کتاب تجزیه و تحلیل داده‌های کشاورزی برای پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تجزیه و تحلیل داده‌های کشاورزی برای پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: داده‌کاوی در کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 2. اصول جمع‌آوری داده‌های آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 3. انواع داده‌های مورد استفاده در پیش‌بینی آفات
  • 4. آشنایی با منابع داده‌های هواشناسی و اقلیمی
  • 5. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای در کشاورزی
  • 6. مبانی آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 7. شرح آماری توصیفی آفات و بیماری‌ها
  • 8. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری مرتبط
  • 9. نمودارها و ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 11. یادگیری نظارت شده برای طبقه‌بندی آفات
  • 12. مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی شدت بیماری
  • 13. الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها
  • 15. یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی داده‌ها
  • 16. کاربرد الگوریتم K-Means در شناسایی الگوها
  • 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 18. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در کشاورزی
  • 19. تحلیل متن گزارشات میدانی آفات
  • 20. استخراج اطلاعات کلیدی از مقالات علمی
  • 21. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در کشاورزی
  • 22. قوانین وابستگی و کاربرد آن‌ها در کشف روابط
  • 23. قوانین تولید و بهبود آن‌ها
  • 24. الگوریتم Apriori برای یافتن اقلام پرتکرار
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه آفات
  • 26. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی روند
  • 27. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 28. مدل‌سازی آماری برای پیش‌بینی اپیدمی‌ها
  • 29. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی آفات و بیماری‌ها
  • 30. معیارهای ارزیابی دقت مدل‌ها (Accuracy, Precision, Recall)
  • 31. منحنی ROC و AUC
  • 32. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 33. کاربرد داده‌های ژنتیکی در پیش‌بینی مقاومت گیاهان
  • 34. استفاده از نشانگرهای مولکولی
  • 35. تحلیل همبستگی ژن و صفات مرتبط با بیماری
  • 36. مقدمه‌ای بر سیستم‌های اطلاعات مکانی (GIS) در کشاورزی
  • 37. نقشه‌برداری پراکندگی آفات و بیماری‌ها
  • 38. تحلیل همپوشانی لایه‌های داده‌ای
  • 39. مدل‌سازی ریسک مبتنی بر مکان
  • 40. استفاده از داده‌های اینترنت اشیاء (IoT) در کشاورزی
  • 41. سنسورهای رطوبت، دما و نور
  • 42. جمع‌آوری داده‌های لحظه‌ای از مزارع
  • 43. کاربرد داده‌هایHISTORY در کشاورزی
  • 44. تحلیل و پیش‌بینی اثرات تغییرات اقلیمی
  • 45. مدل‌سازی سناریوهای آینده آفات
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در کشاورزی
  • 47. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای تشخیص آفات از تصاویر
  • 48. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌های زمانی
  • 49. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 50. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در کشاورزی
  • 51. بهینه‌سازی زمان‌بندی سم‌پاشی
  • 52. بهینه‌سازی مصرف کود و آب
  • 53. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در کشاورزی
  • 54. مقدمه‌ای بر مدیریت ریسک در کشاورزی
  • 55. شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مرتبط با آفات
  • 56. استراتژی‌های کاهش ریسک
  • 57. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) در کشاورزی
  • 58. چالش‌ها و فرصت‌های داده‌های بزرگ
  • 59. زیرساخت‌های لازم برای مدیریت داده‌های بزرگ
  • 60. مقدمه‌ای بر اخلاق داده و حریم خصوصی
  • 61. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 62. حفاظت از حریم خصوصی کشاورزان
  • 63. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری و تحلیلی
  • 64. آشنایی با R و پکیج‌های مرتبط
  • 65. آشنایی با Python و کتابخانه‌های SciPy، NumPy، Pandas
  • 66. کاربرد نرم‌افزارهای GIS در تحلیل داده‌ها
  • 67. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در کشاورزی پایدار
  • 68. نقش هوش مصنوعی در کاهش مصرف سموم
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت بهینه منابع
  • 70. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-based modeling)
  • 71. شبیه‌سازی رفتار آفات در اکوسیستم
  • 72. پیش‌بینی انتشار بیماری با استفاده از مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 73. کاربرد یادگیری تقویتی در تصمیم‌گیری کشاورزی
  • 74. بهینه‌سازی استراتژی‌های مدیریت آفات
  • 75. یادگیری تقویتی برای کنترل خودکار
  • 76. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی در کشاورزی
  • 77. شناسایی الگوهای انتشار اطلاعات آفات
  • 78. تحلیل شبکه‌های ارتباطی کشاورزان
  • 79. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های تصویری ماهواره‌ای
  • 80. شناسایی مناطق آلوده به آفات
  • 81. تحلیل شاخص‌های پوشش گیاهی
  • 82. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی آفات با استفاده از داده‌های میکروکلیما
  • 83. اثرات دقیق دما و رطوبت بر چرخه حیات آفات
  • 84. مدل‌سازی ریزاقلیم در مقیاس مزرعه
  • 85. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های صوتی در کشاورزی
  • 86. شناسایی آفات بر اساس صدا
  • 87. کاربرد سنسورهای صوتی در هشدار اولیه
  • 88. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیولوژیکی آفات
  • 89. مدل‌سازی چرخه زندگی حشرات
  • 90. مدل‌سازی رشد قارچ‌ها و باکتری‌ها
  • 91. مقدمه‌ای بر استفاده از بلاک‌چین در زنجیره تأمین کشاورزی
  • 92. ردیابی محصولات و مبارزه با تقلب
  • 93. ایجاد شفافیت در داده‌های کشاورزی
  • 94. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات در نظرات کاربران
  • 95. بررسی نظرات کشاورزان در مورد محصولات و روش‌ها
  • 96. تحلیل بازخوردها برای بهبود خدمات
  • 97. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی نیاز آبی گیاهان
  • 98. کاربرد داده‌های هواشناسی و خاکی
  • 99. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی نیاز آبی
  • 100. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مربوط به کیفیت خاک
تگ‌ها: امنیت غذایی پیش‌بینی آفات تحلیل داده کشاورزی تکنولوژی کشاورزی داده‌کاوی کشاورزی کشاورزی پایدار کشاورزی دقیق کشاورزی هوشمند مدیریت بیماری گیاهی نرم‌افزار کشاورزی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.