دوره کاربرد مدل‌های بنیادین در پیش‌بینی میان‌مدت وضع هوا و تحلیل داده‌های اقلیمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های بنیادین در پیش‌بینی میان‌مدت وضع هوا و تحلیل داده‌های اقلیمی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم جوی و پیش‌بینی پدیده‌های طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علوم جوی و ضرورت پیش‌بینی میان‌مدت هواشناسی
• 2. ساختار داده‌های هواشناسی و منابع جمع‌آوری مشاهدات ماهواره‌ای
• 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی اقلیمی
• 4. معرفی مدل‌های بنیادین (Foundation Models) در هوش مصنوعی
• 5. تفاوت معماری ترنسفورمر با مدل‌های عددی پیش‌بینی وضع هوا (NWP)
• 6. پیش‌پردازش داده‌های بزرگ مقیاس جوی برای آموزش مدل‌ها
• 7. روش‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی از نقشه‌های فشار و دما
• 8. نقش شبکه‌های عصبی عمیق در تقریب معادلات دینامیک سیالات
• 9. تحلیل داده‌های چندوجهی در مدل‌های پیش‌بینی جوی
• 10. مبانی جایگزینی مدل‌های فیزیکی با مدل‌های یادگیری عمیق
• 11. معماری مدل‌های ترنسفورمر ویژوال برای نقشه‌های هواشناسی
• 12. تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده در پیش‌بینی متغیرهای جوی
• 13. نقش مدل‌های بنیادین در واسنجی (Calibration) داده‌های ماهواره‌ای
• 14. الگوریتم‌های تحلیل داده (Data Assimilation) در مدل‌های هوشمند
• 15. ترکیب داده‌های مشاهداتی و مدل‌های پیش‌بینی در چارچوب یادگیری ماشین
• 16. مدل‌سازی پدیده‌های حدی جوی با استفاده از شبکه‌های مولد
• 17. ارزیابی دقت مدل‌های بنیادین در پیش‌بینی میان‌مدت (۱۰ تا ۱۵ روز)
• 18. روش‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیر پیش‌بینی‌ها
• 19. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های یادگیری ماشین جوی
• 20. تفسیرپذیری (Explainability) در مدل‌های هوش مصنوعی هواشناسی
• 21. کاربرد مدل‌های بنیادین در پیش‌بینی خشکسالی و تغییرات اقلیمی
• 22. بهینه‌سازی محاسباتی برای اجرای مدل‌های سنگین روی سخت‌افزارهای داخلی
• 23. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) از داده‌های اقلیمی جهانی به داده‌های منطقه‌ای ایران
• 24. تحلیل خطاهای سیستماتیک در پیش‌بینی‌های هوشمند جوی
• 25. استفاده از مدل‌های بنیادین برای بازسازی داده‌های ناقص ایستگاه‌های زمینی
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند در پیش‌بینی الگوهای بارندگی
• 27. نقش هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های محاسباتی مدل‌های عددی
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های هواشناسی با زیرساخت‌های مدیریت بحران
• 29. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در گزارش‌های اقلیمی
• 30. آینده‌نگاری و مسیر توسعه مدل‌های بومی پیش‌بینی وضع هوا در کشور