فصل اول
مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و اکولوژی
فصل دوم
ایده پردازی برای تحلیل داده زیستی
فصل سوم
آشنایی با نرم افزار R
فصل چهارم
یادگیری تحلیل داده‌ها
دوره ماشین لرنینگ
هوش مصنوعی در زیست شناسی
هوش مصنوعی در زیست شناسی
دوره ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در علوم‌پایه دوره‌ای پیش‌رو در زمینه استفاده از تکنولوژی‌های نوین در محیط دانشگاهی ایران و جهان است که آخرین تکنولوژی‌های تحلیل داده را در رشته‌های علوم پایه از جمله زیست شناسی به کار می‌گیرد و نتایج شگرفی در تحصیل شما از خود به جای خواهد گذاشت.
ویدئوی معرفی دوره
- سرفصل‌های دوره
فصل پنجم
تفسیر و تصویری سازی تحلیل داده
فصل ششم
انجام پروژه
این دوره مناسب چه افرادی است؟
- تمام دانشجویان کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترای رشته‌های علوم پایه
- تمام افرادی که با هدف اپلای (و گرفتن بورس تحصیلی کشورهای خارجی) مشغول به تحصیل هستند.
- اساتید دانشگاه‌ها در رشته‌های علوم پایه
نحوه برگزاری دوره به چه صورت است؟
این دوره به صورت ویدئوی آفلاین همراه جلسه رفع اشکال و پشتیبانی آنلاین (برای پاسخ به سوالات و ابهامات شما) برگزار می‌شود.
در پایان دوره به تمام افرادی که در دوره شرکت کرده اند گواهی پایان دوره تعلق می‌گیرد.
مدرس دوره کیست؟
استاد موحد نجفی
- رتبه برتر کنکور و فارغ التحصیل کارشناسی ارشد بیوسیستماتیک جانوری از دانشگاه تهران
طول زمان دوره: 10 ساعت
هزینه دوره مجازی: 2 میلیون و 350 هزار تومان
هوش مصنوعی
اکولوژی
یادگیری ماشین
مکسنت
رگرسیون خطی
نرم افزار آر
نرم افزار R
آر استدیو
پایان‌نامه
پایان نامه علوم پایه
پایان نامه هوش مصنوعی
ماشین لرنینگ
پایان نامه ماشین لرنینگ
اپلای تحصیلی
مهاجرت تحصیلی
تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
– دهه ۱۹۵۰: آغاز تحقیقات با مدلهای محاسباتی و تئوری ماشین‌ها توسط آلن تورینگ و جان مک‌کارتی.
– دهه ۱۹۶۰: توسعه اصول شناختی و یادگیری ماشینی توسط فرهنگ راسترو و دونالد میش.
– دهه ۱۹۷۰: پیشرفت در منطق فازی و سیستم‌های خبره.
– دهه ۱۹۸۰: ظهور پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی.
– دهه ۱۹۹۰: پیشرفت در تصویربرداری کامپیوتری و سیستم‌های تشخیص الگو.
– دهه ۲۰۰۰ به بعد: افزایش توانایی‌ها با یادگیری عمیق، تولید متن و تصویر، و توسعه روبات‌ها و ماشین‌های هوشمند.
اجزای هوش مصنوعی
– یادگیری ماشینی (Machine Learning): توانایی یادگیری از داده‌ها و تطبیق با الگوها.
– شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): مدلهای محاسباتی از سیستم‌های عصبی انسانی.
– پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): تحلیل متن و گفتار انسانی.
– بینایی ماشین (Computer Vision): تحلیل تصاویر و ویدیوها.
– رباتیک (Robotics): استفاده از ربات‌ها برای انجام وظایف مختلف.
– منطق فازی (Fuzzy Logic): تصمیم‌گیری با استفاده از مفاهیم نسبی.
– تولید متن و تصویر: تولید محتوا و هنر دیجیتال.
– هوش مصنوعی قدرتمند (AGI): هدف ساخت سیستم‌های با توانایی عمومی در تفکر و یادگیری.
کاربردهای هوش مصنوعی
– پزشکی: تشخیص بیماری‌ها و پیشنهاد درمان.
– اتوماسیون صنعتی: بهبود فرآیندهای تولید.
– خودروهای هوشمند: رانندگی خودکار و ایمنی.
– امور مالی: تحلیل داده‌ها و پیشبینی بازار.
اندکی جزئیات بیشتر
هوش مصنوعی (AI) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها اشاره دارد که به سیستم‌های کامپیوتری امکان می‌دهد وظایفی را انجام دهند که به نظر می‌رسد نیاز به هوش و تفکر انسانی دارند. این تکنولوژی در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد و به طور مداوم در حال توسعه و پیشرفت است.
یادگیری ماشینی (Machine Learning)
این شاخه از هوش مصنوعی به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها را شناسایی کنند. الگوریتمهای یادگیری ماشینی می‌توانند به طور خودکار بهبود یابند و با تغییرات داده‌ها سازگار شوند.
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
این شبکه‌ها از ساختارهای محاسباتی الهام گرفته از سیستم‌های عصبی انسانی تشکیل شده‌اند و در وظایفی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی بسیار مؤثر هستند.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
این حوزه به سیستم‌های کامپیوتری امکان می‌دهد متن و گفتار انسانی را تحلیل و تفسیر کنند. کاربردهای آن شامل ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و چت‌بات‌ها می‌شود.
بینایی ماشین (Computer Vision)
این فناوری به کامپیوترها اجازه می‌دهد تصاویر و ویدیوها را تحلیل کنند و اطلاعات مفیدی از آنها استخراج کنند. کاربردهای آن شامل روباتیک، خودروهای خودران و تشخیص الگو است.
رباتیک (Robotics)
ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف مختلفی از جمله تولید، حمل و نقل و پزشکی استفاده می‌شوند. این سیستم‌ها می‌توانند به طور خودکار و با دقت بالا وظایف پیچیده را انجام دهند.
منطق فازی (Fuzzy Logic)
این مفهوم به سیستم‌هایی اشاره دارد که می‌توانند با استفاده از مفاهیمی مثل “نسبتاً بزرگ” یا “نسبتاً کم” تصمیم‌گیری کنند. این نوع منطق در سیستم‌های کنترل و تصمیم‌گیری کاربرد دارد.
تولید متن و تصویر
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند متون و تصاویر تولید کنند که در تولید محتوا و هنر دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مثال، ربات ChatGPT و گوگل بارد از این دسته ابزارهای هوش مصنوعی هستند.
هوش مصنوعی قدرتمند (AGI)
این مفهوم به هدف ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که توانایی عمومی در تفکر و یادگیری را مانند انسان‌ها داشته باشند. AGI هنوز به طور کامل تحقق نیافته است و بیشتر پروژه‌های هوش مصنوعی در حال حاضر بر روی هوش مصنوعی ضعیف (ANI) متمرکز هستند.
اکولوژی یا بوم‌شناسی شاخه‌ای از زیست‌شناسی است که به بررسی تعاملات ارگانیسمها با محیط و دیگر موجودات می‌پردازد. این علم به مطالعه فشارهای انتخابی که منجر به تغییرات تکاملی می‌شوند، می‌پردازد.
دیدگاه‌های مختلف اکولوژی:
1. اکولوژی مولکولی: بررسی تولید پروتئین‌ها و تأثیرات آنها بر ارگانیسم و محیط. این شاخه به مطالعه چگونگی تولید پروتئین‌ها توسط DNA و تأثیرات محیط بر این فرآیندها می‌پردازد.
2. اکولوژی ارگانیسمی: مطالعه تعاملات ارگانیسم‌های منفرد با محیط و دیگر موجودات. این شاخه به بررسی رفتارها، نحوه پردازش مواد مغذی و محیط زیست ارگانیسمها می‌پردازد.
3. اکولوژی رفتاری: تحلیل رفتارهای حیوانات و تأثیرات تکاملی آنها. این شاخه به بررسی رفتارهای خاص حیوانات و تأثیرات محیط بر این رفتارها می‌پردازد.
4. اکولوژی جمعیت: بررسی تعاملات جمعیت‌های یک گونه با محیط و دیگر جمعیت‌ها. این شاخه به مطالعه استراتژی‌های مختلف گونه‌ها برای مقابله با ارگانیسم‌های هم‌گونه و دیگر گونه‌ها می‌پردازد.
5. اکولوژی جامعه: مطالعه جوامع ارگانیسمها و تعاملات پیچیده آنها. این شاخه به بررسی کنام‌ها و فشارهای انتخابی در جوامع مختلف ارگانیسمها می‌پردازد.
6. اکولوژی اکوسیستم: بررسی شبکه‌های جوامع بیولوژیکی و عوامل غیرزنده محیط. این شاخه به مطالعه الگوهای پیچیده‌ای که توسط اکوسیستم‌های متقابل و عوامل غیرزنده ایجاد می‌شوند، می‌پردازد.
انواع اکولوژی:
–اتواکولوژی: مطالعه روابط یک ارگانیسم با محیط زیست به تنهایی. این شاخه به بررسی تأثیرات محیط بر یک ارگانیسم خاص بدون در نظر گرفتن روابط آن با دیگر ارگانیسمها می‌پردازد.
– سین اکولوژی: بررسی روابط و رفتار ارگانیسمها در کنار دیگر موجودات. این شاخه به مطالعه تعاملات ارگانیسمها با هم‌گونه‌ها و دیگر گونه‌ها در محیط مشترک می‌پردازد.
کاربردهای اکولوژی:
اکولوژی در زمینه‌های مختلفی از جمله حفاظت از محیط زیست، مدیریت منابع طبیعی و درک بهتر از فرآیندهای تکاملی کاربرد دارد. این علم به ما کمک می‌کند تا بهتر بفهمیم چگونه ارگانیسمها با محیط و دیگر موجودات تعامل دارند و چگونه این تعاملات منجر به تغییرات تکاملی می‌شوند.
هوش مصنوعی (AI) میتواند در اکولوژی کاربردهای گستردهای داشته باشد و به بهبود تحقیقات و مدیریت محیط زیست کمک کند. در زیر به برخی از کاربردهای احتمالی هوش مصنوعی در اکولوژی اشاره میکنم:
کاربردهای هوش مصنوعی در اکولوژی
1. تحلیل دادههای زیست‌محیطی:
– پردازش دادههای بزرگ: هوش مصنوعی میتواند حجم عظیمی از دادههای زیست‌محیطی را پردازش و تحلیل کند، از جمله دادههای مربوط به تغییرات آب و هوا، کیفیت آب و هوا، و تنوع زیستی.
– پیشبینی تغییرات محیطی: با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشینی، میتوان تغییرات آینده در اکوسیستمها را پیشبینی کرد و برنامه‌های مدیریتی مناسب را طراحی کرد.
2. پایش و نظارت بر حیات وحش:
– تشخیص گونه‌ها: با استفاده از بینایی ماشین، میتوان گونههای مختلف حیوانات و گیاهان را در تصاویر و ویدیوها شناسایی کرد و تغییرات جمعیتی آنها را پایش کرد.
– ردیابی حرکات حیوانات: هوش مصنوعی میتواند دادههای GPS و حسگرها را تحلیل کند تا الگوهای حرکتی حیوانات را شناسایی و رفتارهای آنها را مطالعه کند.
3. مدیریت منابع طبیعی:
– بهینه‌سازی مصرف منابع: با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی، میتوان مصرف منابع طبیعی مانند آب و انرژی را بهینه‌سازی کرد و از هدررفت آنها جلوگیری کرد.
– پیشبینی بحرانها: هوش مصنوعی میتواند به پیشبینی بحرانهای زیست‌محیطی مانند خشکسالی، سیل و آتشسوزی کمک کند و اقدامات پیشگیرانه را پیشنهاد دهد.
4. تحلیل تعاملات اکولوژیکی:
– مدلسازی اکوسیستمها: با استفاده از مدلهای محاسباتی، میتوان تعاملات پیچیده بین ارگانیسمها و محیط را شبیه‌سازی و تحلیل کرد.
– شناسایی الگوهای تکاملی: هوش مصنوعی میتواند به شناسایی الگوهای تکاملی در جمعیت‌های مختلف کمک کند و تأثیرات فشارهای انتخابی را بررسی کند.
5. حفاظت از محیط زیست:
– تشخیص آلودگی‌ها: با استفاده از حسگرها و الگوریتمهای هوش مصنوعی، میتوان آلودگی‌های محیطی را شناسایی و منابع آنها را تعیین کرد.
– پایش تغییرات زیست‌محیطی: هوش مصنوعی میتواند تغییرات زیست‌محیطی را در زمان واقعی پایش کند و اطلاعات لازم برای اقدامات حفاظتی را فراهم کند.
یک پاسخ
این خیلی دوره خفنیه واقعا