فلش‌کارت‌های آموزشی GeoReg: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم‌داده با رگرسیون محدود (Few-Shot) با استفاده از LLM و تصاویر ماهواره‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره GeoReg: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم‌داده با رگرسیون محدود (Few-Shot) با استفاده از LLM و تصاویر ماهواره‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم اجتماعی و اقتصاد

موضوع میانی: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی با استفاده از داده‌های مکانی و مدل‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در علوم اجتماعی و اقتصاد
• 2. آشنایی با داده های بزرگ و اهمیت آن در تحلیل های اجتماعی-اقتصادی
• 3. مبانی یادگیری ماشین و مفاهیم کلیدی آن
• 4. مروری بر انواع مدل های رگرسیون
• 5. آشنایی با داده های مکانی و اهمیت آن ها
• 6. اصول پردازش تصاویر ماهواره ای و کاربرد آن ها
• 7. معرفی شاخص های اقتصادی-اجتماعی و اهمیت تخمین آن ها
• 8. چالش های تخمین شاخص های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم داده
• 9. مروری بر مدل های یادگیری چند-شات (Few-Shot Learning)
• 10. معرفی مقاله GeoReg و هدف اصلی آن
• 11. بررسی داده های مورد استفاده در مقاله GeoReg
• 12. مروری بر معماری مدل GeoReg
• 13. جزئیات پیاده سازی رگرسیون با محدودیت وزن (Weight-Constrained Regression)
• 14. نقش مدل های زبانی بزرگ (LLMs) در GeoReg
• 15. استفاده از LLMs برای استخراج ویژگی ها از داده های متنی
• 16. ادغام داده های مکانی و داده های متنی در GeoReg
• 17. مراحل پیش پردازش داده ها در GeoReg
• 18. آموزش و ارزیابی مدل GeoReg
• 19. معیارهای ارزیابی مدل های رگرسیون
• 20. مقایسه GeoReg با سایر روش های موجود
• 21. نتایج و تحلیل های ارائه شده در مقاله GeoReg
• 22. نقش تصاویر ماهواره ای در بهبود عملکرد GeoReg
• 23. بررسی حساسیت مدل GeoReg به پارامترهای مختلف
• 24. کاربردهای GeoReg در دنیای واقعی
• 25. مزایا و معایب GeoReg
• 26. آینده GeoReg و تحقیقات آتی
• 27. آشنایی با محیط های توسعه پایتون برای یادگیری ماشین
• 28. نصب و راه اندازی کتابخانه های مورد نیاز (PyTorch, TensorFlow, etc.)
• 29. مبانی کار با داده های عددی در پایتون (NumPy)
• 30. مبانی کار با داده های جدولی در پایتون (Pandas)
• 31. آشنایی با کتابخانه های پردازش تصویر (OpenCV, Pillow)
• 32. مبانی یادگیری ماشین با Scikit-learn
• 33. آموزش مدل های رگرسیون خطی با Scikit-learn
• 34. آموزش مدل های رگرسیون غیرخطی با Scikit-learn
• 35. اعتبارسنجی مدل های یادگیری ماشین
• 36. انتخاب و تنظیم مدل (Hyperparameter Tuning)
• 37. پیاده سازی رگرسیون با محدودیت وزن
• 38. کار با داده های مکانی در پایتون (GeoPandas)
• 39. پردازش تصاویر ماهواره ای با استفاده از پایتون
• 40. استفاده از API های تصاویر ماهواره ای (Google Earth Engine, Sentinel Hub)
• 41. استخراج ویژگی ها از تصاویر ماهواره ای
• 42. ادغام داده های مکانی و ویژگی های استخراج شده
• 43. استفاده از مدل های زبانی بزرگ (LLMs) در پایتون (Hugging Face Transformers)
• 44. استخراج ویژگی ها از داده های متنی با LLMs
• 45. ایجاد مجموعه داده برای آموزش مدل GeoReg
• 46. پیاده سازی معماری GeoReg با PyTorch
• 47. پیاده سازی معماری GeoReg با TensorFlow
• 48. آموزش و ارزیابی مدل GeoReg با داده های واقعی
• 49. بهینه سازی مدل GeoReg برای عملکرد بهتر
• 50. مقایسه GeoReg با روش های جایگزین
• 51. تجزیه و تحلیل خطا و بهبود مدل
• 52. استفاده از GeoReg برای پیش بینی های منطقه ای
• 53. استفاده از GeoReg برای پیش بینی های زمانی
• 54. تجسم نتایج مدل GeoReg
• 55. ارائه نتایج و گزارش گیری
• 56. مبانی یادگیری عمیق
• 57. شبکه های عصبی مصنوعی
• 58. لایه های مختلف در شبکه های عصبی
• 59. توابع فعال سازی
• 60. بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق
• 61. معرفی شبکه های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 62. معرفی شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 63. معرفی مدل های ترانسفورمر (Transformer)
• 64. کاربرد ترانسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 65. استفاده از شبکه های عصبی در پردازش تصاویر
• 66. نقش شبکه های عصبی در GeoReg
• 67. آموزش مدل های یادگیری عمیق با PyTorch
• 68. آموزش مدل های یادگیری عمیق با TensorFlow
• 69. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
• 71. بهره گیری از تکنیک های Regularization
• 72. بهره گیری از تکنیک های Data Augmentation
• 73. چالش های داده های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 74. مدیریت داده های گمشده (Missing Data)
• 75. مفاهیم اساسی در آمار و احتمالات
• 76. آزمون های فرضیه (Hypothesis Testing)
• 77. فاصله اطمینان (Confidence Interval)
• 78. تحلیل سری های زمانی
• 79. آشنایی با نرم افزارهای تحلیل داده (R, SPSS)
• 80. اخلاق در هوش مصنوعی و داده های بزرگ
• 81. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده ها
• 82. سوگیری (Bias) در الگوریتم ها و راه های مقابله با آن
• 83. مبانی یادگیری تقویتی
• 84. یادگیری تقویتی در علوم اجتماعی و اقتصاد
• 85. کاربرد GeoReg در حوزه های مختلف (بهداشت، فقر، آموزش)
• 86. مطالعه موردی: استفاده از GeoReg در یک منطقه خاص
• 87. چالش ها و فرصت های پیش روی GeoReg
• 88. آینده هوش مصنوعی در علوم اجتماعی و اقتصاد
• 89. تاثیر هوش مصنوعی بر سیاست گذاری های اجتماعی
• 90. معرفی منابع و مقالات مرتبط با GeoReg
• 91. مروری بر ابزارهای تجسم داده ها
• 92. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج
• 93. راهنمای عملی برای پیاده سازی GeoReg
• 94. نکات و ترفندهای پیشرفته در GeoReg
• 95. رفع اشکال و عیب یابی در GeoReg
• 96. بهینه سازی عملکرد مدل GeoReg
• 97. مقایسه GeoReg با سایر روش ها در شرایط مختلف
• 98. آینده پژوهی در زمینه GeoReg و مدل های مشابه
• 99. جمع بندی و نتیجه گیری دوره
• 100. معرفی پروژه های عملی برای تمرین