صنعتی
• 91. مدل‌سازی اثرات استخراج معادن
• 92. مدل‌سازی در سیاست‌گذاری زیست‌محیطی
• 93. نقش مدل‌سازی در تصمیم‌گیری‌های زیست‌محیطی
• 94. ارائه نتایج مدل‌سازی به ذینفعان
• 95. اصول گزارش‌نویسی علمی
• 96. اخلاق در مدل‌سازی زیست‌محیطی
• 97. چالش‌های آینده در مدل‌سازی زیست‌محیطی
• 98. نوآوری‌های جدید در مدل‌سازی
• 99. مدل‌سازی سیستم‌های زیست‌محیطی با هوش مصنوعی
• 100. مدل‌سازی اقلیمی و پیش‌بینی‌های آب و هوایی