دوره پیش‌بینی هواشناسی با یادگیری ماشین: از مبانی تا پروژه‌های حرفه‌ای همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی هواشناسی با یادگیری ماشین: از مبانی تا پروژه‌های حرفه‌ای

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیش‌بینی اقلیم و هواشناسی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هواشناسی
• 2. Python برای تحلیل دادهٔ اقلیمی
• 3. NumPy و Pandas در داده‌های آب‌وهوایی
• 4. تصویرسازی دادهٔ اقلیمی با Matplotlib و Seaborn
• 5. منابع دادهٔ اقلیمی (NOAA، ERA5، CMIP6)
• 6. پیش‌پردازش داده‌های آب‌وهوایی
• 7. مدیریت داده‌های گمشده در رکوردهای اقلیمی
• 8. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی هوایی
• 9. سری‌های زمانی: مفاهیم بنیادین
• 10. ایستایی و روند در داده‌های اقلیمی
• 11. تحلیل اکتشافی دادهٔ آب‌وهوا
• 12. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی دما
• 13. رگرسیون چندجمله‌ای
• 14. تنظیم‌داری (Ridge و Lasso)
• 15. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی بارش
• 16. درخت تصمیم برای الگوهای آب‌وهوایی
• 17. جنگل تصادفی
• 18. Gradient Boosting (XGBoost، LightGBM)
• 19. Machines لگرانیک پشتیبان
• 20. K-Nearest Neighbors
• 21. Naive Bayes برای رویدادهای هوایی
• 22. مبانی شبکه‌های عصبی
• 23. پرنسپ چندلایه (MLP)
• 24. توابع فعال‌سازی
• 25. Backpropagation
• 26. توابع هزینه برای رگرسیون و طبقه‌بندی
• 27. بهینه‌سازی (SGD، Adam)
• 28. Overfitting و تنظیم‌داری در شبکه‌های عصبی
• 29. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای داده‌های مکانی اقلیمی
• 30. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 31. LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی هوایی
• 32. GRU Networks
• 33. مدل‌های Sequence-to-Sequence
• 34. معماری Encoder-Decoder
• 35. مکانیزم توجه (Attention)
• 36. ترنسفورمرها برای اقلیم
• 37. Autoencoders برای فشرده‌سازی دادهٔ اقلیمی
• 38. Variational Autoencoders
• 39. GANها برای داده‌های آب‌وهوایی
• 40. Transer Learning در پیش‌بینی اقلیم
• 41. انsemble Methods هواشناسی
• 42. Stacking مدل‌ها
• 43. تنظیم فراپارامترها
• 44. Cross-Validation برای سری‌های زمانی
• 45. معیارهای ارزیابی (RMSE، MAE، R²)
• 46. معیارهای طبقه‌بندی (Accuracy، F1، AUC)
• 47. توازن بایاس-واریانس
• 48. انتخاب ویژگی
• 49. کاهش بعدی (PCA، t-SNE)
• 50. خوشه‌بندی مناطق اقلیمی
• 51. K-Means برای الگوهای آب‌وهوایی
• 52. DBSCAN برای شناسایی ناهنجاری
• 53. شناسایی ناهنجاری در داده‌های اقلیمی
• 54. پیش‌بینی رویدادهای آب‌وهوایی شدید
• 55. پیش‌بینی طوفان و cyclone
• 56. پیش‌بینی سیل
• 57. پیش‌بینی خشکسالی
• 58. پیش‌بینی موج گرما
• 59. پیش‌بینی سرمای شدید
• 60. پیش‌بینی بارش
• 61. پیش‌بینی سرعت باد
• 62. پیش‌بینی تابش خورشیدی
• 63. پیش‌بینی توان بادی (انرژی تجدیدپذیر)
• 64. تحلیل روند تغییرات اقلیمی
• 65. پیش‌بینی فصلی
• 66. پیش‌بینی ENSO (النینو)
• 67. پیش‌بینی مونسون
• 68. مدل‌سازی اقلیمی منطقه‌ای با ML
• 69. Downscaling مدل‌های اقلیمی
• 70. Downscaling آماری با یادگیری ماشین
• 71. رویکردهای دینامیکی در مقابل آماری
• 72. مدل‌های ترکیبی (ML + فیزیک)
• 73. شبکه‌های عصبی آگاه به فیزیک
• 74. Neural ODEs برای اقلیم
• 75. Graph Neural Networks برای داده‌های مکانی
• 76. Deep Learning جغرافیایی
• 77. پردازش داده‌های ماهواره‌ای با ML
• 78. تفسیر داده‌های رادار
• 79. داده‌های حسگرهای IoT هواشناسی
• 80. سیستم‌های پیش‌بینی بلادرنگ
• 81. Deploy مدل‌های ML هواشناسی
• 82. ساخت API با Flask/FastAPI
• 83. Docker برای مدل‌های اقلیمی
• 84. انتشار ابری (AWS/GCP)
• 85. MLOps برای مدل‌های هواشناسی
• 86. پایپ‌لاین‌های دادهٔ آب‌وهوایی
• 87. آموزش مجدد خودکار مدل‌ها
• 88. Explainable AI برای اقلیم (SHAP، LIME)
• 89. قابلیت تفسیر مدل‌های هواشناسی
• 90. کمیاب‌سازی عدمقطعیت
• 91. پیش‌بینی احتمالی
• 92. روش‌های بیزی برای اقلیم
• 93. روش‌های Monte Carlo
• 94. افزایش دادهٔ اقلیمی
• 95. تولید دادهٔ مصنوعی
• 96. ابزارهای Big Data (Spark، Dask)
• 97. محاسبات موازی برای ML اقلیمی
• 98. شتاب‌دهی GPU
• 99. پروژهٔ ۱: پیش‌بینی دما با LSTM
• 100. پروژهٔ ۲: پیش‌بینی بارش با XGBoost