دوره آموزشی سیستم اطلاعات جغرافیایی و هوش مصنوعی

همگرایی قدرت مکان و هوش مصنوعی: راهنمای جامع برای متخصصان آینده

چکیده

دنیای امروز با سرعتی بی‌سابقه در حال تحول است و یکی از تأثیرگذارترین پیشرفت‌های فناوری، هوش مصنوعی (AI) است که بسیاری از بخش‌های فعال مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، تجارت و حمل‌ونقل را دگرگون کرده است. هوش مصنوعی بر الگوریتم‌ها و روش‌های متعددی تکیه دارد تا شناخت انسان را شبیه‌سازی کند، تجزیه و تحلیل داده‌ها را در هر مقدار یا پیچیدگی ممکن سازد، اتوماسیون پیشرفته‌ترین فرآیندها را به دست آورد و به تصمیم‌گیری‌های حیاتی کمک کند. در همین حال، اطلاعات مکانی (Geospatial Information) تأثیر خاصی بر زندگی روزمره مردم دارد، و ناوبری آسان در مناطق شهری و روستایی، مکان‌یابی دقیق مدارس، پارکینگ‌ها، فروشگاه‌ها، بیمارستان‌ها و مراکز پزشکی، و یافتن مسیرها به این مکان‌ها را بسیار سریع ممکن می‌سازد.

تحلیل فضایی

ترکیب این دو حوزه قدرتمند، یعنی هوش مصنوعی و اطلاعات مکانی، منجر به ظهور مفهوم نوظهور و بسیار پویای هوش مصنوعی مکانی (GeoAI) شده است. GeoAI به عنوان یک مفهوم هم‌افزایی، روش‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی را در داده‌های مکانی به کار می‌برد و توانایی‌های بی‌سابقه‌ای را برای تجزیه و تحلیل و تفسیر، به‌ویژه در مورد داده‌های حجیم و پیچیده یا وظایف پیچیده، ارائه می‌دهد. این دوره آموزشی جامع با هدف ارائه یک درک عمیق و کاربردی از GeoAI، به بررسی پیشرفت‌ها، چالش‌ها و چشم‌اندازهای آینده این حوزه می‌پردازد. این دوره شامل مبانی نظری، روش‌شناسی‌های پیشرفته، و کاربردهای عملی GeoAI در زمینه‌های مختلف مانند کشاورزی دقیق، پایش محیط زیست، مدیریت بلایا، و برنامه‌ریزی شهری است. تمرکز بر ارتباط تنگاتنگ GeoAI با سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و داده‌های مکانی بزرگ (Big Geodata) نیز از اهداف اصلی این دوره است.

groai

مقدمه

در عصر دیجیتال کنونی، حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود که بخش قابل توجهی از آن دارای بعد مکانی است. این داده‌های مکانی، که از منابع مختلفی مانند ماهواره‌ها، پهپادها، گیرنده‌های GPS، حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) و حتی شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند، اطلاعات حیاتی در مورد دنیای فیزیکی و تعاملات انسانی را فراهم می‌کنند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی به عنوان یکی از تأثیرگذارترین پیشرفت‌های تکنولوژیکی تاریخ بشر، انقلابی در تحلیل داده‌ها، اتوماسیون فرآیندها و تصمیم‌گیری ایجاد کرده است. توانایی‌های هوش مصنوعی در تقلید از شناخت انسان، تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و انجام وظایف با دقت بی‌سابقه، آن را به ابزاری قدرتمند برای حل چالش‌های جهانی تبدیل کرده است.

همگرایی هوش مصنوعی و اطلاعات مکانی، که تحت عنوان GeoAI شناخته می‌شود، دریچه‌ای نو به سوی تحلیل و تفسیر داده‌های مکانی گشوده است. GeoAI تنها یک ترکیب ساده نیست، بلکه یک هم‌افزایی قدرتمند است که از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های مکانی استفاده می‌کند، به‌منظور انجام وظایف پیچیده و حل مسائل جغرافیایی. این مفهوم به مدیریت و بهره‌برداری از داده‌های مکانی، به‌ویژه داده‌های عظیم و پیچیده (Big Geodata) کمک می‌کند و دقت بالایی را در انجام وظایف مختلف تضمین می‌کند. به عنوان مثال، GeoAI پردازش تصاویر سنجش از دور را برای تولید نقشه‌های کاربری اراضی، بخش‌بندی محصولات کشاورزی، تشخیص وسایل نقلیه در شبکه‌های جاده‌ای، تحلیل تغییرات در سری‌های زمانی مکانی-زمانی، و پیش‌بینی آب و هوا با استفاده از داده‌های بارش را تسهیل می‌کند. همچنین، مدل‌های قدرتمند GeoAI برای بهره‌برداری از اطلاعات دما و پوشش گیاهی به منظور تعیین شدت خشکسالی در یک منطقه وسیع جغرافیایی، مدل‌سازی الگوریتم‌های محاسبه مسیر با عملکرد بالا با استفاده از داده‌های مسیر انبوه، و پیش‌بینی وقوع سیل با تجزیه و تحلیل تصاویر سنجش از دور و اندازه‌گیری سطح بارش طراحی شده‌اند.

این دوره آموزشی به بررسی عمیق GeoAI به عنوان یک رشته در حال ظهور و تحول می‌پردازد. ما نه‌تنها به مفهوم GeoAI، بلکه به رابطه نزدیک آن با سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)، که برای کاتالوگ‌سازی، دستکاری، تحلیل و نمایش داده‌های مکانی ضروری است، خواهیم پرداخت. علاوه بر این، نقش داده‌های مکانی بزرگ (Big Geodata) و نیاز به مدل‌های هوش مصنوعی برای مدیریت و پردازش این نوع داده‌ها با توجه به تنوع منابع، ماهیت و مقیاس آن‌ها، مورد تأکید قرار خواهد گرفت. این دوره به محققان، متخصصان و علاقه‌مندان کمک می‌کند تا از وضعیت فعلی پیشرفت در این زمینه امیدوارکننده آگاه شوند و درک بهتری از مسائل و جهت‌گیری‌های آینده به دست آورند.

تحلیل فضایی

مخاطبین هدف

این دوره آموزشی برای طیف وسیعی از افراد و متخصصان طراحی شده است که علاقه‌مند به توسعه دانش و مهارت‌های خود در تقاطع هوش مصنوعی و علوم مکانی هستند. مخاطبین اصلی عبارتند از:

  • دانشجویان و پژوهشگران: در رشته‌های جغرافیا، GIS، سنجش از دور، علوم کامپیوتر، مهندسی شهرسازی، محیط زیست و رشته‌های مرتبط که به دنبال درک عمیق‌تر و کاربردهای هوش مصنوعی در مسائل مکانی هستند.
  • متخصصان GIS و سنجش از دور: که مایلند مهارت‌های خود را با تکنیک‌های هوش مصنوعی ارتقا دهند تا بتوانند داده‌های مکانی را به صورت پیشرفته‌تر تحلیل کرده و راهکارهای نوآورانه‌تری ارائه دهند.
  • مهندسان داده و دانشمندان داده: که با داده‌های مکانی سروکار دارند و می‌خواهند چالش‌ها و فرصت‌های منحصربه‌فرد تحلیل مکانی با هوش مصنوعی را درک کنند.
  • برنامه‌ریزان شهری و متخصصان توسعه منطقه‌ای: که به دنبال استفاده از ابزارهای پیشرفته برای بهینه‌سازی کاربری اراضی، مدیریت حمل‌ونقل، پایش محیط زیست و توسعه شهرهای هوشمند هستند.
  • مدیران بلایا و متخصصان کمک‌های بشردوستانه: که به دنبال بهبود قابلیت‌های پیش‌بینی، ارزیابی آسیب‌ها و برنامه‌ریزی واکنش اضطراری با استفاده از داده‌های مکانی و هوش مصنوعی هستند.
  • متخصصان کشاورزی و منابع طبیعی: که علاقه‌مند به کاربرد هوش مصنوعی برای کشاورزی دقیق، پایش محیط زیست، مدیریت منابع آب و حفظ تنوع زیستی هستند.
  • هر کسی که به فناوری‌های نوظهور علاقه‌مند است: و می‌خواهد پتانسیل عظیم GeoAI را درک کند و با آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه آشنا شود.

تحلیل فضایی

چشم‌انداز دوره

چشم‌انداز این دوره آموزشی، توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای تبدیل شدن به پیشروان و متخصصان مؤثر در حوزه GeoAI است. ما معتقدیم که ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی نه تنها یک گام تکاملی در علوم مکانی است، بلکه یک جهش انقلابی است که می‌تواند به حل پیچیده‌ترین چالش‌های جهانی کمک کند. این دوره با فراهم آوردن دانش نظری محکم و مهارت‌های عملی مورد نیاز، شرکت‌کنندگان را قادر می‌سازد تا داده‌های مکانی را در مقیاس وسیع و با پیچیدگی بالا تجزیه و تحلیل کنند، الگوهای پنهان را کشف کنند، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده قدرتمند بسازند، و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شواهد مکانی را در زمینه‌های گوناگون از برنامه‌ریزی شهری و مدیریت بلایا گرفته تا کشاورزی دقیق و سلامت عمومی پشتیبانی کنند. هدف نهایی، تربیت نسلی از متخصصان است که می‌توانند از پتانسیل کامل GeoAI برای ایجاد تأثیرات مثبت اجتماعی و زیست‌محیطی بهره‌برداری کرده و به سمت آینده‌ای پایدارتر و هوشمندتر گام بردارند.

اهداف آموزشی

اهداف کلی:

  • شرکت‌کنندگان پس از اتمام دوره، مفهوم GeoAI و هم‌افزایی آن با GIS و داده‌های مکانی بزرگ را به طور جامع درک خواهند کرد.
  • شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مهمترین روش‌ها، مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی را برای حل مسائل مکانی تحلیل و ارزیابی کنند.
  • شرکت‌کنندگان توانایی پیاده‌سازی و کاربرد GeoAI در سناریوهای واقعی در زمینه‌های کلیدی مانند برنامه‌ریزی شهری، مدیریت بلایا و پایش محیط زیست را کسب خواهند کرد.

اهداف رفتاری قابل سنجش در پایان دوره: در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

  1. تعریف کند: هوش مصنوعی مکانی (GeoAI) را به عنوان ترکیب روش‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های مکانی تعریف و اجزای اصلی آن را شرح دهد.
  2. شناسایی کند: انواع مختلف داده‌های مکانی (مانند تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های LiDAR، داده‌های اجتماعی) و نقش آن‌ها را در مدل‌های GeoAI شناسایی و طبقه‌بندی کند.
  3. انتخاب کند: الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مناسب (مانند شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)، LSTM، مدل‌های رگرسیون) را بر اساس ماهیت مسئله و نوع داده مکانی انتخاب کند.
  4. تحلیل کند: کاربردهای GeoAI را در حداقل سه حوزه مختلف (مانند کشاورزی دقیق، مدیریت بلایا و پایش محیط زیست) تحلیل کرده و مثال‌های عملی از منابع ارائه دهد.
  5. ارزیابی کند: چالش‌های اصلی پیش روی GeoAI، از جمله نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت، مسائل اخلاقی و حریم خصوصی، و مقیاس‌پذیری را ارزیابی و راه‌حل‌های بالقوه را پیشنهاد دهد.
  6. توضیح دهد: رابطه بین GeoAI، GIS و داده‌های مکانی بزرگ (Big Geodata) را توضیح داده و چگونگی همکاری این مفاهیم برای حل مسائل پیچیده جغرافیایی را بیان کند.

تحلیل فضایی

سرفصل‌ها و جزییات هر جلسه

این دوره آموزشی در ۱۰ جلسه ۳ساعته (مجموعاً ۳۰ ساعت) ارائه خواهد شد.

جلسه ۱: مقدمه‌ای بر GIS، هوش مصنوعی و GeoAI

  • اهداف خاص جلسه:
    • مفاهیم اساسی GIS، هوش مصنوعی (AI) و GeoAI را تعریف و تفاوت‌های آن‌ها را شرح دهد.
    • اهمیت همگرایی هوش مصنوعی و داده‌های مکانی را در دنیای مدرن توضیح دهد.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه با بررسی مفاهیم بنیادین سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) آغاز می‌شود و نقش حیاتی آن در جمع‌آوری، مدیریت، تحلیل و نمایش داده‌های مکانی را تبیین می‌کند. سپس، به معرفی هوش مصنوعی (AI) و زیرشاخه‌های اصلی آن مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) پرداخته می‌شود و چگونگی تقلید هوش انسانی و توانایی آن در تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد. در ادامه، مفهوم GeoAI به عنوان یک هم‌افزایی استراتژیک بین AI و داده‌های مکانی معرفی می‌شود. این هم‌افزایی، توانایی‌های پیشرفته‌ای برای حل مسائل پیچیده جغرافیایی، تحلیل داده‌های عظیم مکانی (Big Geodata) و انجام وظایف با دقت بالا فراهم می‌کند. اهمیت GeoAI در مدیریت و بهره‌برداری از داده‌های مکانی، به‌ویژه در سناریوهایی با داده‌های حجیم و پیچیده یا وظایف پیچیده، مورد تأکید قرار خواهد گرفت. همچنین، مثال‌های اولیه از کاربردهای GeoAI در زمینه‌هایی مانند کشاورزی دقیق، پایش محیط زیست و برنامه‌ریزی شهری ارائه می‌شود تا دیدگاهی کلی از پتانسیل این حوزه به شرکت‌کنندگان داده شود.
  • فعالیت عملی / تمرین: با استفاده از یک بستر GIS (مانند ArcGIS Pro یا QGIS)، یک لایه داده مکانی ساده (مثلاً مکان مدارس یک شهر) را بارگذاری کرده و عملیات جستجو و فیلترینگ ساده را انجام دهید. سپس در مورد چگونگی بهبود این عملیات با استفاده از هوش مصنوعی (مانلاً پیش‌بینی نیاز به مدارس جدید بر اساس الگوهای رشد جمعیت) بحث کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv”
    • ویکی‌پدیا: Geographic information system
    • وب‌سایت Esri: “The Emerging Field of GeoAI: What to Know and Why It Matters for Early Career Professionals”

جلسه ۲: داده‌های مکانی و داده‌های بزرگ مکانی (Big Geodata)

  • اهداف خاص جلسه:
    • انواع مختلف منابع داده‌های مکانی و ویژگی‌های آن‌ها (حجم، سرعت، تنوع، صحت) را فهرست کند.
    • مفهوم داده‌های بزرگ مکانی (Big Geodata) و چالش‌های پردازش آن‌ها را توضیح دهد.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه بر روی انواع و ماهیت داده‌های مکانی تمرکز دارد که خوراک اصلی برای مدل‌های GeoAI هستند. منابع داده‌های مکانی بسیار متنوع‌اند و شامل تصاویر ماهواره‌ای (مانند WorldView, Sentinel, Landsat) با وضوح مکانی و طیفی متفاوت، تصاویر هوایی و UAV، داده‌های LiDAR برای مدل‌سازی سه‌بعدی دقیق، داده‌های مکان‌یابی GPS، داده‌های متنی جغرافیایی (مانند پست‌های شبکه‌های اجتماعی)، داده‌های برداری (مانند OpenStreetMap)، و داده‌های ارتفاعی (DEM) می‌شوند. هر یک از این منابع دارای ویژگی‌های خاصی از نظر وضوح، دقت، پوشش و فرکانس به‌روزرسانی است. در ادامه، مفهوم داده‌های بزرگ مکانی (Big Geodata) معرفی می‌شود که به داده‌های مکانی در مقیاس وسیع اشاره دارد و چالش‌های خاصی را در مدیریت و پردازش ایجاد می‌کند؛ از جمله حجم بسیار زیاد (Variety)، سرعت تولید بالا (Velocity)، و تنوع فرمت‌ها (Variety). نقش هوش مصنوعی در مدیریت، پردازش و استفاده از این داده‌ها، با در نظر گرفتن پیچیدگی و مقیاس آن‌ها، مورد بحث قرار می‌گیرد. همچنین، به ابزارهایی برای مدیریت و دسترسی به این داده‌ها مانند Google Earth Engine اشاره خواهد شد.
  • فعالیت عملی / تمرین: چندین مجموعه داده مکانی (مانند یک تصویر ماهواره‌ای، یک DEM و یک لایه برداری OpenStreetMap) را از منابع عمومی (مانند Google Earth Engine یا USGS Earth Explorer) دانلود کرده و در یک محیط GIS مشاهده کنید. تفاوت‌های کلیدی در فرمت، ساختار و محتوای آن‌ها را شناسایی کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش 1 و 3)
    • جدول 3، 4، 5 از (نمونه‌هایی از داده‌های ماهواره‌ای و GeoAI)
    • مستندات Google Earth Engine

جلسه ۳: روش‌ها و مدل‌های بنیادین هوش مصنوعی برای داده‌های مکانی

  • اهداف خاص جلسه:
    • اصول اولیه الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی) را در بستر داده‌های مکانی شرح دهد.
    • نقش شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و معماری‌های پرکاربرد (مانند CNN) را در پردازش تصاویر و داده‌های مکانی توضیح دهد.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه به بررسی روش‌ها و مدل‌های بنیادین هوش مصنوعی می‌پردازد که در GeoAI به کار گرفته می‌شوند. ابتدا، الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی (Linear Regression) و رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) معرفی می‌شوند که برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته یا احتمال تعلق به یک کلاس کاربرد دارند. سپس، به الگوریتم‌های دسته‌بندی مانند جنگل تصادفی (Random Forest) و ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) پرداخته می‌شود که برای تخصیص نقاط داده به دسته‌های مشخص (مثلاً دسته‌بندی کاربری اراضی) استفاده می‌شوند. خوشه‌بندی K-Means نیز به عنوان روشی برای شناسایی الگوهای گروه‌بندی نشده در داده‌های مکانی معرفی می‌گردد. بخش مهمی از این جلسه به یادگیری عمیق (Deep Learning) اختصاص دارد، با تمرکز بر شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNNs) که برای پردازش تصاویر سنجش از دور و استخراج ویژگی‌های مکانی بسیار مؤثر هستند. معماری‌های پیشرفته‌تر مانند U-Net برای بخش‌بندی تصاویر و Faster R-CNN برای تشخیص اشیاء نیز مورد بررسی قرار می‌گیرند. مفاهیم ارزیابی مدل مانند MAE, MSE, MAPE, R² و F1-score نیز برای درک عملکرد مدل‌ها معرفی می‌شوند.
  • فعالیت عملی / تمرین: یک مجموعه داده رگرسیون ساده (مثلاً دمای سطح زمین بر اساس پوشش گیاهی) را آماده کرده و یک مدل رگرسیون خطی ساده را پیاده‌سازی کنید (می‌تواند به صورت مفهومی یا با استفاده از پلتفرم‌های آنلاین). عملکرد مدل را با معیارهایی مانند R² ارزیابی کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش‌های 3.4, 4.2.5, 4.3.2)
    • “Handbook of Geospatial Artificial Intelligence” (بخش GeoAI Methods)
    • OSMnx: Python for Street Networks

groai

جلسه ۴: GeoAI در پایش محیط زیست و تغییرات اقلیمی

  • اهداف خاص جلسه:
    • کاربردهای GeoAI را در پایش آلودگی هوا، تغییرات اقلیمی و ارزیابی اثرات زیست‌محیطی شرح دهد.
    • مدل‌ها و داده‌های مورد استفاده برای تحلیل شیمی اتمسفری و کیفیت آب را شناسایی کند.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه به نقش حیاتی GeoAI در پایش محیط زیست و مقابله با چالش‌های تغییرات اقلیمی می‌پردازد. GeoAI امکان پیش‌بینی دقیق ترکیب شیمیایی اتمسفر را از طریق آموزش بر داده‌های تاریخی فراهم می‌کند. مثال‌ها شامل مدل‌های WRF-Chem برای مدل‌سازی پراکندگی دی‌اکسید گوگرد (SO2)، مدل‌های XGBoost و RF برای تخمین غلظت دی‌اکسید نیتروژن (NO2) و LSTM برای پیش‌بینی غلظت ذرات معلق (PM2.5) و سایر گازها است. علاوه بر این، GeoAI در ارزیابی اثرات زیست‌محیطی (EIA) و نظارت بر تعاملات بین فعالیت‌های انسانی و محیط زیست بسیار ارزشمند است. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تحلیل تأثیر شهرنشینی بر اکوسیستم‌ها و مدل‌های GeoAI چند بلوکی برای ارزیابی تأثیر فعالیت‌های کشاورزی بر پراکندگی PM2.5 استفاده می‌شوند. GeoAI همچنین برای اندازه‌گیری اثرات تغییرات اقلیمی بر مناسب بودن زمین‌های کشاورزی و ارزیابی ایمنی اکولوژیکی مقاصد گردشگری یخی و برفی به کار می‌رود. مدل‌های DeepLabV3+ و متصدی‌های مختلف یادگیری ماشین برای این منظور مورد استفاده قرار گرفته‌اند.
  • فعالیت عملی / تمرین: سناریویی برای پایش آلودگی هوا در یک شهر با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای (مانند Sentinel-5P) و داده‌های ایستگاه‌های زمینی طراحی کنید. مدل‌های GeoAI پیشنهادی و معیارهای ارزیابی را برای این سناریو مشخص کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش‌های 4.3.2, 4.3.3)
    • مقاله: “Artificial intelligence in environmental monitoring: in-depth analysis”
    • مقاله: “Emerging trends in geospatial artificial intelligence (geoAI): potential applications for environmental epidemiology – PMC”

groai

جلسه ۵: GeoAI در مدیریت بلایا و کمک‌های بشردوستانه

  • اهداف خاص جلسه:
    • نقش GeoAI را در پیش‌بینی، پایش و ارزیابی خسارت بلایای طبیعی (مانند سیل، زلزله، آتش‌سوزی) توضیح دهد.
    • چگونگی استفاده از داده‌های سنجش از دور و داده‌های اجتماعی برای واکنش سریع به بلایا را شرح دهد.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه به کاربردهای حیاتی GeoAI در مدیریت بلایا و کمک‌های بشردوستانه اختصاص دارد. GeoAI با تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی، می‌تواند خطرات بلایای طبیعی را پیش‌بینی کند، آسیب‌های ناشی از آن‌ها را ارزیابی کرده و تلاش‌های امدادی را برنامه‌ریزی کند. برای زلزله‌ها، شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تشخیص و ارزیابی خسارت ساختمان‌ها از تصاویر ماهواره‌ای استفاده می‌شوند. در مورد سیل‌ها، مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و U-Net با مکانیزم‌های توجه، به نقشه‌برداری سریع مناطق سیل‌زده کمک می‌کنند. در زمینه آتش‌سوزی جنگل‌ها، GeoAI در پیش‌بینی آسیب‌پذیری، شناسایی مناطق در معرض خطر و نقشه‌برداری مناطق سوخته کاربرد دارد. مدل‌های ANN، ANFIS-ABC، CNNs (مانند FLAME2 و U-Net) برای این منظور به کار گرفته می‌شوند. علاوه بر این، GeoAI در کمک‌های بشردوستانه برای ردیابی جابجایی جمعیت، شناسایی سکونتگاه‌های غیررسمی و بهینه‌سازی توزیع منابع امدادی با استفاده از تصاویر پهپادی و ماهواره‌ای، و داده‌های اجتماعی بسیار مؤثر است. مدل Segment Anything Model (SAM) و TextSAM برای استخراج سریع ویژگی‌ها و نقشه‌برداری مناطق آسیب‌دیده مورد بررسی قرار می‌گیرد.
  • فعالیت عملی / تمرین: سناریویی برای ارزیابی آسیب ساختمان‌ها پس از یک بلای طبیعی (مثلاً زلزله) با استفاده از تصاویر “قبل” و “بعد” از حادثه (مانند xBD dataset) طراحی کنید. مدل‌های یادگیری عمیق مناسب (مانند SAM-L) را برای تشخیص ساختمان‌های آسیب‌دیده انتخاب و مراحل پیاده‌سازی را به صورت گام‌به‌گام توضیح دهید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش 4.5)
    • “Handbook of Geospatial Artificial Intelligence” (Chapter 14: GeoAI for Disaster Response)
    • ویدیو: “Unlocking the Power of Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) for humanitarian use cases” (مباحث مربوط به آسیب ساختمان و SAM)

groai

جلسه ۶: GeoAI در برنامه‌ریزی شهری و شهرهای هوشمند

  • اهداف خاص جلسه:
    • نقش GeoAI را در بهینه‌سازی کاربری اراضی، شبکه‌های حمل‌ونقل و پایش آلودگی در محیط‌های شهری توضیح دهد.
    • چگونگی استفاده از داده‌های خیابانی و داده‌های حسگر برای تحلیل پویایی‌های شهری را شرح دهد.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه به کاربردهای گسترده GeoAI در برنامه‌ریزی شهری و توسعه شهرهای هوشمند می‌پردازد. GeoAI با تحلیل کلان‌داده‌ها (از جمله داده‌های جمعیتی، زیست‌محیطی و زیرساختی)، به برنامه‌ریزان شهری کمک می‌کند تا طرح‌های شهری پایدارتر و کارآمدتری ایجاد کنند. کاربردها شامل بهینه‌سازی کاربری اراضی، طراحی شبکه‌های حمل‌ونقل و تخصیص منابع است. GeoAI در ابتکارات شهرهای هوشمند برای مدیریت ترافیک در زمان واقعی، پایش آلودگی و بهینه‌سازی مصرف انرژی نیز به کار می‌رود. از مدل‌های یادگیری عمیق مانند CNN برای نقشه‌برداری پوشش درختان شهری (UTC) و مدل‌های Faster R-CNN برای موجودی درختان فردی (ITI) و همچنین رگرسیون برای شناسایی رابطه بین ویژگی‌های درخت و دمای محلی استفاده می‌شود. داده‌های تصاویر ماهواره‌ای با وضوح بالا، تصاویر هوایی، LiDAR و تصاویر خیابانی (Street View) ورودی‌های کلیدی برای این تحلیل‌ها هستند. همچنین، GeoAI برای شناسایی مناطق نیازمند نگهداری در زیرساخت‌های حمل‌ونقل و به‌روزرسانی وضعیت جاده‌ها از طریق تحلیل ابر نقاط LiDAR و تصاویر ماهواره‌ای به کار گرفته می‌شود. مدل‌هایی مانند SegNet و U-Net برای بخش‌بندی ویژگی‌های جاده‌ای و ریلی استفاده می‌شوند.
  • فعالیت عملی / تمرین: با استفاده از داده‌های OpenStreetMap یا تصاویر Street View، سناریویی برای شناسایی انواع کاربری اراضی (مثلاً پارک‌ها، مناطق مسکونی، مناطق تجاری) در یک بخش از شهر با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق (مانند CNN برای بخش‌بندی معنایی) طراحی کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش‌های 4.2.5, 4.2.4)
    • “A review of spatially-explicit GeoAI applications in Urban Geography – Dr Filip Biljecki”
    • وب‌سایت OpenStreetMap

groai

جلسه ۷: GeoAI در کشاورزی و مدیریت منابع آب

  • اهداف خاص جلسه:
    • چگونگی استفاده از GeoAI را برای کشاورزی دقیق، بهینه‌سازی کاشت، آبیاری و برداشت محصول شرح دهد.
    • نقش GeoAI را در مدل‌سازی هیدرولوژیکی، پایش آب‌های زیرزمینی و ارزیابی کیفیت آب بیان کند.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه بر کاربردهای GeoAI در کشاورزی و مدیریت منابع آب تمرکز دارد. در کشاورزی دقیق، سیستم‌های GIS مبتنی بر هوش مصنوعی به کشاورزان کمک می‌کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده در مورد کاشت، آبیاری و برداشت محصول بگیرند. با تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های سلامت خاک و الگوهای آب و هوایی، GeoAI می‌تواند شیوه‌های کشاورزی را بهینه کند، مصرف منابع را کاهش دهد و عملکرد محصول را افزایش دهد. مدل‌های یادگیری عمیق و مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی عملکرد محصول و طبقه‌بندی اراضی کشاورزی استفاده می‌شوند. در زمینه مدیریت منابع آب، GeoAI روش‌های کارآمدی برای مدل‌سازی رویدادهای هیدرولوژیکی ارائه می‌دهد. این شامل تخمین سرعت جریان آب و دبی رودخانه‌ها با استفاده از تصاویر UAV و مدل‌های DL-STIV، و استخراج شبکه‌های زهکشی از داده‌های LiDAR با استفاده از معماری U-Net است. GeoAI همچنین در تعریف مرزهای آب-خشکی برای درک بهتر تعاملات خشکی و آبی، با استفاده از مدل‌های DL مبتنی بر تجزیه کوادتر (quadtree decomposition) و تصاویر ماهواره‌ای با وضوح بالا، کمک می‌کند. برای کیفیت آب، تکنیک‌های هوش مصنوعی، همراه با سنجش از دور و اندازه‌گیری‌های درجا (in-situ)، برای کمی‌سازی و ارزیابی دقیق کیفیت آب به کار می‌روند، مانند اندازه‌گیری پارامتر کلروفیل-a و فیکوسیانین.
  • فعالیت عملی / تمرین: یک سناریو برای پایش سلامت محصولات کشاورزی در یک مزرعه با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای (مانند Sentinel-2) و شاخص‌های گیاهی (مانند NDVI) تعریف کنید. چگونگی استفاده از یک مدل یادگیری ماشین (مثلاً Random Forest) برای تشخیص مناطق دارای استرس گیاهی را شرح دهید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش 4.4)
    • “Handbook of Geospatial Artificial Intelligence” (Chapter 16: GeoAI for Agriculture)
    • داده‌های NAIP برای کشاورزی

groai

جلسه ۸: GeoAI در سلامت عمومی و حمل‌ونقل

  • اهداف خاص جلسه:
    • کاربردهای GeoAI را در پایش سلامت عمومی، از جمله تحلیل آلودگی و بیماری‌های عفونی، توضیح دهد.
    • نقش GeoAI را در بهینه‌سازی شبکه‌های حمل‌ونقل، پیش‌بینی ترافیک و مدیریت لجستیک شرح دهد.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه به بررسی کاربردهای GeoAI در سلامت عمومی و سیستم‌های حمل‌ونقل می‌پردازد. در حوزه سلامت عمومی، GeoAI به مسائل مرتبط با سلامت موبایلی (mHealth) و کیفیت هوا می‌پردازد. پروژه‌هایی مانند Center of Excellence for Mobile Sensor Data-to-Knowledge (MD2K) از داده‌های GPS و رفتار کاربران دستگاه‌های قابل حمل برای تحلیل و مداخله پزشکی سریع و دقیق استفاده می‌کنند. آلودگی هوا یک عامل اصلی مؤثر بر سلامت است؛ مدل‌های Geographically-Weighted Gradient Boosting Machine (GW-GBM) و Hybrid CNN برای پیش‌بینی دقیق سطوح PM2.5 در چین و ایالات متحده با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای (MODIS, OMI)، هواشناسی و جمعیتی به کار می‌روند. همچنین، GeoAI در پایش و پیش‌بینی بیماری‌های عفونی و پاندمی‌ها مانند COVID-19 مؤثر است، با استفاده از مدل‌هایی چون LSTM، ANN و شبکه‌های عصبی پیچشی جغرافیایی با وضوح بالا (High-Resolution Geographical Convolutional Network). در بخش حمل‌ونقل، GeoAI بهینه‌سازی شبکه‌ها، پیش‌بینی ترافیک شهری، محاسبه مسیر و مدیریت لجستیک را ممکن می‌سازد. مدل‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیاست‌های اشتراک‌گذاری تاکسی و زمان‌بندی خطوط راه‌آهن استفاده می‌شوند. مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی فضایی-زمانی (Deep Spatio-Temporal Residual Neural Networks) و شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) برای مدل‌سازی حجم جریان ترافیک و پیش‌بینی ترافیک در شبکه‌ها به کار می‌روند.
  • فعالیت عملی / تمرین: داده‌های موقعیت مکانی ناشناس از دستگاه‌های موبایل را برای مطالعه الگوهای جابجایی انسانی در یک شهر تجزیه و تحلیل کنید. چگونگی استفاده از این داده‌ها با GeoAI برای پیش‌بینی نقاط پرخطر ترافیکی یا شناسایی مناطق با دسترسی محدود به خدمات بهداشتی را بحث کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش 4.6)
    • “Handbook of Geospatial Artificial Intelligence” (Chapter 15: GeoAI for Public Health)
    • مقاله: “A review of spatially-explicit GeoAI applications in Urban Geography – Dr Filip Biljecki”

groai

جلسه ۹: مباحث پیشرفته: هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)، گراف‌های دانش مکانی و مدل‌های نوظهور

  • اهداف خاص جلسه:
    • مفهوم هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در GeoAI را درک کند و اهمیت آن را در تصمیم‌گیری‌های مکانی تحلیل کند.
    • گراف‌های دانش مکانی را به عنوان ابزاری برای نمایش و استدلال دانش جغرافیایی بررسی کند و مدل‌های نوظهور مانند Large Language Models (LLMs) در GeoAI را شناسایی کند.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): این جلسه به مباحث پیشرفته و مرزهای کنونی تحقیقات در GeoAI می‌پردازد. یکی از حوزه‌های مهم، هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI – XAI) است که هدف آن قابل فهم‌تر و قابل توجیه‌تر کردن رفتار مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در تصمیم‌گیری‌های حیاتی مکانی است. کمبود تحقیقات در زمینه XAI برای وظایف مکانی یک چالش است، اما آینده امیدوارکننده‌ای دارد. مفهوم گراف‌های دانش مکانی (Geospatial Knowledge Graphs) به عنوان ابزاری برای ادغام و استدلال بر روی داده‌های مکانی هتروژن و روابط آن‌ها معرفی می‌شود. این گراف‌ها امکان پرسشگری معنایی و کشف دانش جدید را فراهم می‌کنند. همچنین، به مدل‌های نوظهور مانند مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs) و Generative AI (مانند GPTs) در زمینه GeoAI پرداخته می‌شود. ترکیب LLMs با CNNs برای تفسیر تصاویر سنجش از دور و جایگزینی تلاش‌های متخصصان با وظایف خودکار در زمان کوتاه، چشم‌اندازی جذاب است. به عنوان مثال، ابزارهایی مانند TextSAM که ترکیبی از Segment Anything Model با مدل‌های تشخیص شیء متن-مبنا (grounding Dino) است، برای استخراج ویژگی‌های خاص از تصاویر با دستورات متنی به کار می‌روند. استفاده از این مدل‌ها برای تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و مدل‌سازی محیط‌های پیچیده نیز مورد بحث قرار می‌گیرد.
  • فعالیت عملی / تمرین: یک مثال از یک مدل GeoAI (مفروض) که برای یک کار دسته‌بندی کاربری اراضی آموزش دیده است را در نظر بگیرید. چگونگی استفاده از تکنیک‌های XAI (مانند نقشه‌های برجستگی) برای توضیح اینکه مدل چگونه به تصمیمات خود رسیده است را بحث کنید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش 5.5)
    • “Handbook of Geospatial Artificial Intelligence” (Chapters on Explainability in GeoAI, Knowledge Graphs)
    • ویدیو: “Unlocking the Power of Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) for humanitarian use cases” (مباحث مربوط به GenAI، LLMs، TextSAM)

groai

جلسه ۱۰: چالش‌ها، اخلاق، چشم‌انداز آینده و پیاده‌سازی عملی

  • اهداف خاص جلسه:
    • چالش‌های اساسی پیش روی توسعه و پذیرش GeoAI را درک کند و راه‌حل‌های بالقوه را پیشنهاد دهد.
    • مفاهیم اخلاقی، حریم خصوصی و پایداری در GeoAI را تحلیل کند و چشم‌اندازهای آینده این حوزه را ترسیم کند.
  • محتوای تشریحی (۲۵۰ کلمه): جلسه پایانی به جمع‌بندی، بررسی چالش‌های کنونی و آینده، و بحث‌های اخلاقی در حوزه GeoAI اختصاص دارد. چالش‌ها شامل نیاز به معماری‌های مدل جدید سازگار با ماهیت داده‌های مکانی، ادغام توضیح‌پذیری AI در پردازش داده‌های مکانی، و استانداردسازی فرآیندهای آموزش و استنتاج مدل‌های GeoAI است. همچنین، مدیریت حجم عظیم داده‌ها و محاسبات برای آموزش مدل‌های بزرگ، و نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت بالا و برچسب‌گذاری شده (که خود فرآیندی زمان‌بر و پرهزینه است) از چالش‌های مهم هستند. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در GeoAI بسیار حائز اهمیت است؛ از جمله استفاده مسئولانه از داده‌های مکانی، سوگیری‌ها در داده‌ها و مدل‌ها، و نیاز به شفافیت و پاسخگویی در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر GeoAI. استفاده از دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) برای جمع‌آوری داده‌های مکانی و بهره‌برداری از کارایی، اتوماسیون و بهینه‌سازی آن‌ها یک چشم‌انداز مهم است. چشم‌اندازهای آینده شامل تلفیق بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تفسیر داده‌های مکانی، توسعه استانداردهای جدید، و نیاز به همکاری حرفه‌ای بین دانشگاهیان و متخصصان برای انتقال دانش و بهبود روش‌های یادگیری GeoAI است. این جلسه بر تأثیرات اجتماعی و زیست‌محیطی مثبت GeoAI در بهینه‌سازی استفاده از منابع طبیعی، برنامه‌ریزی شهری پیشرفته، و بهبود خدمات بهداشتی و محافظت در برابر بلایای طبیعی تأکید می‌کند.
  • فعالیت عملی / تمرین: یک مطالعه موردی از کاربرد GeoAI (مثلاً در پایش ترافیک شهری یا مدیریت بلایا) را انتخاب کنید. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی مرتبط با جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها در این مطالعه موردی را شناسایی کرده و راه‌حل‌های پیشنهادی برای کاهش این چالش‌ها ارائه دهید.
  • منابع پیشنهادی آن جلسه:
    • مقاله: “A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks – arXiv” (بخش 5.5)
    • “Handbook of Geospatial Artificial Intelligence” (Chapters on Privacy and Ethics in GeoAI, Forward Thinking on GeoAI)
    • “A review of AI and Ethics in Geography / geospatial education – European Association of Geographers”
    • “The Ethics of AI and Geographic Information Technologies – https ://ris.utwen te.nl”

تحلیل فضایی

نتایج مورد انتظار پس از پایان دوره

پس از اتمام این دوره آموزشی جامع و ساختارمند، شرکت‌کنندگان به سطحی از دانش و مهارت دست خواهند یافت که آن‌ها را قادر می‌سازد به عنوان متخصصانی توانمند و آگاه در حوزه GeoAI عمل کنند. آن‌ها درک عمیقی از همگرایی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و هوش مصنوعی (AI) به دست خواهند آورد و قادر خواهند بود پیچیدگی‌ها و پتانسیل‌های بی‌نظیر GeoAI را درک کنند.

به طور خاص، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

  • مسائل جغرافیایی پیچیده را با رویکرد GeoAI فرموله کنند: آن‌ها توانایی تشخیص چالش‌هایی که می‌توانند با GeoAI حل شوند را پیدا کرده و راهبردهای مناسب برای تحلیل و مدل‌سازی آن‌ها را طراحی خواهند کرد، از جمله انتخاب داده‌های مکانی مناسب و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مرتبط.
  • به طور مستقل مدل‌های GeoAI را توسعه و پیاده‌سازی کنند: با تسلط بر مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مدل‌های GeoAI را برای وظایف مختلف مانند دسته‌بندی تصاویر، تشخیص اشیاء، بخش‌بندی معنایی، و پیش‌بینی‌های مکانی-زمانی طراحی، آموزش و ارزیابی کنند.
  • داده‌های مکانی بزرگ (Big Geodata) را مدیریت و تحلیل کنند: شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای کار با حجم عظیمی از داده‌های مکانی را کسب خواهند کرد و قادر خواهند بود چالش‌های مربوط به تنوع، حجم و سرعت این داده‌ها را با بهره‌گیری از ابزارها و پلتفرم‌های مناسب برطرف کنند.
  • به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و مبتنی بر شواهد کمک کنند: با توانایی تحلیل عمیق داده‌های مکانی و استخراج بینش‌های پنهان، شرکت‌کنندگان به ابزاری قدرتمند برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری در حوزه‌هایی مانند برنامه‌ریزی شهری، مدیریت بلایا، بهداشت عمومی و کشاورزی دقیق مجهز خواهند شد.
  • چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی GeoAI را درک و مدیریت کنند: آن‌ها با آگاهی از اهمیت مسائل اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها، قادر خواهند بود راهبردهای مسئولانه برای پیاده‌سازی GeoAI را اتخاذ کنند و به سمت توسعه فناوری‌هایی عادلانه‌تر و شفاف‌تر گام بردارند.
  • با جدیدترین پیشرفت‌ها و روندهای GeoAI همگام شوند: شرکت‌کنندگان دیدگاهی روشن نسبت به چشم‌اندازهای آینده GeoAI، از جمله هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)، گراف‌های دانش مکانی و مدل‌های مولد، پیدا خواهند کرد و آماده مشارکت در تحقیقات و نوآوری‌های آتی خواهند بود. به طور خلاصه، این دوره متخصصانی را تربیت می‌کند که نه تنها قادر به استفاده از ابزارهای GeoAI هستند، بلکه می‌توانند به طور خلاقانه به توسعه این حوزه کمک کرده و راه‌حل‌های نوآورانه برای چالش‌های واقعی دنیای ما ارائه دهند.

groai

شیوهٔ ارزشیابی

برای اطمینان از دستیابی شرکت‌کنندگان به اهداف آموزشی و سنجش میزان یادگیری آن‌ها، یک رویکرد ارزشیابی جامع و چندوجهی اتخاذ خواهد شد:

  • ۱. پیش‌آزمون (Pre-test):
    • هدف: سنجش دانش اولیه شرکت‌کنندگان در زمینه مفاهیم GIS، اصول هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های مکانی پیش از شروع دوره. این ارزیابی به مدرس کمک می‌کند تا سطح دانش گروه را شناسایی کرده و محتوا را در صورت نیاز با توجه به نیازهای شرکت‌کنندگان تنظیم کند.
    • فرمت: آزمون کتبی چند گزینه‌ای یا سؤالات کوتاه پاسخ که مفاهیم کلیدی جلسات اولیه را پوشش می‌دهد. این آزمون نمره نخواهد داشت و صرفاً برای ارزیابی سطح پایه و تنظیم انتظارات مفید است.
  • ۲. پروژه نهایی (Final Project):
    • هدف: مهمترین ابزار سنجش توانایی‌های عملی و تحلیلی شرکت‌کنندگان در پیاده‌سازی GeoAI. این پروژه به آن‌ها امکان می‌دهد تا دانش نظری خود را در یک سناریوی واقعی به کار گیرند.
    • فرمت: هر شرکت‌کننده یا گروه کوچک (۲-۳ نفره) یک پروژه تحقیقاتی-کاربردی را انتخاب می‌کند. موضوعات می‌توانند از کاربردهای مورد بحث در دوره (مانند تشخیص ساختمان‌ها از تصاویر ماهواره‌ای، پیش‌بینی سیل، تحلیل الگوهای ترافیک) انتخاب شوند. پروژه باید شامل مراحل زیر باشد:
      • تعریف مسئله مکانی: شناسایی یک چالش واقعی و فرموله کردن آن به گونه‌ای که با GeoAI قابل حل باشد.
      • جمع‌آوری و آماده‌سازی داده: انتخاب و آماده‌سازی داده‌های مکانی مرتبط (مثلاً تصاویر سنجش از دور، داده‌های LiDAR، داده‌های اجتماعی).
      • انتخاب و پیاده‌سازی مدل GeoAI: انتخاب الگوریتم یا مدل مناسب یادگیری ماشین/عمیق (مثلاً CNN، Random Forest، SAM-L) و پیاده‌سازی آن.
      • ارزیابی عملکرد مدل: استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب (مانند F1-score، R²، MAE) برای سنجش دقت و کارایی مدل.
      • تفسیر نتایج و ارائه گزارش: تحلیل و تفسیر نتایج به‌دست‌آمده، بحث در مورد محدودیت‌ها و پیشنهاد بهبودها. ارائه یک گزارش کامل و یک ارائه شفاهی (به مدت ۱۵-۲۰ دقیقه) در جلسه پایانی دوره.
    • اهمیت: پروژه نهایی ۳۰-۴۰ درصد از نمره کل دوره را تشکیل می‌دهد.
  • ۳. ارزیابی ۳۶۰ درجه (۳۶۰-Degree Evaluation):
    • هدف: ارزیابی مشارکت فعال، تعامل، کار گروهی و توانایی‌های حل مسئله در طول دوره. این روش به مدرس کمک می‌کند تا جنبه‌های کیفی یادگیری و مشارکت را نیز در نظر بگیرد.
    • فرمت:
      • مشارکت در کلاس: ارزیابی حضور فعال، طرح سؤالات مرتبط، مشارکت در بحث‌ها و ارائه نظرات (۱۰-۱۵ درصد).
      • تمرین‌های کلاسی و فعالیت‌های عملی: ارزیابی کامل بودن و صحت تمرین‌های کلاسی و فعالیت‌های عملی هر جلسه (۲۰-۲۵ درصد).
      • بازخورد هم‌تیمی‌ها (در صورت کار گروهی): در پروژه‌های گروهی، اعضای تیم به یکدیگر بازخورد می‌دهند تا میزان همکاری و سهم هر فرد در موفقیت پروژه مشخص شود (۵-۱۰ درصد).
      • پاسخ به سؤالات شفاهی/کوتاه: در طول جلسات یا در پایان هر بخش، سؤالاتی برای سنجش درک فوری مطرح خواهد شد (۱۰-۱۵ درصد).

این شیوه ارزشیابی، تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها دانش نظری را کسب می‌کنند، بلکه مهارت‌های عملی و تفکر انتقادی لازم برای کار با GeoAI را نیز توسعه می‌دهند و برای ورود به دنیای حرفه‌ای آماده می‌شوند.

اطلاعات مدرس و تماس

نام مدرس دکتر سعید جوی‌زاده
تخصص پژوهش در مدیریت آموزشی
سابقه تدریس و مشاوره بیش از ۲۵ سال تدریس و مشاوره پژوهشی
وب‌سایت www.gisland.org.org
ایمیل saeedjavizadeh@gmail.com
تلفن ۰۹۱۲۰۴۳۸۸۷۴

کلیدواژه‌های سئو: هوش مصنوعی مکانی, GeoAI, سیستم اطلاعات جغرافیایی, GIS, یادگیری ماشین, Machine Learning, یادگیری عمیق, Deep Learning, داده‌های مکانی, Geospatial Data, داده‌های بزرگ مکانی, Big Geodata, سنجش از دور, Remote Sensing, تحلیل مکانی, Spatial Analysis, برنامه‌ریزی شهری, Urban Planning, مدیریت بلایا, Disaster Management, پایش محیط زیست, Environmental Monitoring, کشاورزی دقیق, Precision Agriculture, سلامت عمومی, Public Health, حمل‌ونقل, Transportation, شبکه‌های عصبی, Neural Networks, پایتون, Python, هوش مصنوعی توضیح‌پذیر, XAI, گراف دانش مکانی, Geospatial Knowledge Graphs, شهرهای هوشمند, Smart Cities, تصاویر ماهواره‌ای, Satellite Imagery, پهپاد, UAV.دوره آموزشی سیستم اطلاعات جغرافیایی و هوش مصنوعی

 

geoai