کتاب صوتی کاربرد علم داده در توسعه ارقام مقاوم به تنش‌های محیطی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد علم داده در توسعه ارقام مقاوم به تنش‌های محیطی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علم داده و کاربرد آن در کشاورزی
• 2. مبانی آماری برای تحلیل داده های کشاورزی
• 3. مفاهیم اولیه ژنتیک کمی و صفات زراعی
• 4. فرایندهای فیزیولوژیکی گیاهان در پاسخ به تنش های محیطی
• 5. انواع تنش های محیطی در کشاورزی (شوری، خشکی، دما)
• 6. تعریف و اهمیت ارقام مقاوم به تنش
• 7. مراحل توسعه ارقام جدید در کشاورزی
• 8. اصول انتخاب و تلاقی در اصلاح نباتات
• 9. طراحی آزمایش ها در تحقیقات کشاورزی (طرح های آماری)
• 10. جمع آوری و مدیریت داده های مزرعه ای
• 11. روش های مختلف ثبت داده های ژنوتیپی و فنوتیپی
• 12. کیفیت سنجی داده ها و پاکسازی مجموعه داده ها
• 13. مقدمه ای بر یادگیری ماشین در علم داده
• 14. الگوریتم های یادگیری نظارت شده برای پیش بینی
• 15. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش بینی عملکرد
• 16. مدل های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 17. ماشین های بردار پشتیبان (SVM) برای دسته بندی
• 18. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت برای خوشه بندی
• 19. خوشه بندی داده های ژنوتیپی بر اساس شباهت
• 20. تحلیل مولفه های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
• 21. کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در کشاورزی
• 22. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر
• 23. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده های سری زمانی
• 24. مدل های پیش بینی عملکرد بر اساس داده های محیطی
• 25. اثرات شوری بر رشد و نمو گیاهان
• 26. شناسایی ژن های مرتبط با تحمل به شوری
• 27. کاربرد داده های میکروسکوپی در ارزیابی تنش شوری
• 28. مدل سازی تاثیر شوری بر جذب آب و مواد غذایی
• 29. تنش خشکی و اثرات آن بر فتوسنتز و تعرق
• 30. شناسایی ژن های مرتبط با تحمل به خشکی
• 31. استفاده از سنسورهای رطوبت خاک برای پایش تنش خشکی
• 32. مدل سازی تاثیر خشکی بر بازدهی آب
• 33. تنش دمایی (سرما و گرما) و اثرات آن بر گیاهان
• 34. شناسایی ژن های مرتبط با تحمل به دما
• 35. استفاده از داده های اقلیمی برای پیش بینی تنش دمایی
• 36. مدل سازی تاثیر دما بر مراحل رشد گیاه
• 37. تنش فلزات سنگین و آلودگی خاک
• 38. شناسایی ژن های مرتبط با تحمل به فلزات سنگین
• 39. کاربرد روش های طیف سنجی در شناسایی آلودگی
• 40. مدل سازی اثر فلزات سنگین بر سلامت گیاه
• 41. تنش کمبود عناصر غذایی و اثرات آن
• 42. شناسایی ژن های مرتبط با جذب عناصر غذایی
• 43. استفاده از داده های تجزیه و تحلیل خاک
• 44. مدل سازی تاثیر کمبود عناصر بر عملکرد
• 45. استفاده از داده های ژنومیک در توسعه ارقام مقاوم
• 46. تکنیک های توالی یابی نسل جدید (NGS)
• 47. آنالیز داده های ژنومی برای شناسایی نشانگرهای مولکولی
• 48. نقشه برداری ژنتیکی و شناسایی QTL ها
• 49. تکنیک های انتخاب ژنومیک (Genomic Selection)
• 50. کاربرد داده های ترانسکریپتومیک در شناسایی ژن های پاسخ دهنده به تنش
• 51. تحلیل داده های پروتئومیک برای شناسایی پروتئین های مرتبط با تنش
• 52. کاربرد داده های متابولومیک در شناسایی مسیرهای متابولیکی مرتبط با تنش
• 53. ارزیابی فنوتیپی دقیق (Precision Phenotyping)
• 54. استفاده از پهپادها و سنجش از دور برای فنوتیپینگ
• 55. تحلیل تصاویر ماهواره ای و هوایی برای ارزیابی تنش
• 56. استفاده از سنسورهای زمینی برای اندازه گیری پارامترهای فیزیولوژیکی
• 57. فنوتیپینگ خودکار و رباتیک در کشاورزی
• 58. مدل سازی پیش بینی کننده برای انتخاب والدین در تلاقی
• 59. مدل های آماری برای پیش بینی ارزش اصلاحی
• 60. استفاده از داده های فنوتیپی و ژنومی در مدل های پیش بینی
• 61. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل های پیش بینی
• 62. توسعه الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی عملکرد
• 63. کاربرد یادگیری عمیق در شناسایی الگوهای پیچیده در داده ها
• 64. بهینه سازی معماری شبکه های عصبی برای مسائل کشاورزی
• 65. استفاده از داده های چند-اومیک برای ساخت مدل های جامع
• 66. توسعه پلتفرم های داده محور برای اصلاح نباتات
• 67. سیستم های اطلاعات مدیریت کشاورزی (AMIS)
• 68. پایگاه های داده برای ذخیره سازی و بازیابی اطلاعات ژنومیک و فنوتیپی
• 69. ابزارهای تحلیل داده های بزرگ (Big Data) در کشاورزی
• 70. تکنیک های بصری سازی داده ها برای درک بهتر نتایج
• 71. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی استراتژی های اصلاحی
• 72. کاربرد یادگیری تقویتی در انتخاب ارقام و مدیریت تنش
• 73. شبکه های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل روابط پیچیده
• 74. کاربرد بلاک چین در تضمین اصالت و ردیابی داده ها
• 75. اخلاق در علم داده کشاورزی و حریم خصوصی داده ها
• 76. مطالعات موردی موفق در کاربرد علم داده برای توسعه ارقام مقاوم
• 77. آینده علم داده در اصلاح نباتات و کشاورزی پایدار
• 78. چالش ها و فرصت های پیش روی علم داده در کشاورزی
• 79. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی متخصص در علم داده کشاورزی
• 80. همکاری بین رشته ای بین دانشمندان داده و متخصصان کشاورزی
• 81. نقش سیاست گذاری و حمایت های دولتی در توسعه علم داده کشاورزی
• 82. ملاحظات اقتصادی و اجتماعی کاربرد علم داده در کشاورزی
• 83. ارتباط علم داده با اهداف توسعه پایدار سازمان ملل متحد
• 84. توسعه ارقام مقاوم به تنش برای امنیت غذایی جهانی
• 85. تاثیر علم داده بر افزایش بهره وری و کاهش ضایعات کشاورزی
• 86. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در کشاورزی
• 87. کاربرد مدل های از پیش آموزش دیده در تحلیل داده های کشاورزی
• 88. تکنیک های افزایش داده (Data Augmentation) برای داده های محدود کشاورزی
• 89. مدل سازی پیشرفته برای پیش بینی اثرات متقابل ژن-محیط
• 90. تحلیل داده های میکروبیوم خاک و ارتباط آن با مقاومت به تنش
• 91. استفاده از واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در آموزش علم داده کشاورزی
• 92. پیش بینی نیاز آبیاری و کوددهی بر اساس داده های زنده
• 93. کاربرد داده های آب و هوایی بلندمدت برای برنامه ریزی تولید
• 94. مدل سازی ریسک و عدم قطعیت در توسعه ارقام مقاوم
• 95. ارزیابی پایدارپذیری ارقام جدید با استفاده از علم داده
• 96. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اصلاح نباتات
• 97. توسعه مدل های پیش بینی کننده برای آفات و بیماری ها
• 98. استفاده از داده های زنجیره تامین برای بهینه سازی تولید
• 99. ارتباط علم داده با کشاورزی دقیق (Precision Agriculture)
• 100. مدل سازی پیشرفته برای پیش بینی کیفیت محصولات کشاورزی