کتاب کاربرد علم داده در توسعه ارقام مقاوم به تنش‌های محیطی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.