بسیار عالی! هدف شما «ورود به بازار کار به عنوان متخصص هوش مصنوعی مکانی (GeoAI)» است. این هدف یک مسیر عملی و فشرده را می‌طلبد.
با فرض اینکه برای ورود به بازار کار، نیاز به یک شروع سریع دارید، فرض می‌کنیم سطح فعلی شما در برنامه‌نویسی پایتون و GIS در حد کمی تا متوسط است (یا حداقل اشتیاق و توانایی یادگیری سریع این مبانی را دارید).
برنامه ۱۲ هفته‌ای ما بر پایه پایتون به عنوان زبان اصلی و تمرکز بر کتابخانه‌های فضایی و مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی طراحی شده است.
🚀 برنامه ۱۲ هفته‌ای فشرده: متخصص هوش مصنوعی مکانی (GeoAI)
مرحله ۲ — تقسیم‌بندی مهارت (نقشه راه)
این مهارت در سه فاز اصلی (هر فاز ۴ هفته) تقسیم‌بندی می‌شود:
فاز ۱ (هفته ۱-۴): ابزار و زیرساخت (پایتون فضایی)
مرور و تسلط بر پایتون (مبانی تا متوسط).
ورود به علم داده با Pandas و NumPy.
کار با داده‌های مکانی (GeoPandas، Fiona، Shapely).
تصویرسازی فضایی (Matplotlib، Folium).
فاز ۲ (هفته ۵-۸): یادگیری ماشین پایه و کاربرد فضایی (Machine Learning for GeoAI)
مبانی یادگیری ماشین و Scikit-learn.
روش‌های دسته‌بندی و خوشه‌بندی فضایی.
یادگیری عمیق مقدماتی (Deep Learning) و تنسورفلو/پایتورچ.
پروژه ترکیبی (تحلیل خوشه‌ای فضایی).
فاز ۳ (هفته ۹-۱۲): سنجش از دور و یادگیری عمیق فضایی (Deep Learning for Remote Sensing)
کار با داده‌های رستری (Satelite Imagery) با Rasterio و GDAL.
آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری عمیق (Unets/CNNs).
دسته‌بندی کاربری زمین (Land Use/Land Cover) با یادگیری عمیق.
پروژه نهایی (نمونه کار حرفه‌ای).
مرحله ۳ و ۴ و ۵: جدول فشرده ۱۲ هفته‌ای (برنامه، منابع، تمرین)
| هفته | روز | موضوع کلیدی | زمان مورد نیاز (ساعت) | منبع رایگان (لینک) | تمرین پیشنهادی و چالش |
| فاز ۱: ابزار و زیرساخت (پایتون فضایی) | |||||
| ۱ | ۱-۵ | مقدمات پایتون برای داده: متغیرها، ساختارهای داده (لیست، دیکشنری)، حلقه‌ها و توابع. | ۱۰ ساعت | دوره آنلاین: Python for Everybody (University of Michigan) در Coursera (به صورت ممیزی رایگان) | تمرین: یک تابع پایتون بنویسید که مختصات جغرافیایی (طول و عرض) را گرفته و آن را به صورت دیکشنری خروجی دهد. |
| ۶ (مرور) | ارزیابی ۱: مرور پایتون پایه. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: حلقه‌های for و while چه تفاوتی در کاربرد دارند؟ | ||
| ۲ | ۱-۵ | علم داده با Pandas و NumPy: آشنایی با DataFrameها، فیلتر کردن، گروه‌بندی و محاسبات برداری. | ۱۰ ساعت | ویدئو (فارسی): [آموزش Pandas و Numpy برای علم داده (آپارات/یوتوب)](جستجو کنید: “آموزش Pandas پایتون”) | تمرین: یک فایل CSV حاوی داده‌های جمعیتی شهرها را بخوانید، میانگین جمعیت را محاسبه و شهرهای بالای میانگین را فیلتر کنید. |
| ۶ (مرور) | تمرین فاصله‌ای: مرور مفاهیم پایتون هفته ۱ و تبدیل داده‌های Pandas به آرایه‌های NumPy. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: آیا می‌توانید یک ستون جدید به DataFrame اضافه کنید؟ | ||
| ۳ | ۱-۵ | GeoPandas و داده‌های وکتری: نصب و استفاده، خواندن/نوشتن Shapefile، کار با ستون geometry و نمایش نقشه‌ها. | ۱۰ ساعت | مستندات رسمی: GeoPandas Documentation – Getting Started | تمرین: یک Shapefile مرزهای استانی ایران را باز کنید. مساحت هر استان را با استفاده از GeoPandas محاسبه و نمایش دهید. |
| ۶ (مرور) | ارزیابی ۲: اجرای دستورات پایه GeoPandas بدون راهنما. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: Shapefile شامل چه فایل‌هایی است؟ چطور یک GeoDataFrame را به Shapefile تبدیل کنیم؟ | ||
| ۴ | ۱-۵ | تصویرسازی فضایی و API: استفاده از Matplotlib/Folium برای نمایش آماری داده‌ها و نقشه‌های تعاملی. کار با Google Earth Engine API (مقدماتی). | ۱۰ ساعت | دوره رایگان: [Google Earth Engine 101 (Udemy یا یوتوب)](جستجو کنید: “Google Earth Engine Tutorial for Beginners”) | تمرین: با استفاده از Folium، یک نقشه تعاملی از شهرهای مهم بسازید و با کلیک روی آن‌ها، جمعیت را نمایش دهید. |
| ۶ (مرور) | چالش فاز ۱: پروژه کوچک ۱: داده‌های وکتری نقاط زلزله یک منطقه را دانلود کنید. با GeoPandas بخوانید، بافر ۵ کیلومتری بزنید و سپس با Folium نمایش دهید. | ۴ ساعت | تثبیت: یادداشت‌برداری: خلاصه تمام کتابخانه‌های یادگرفته شده و کاربرد اصلی آن‌ها را بنویسید. | ||
| فاز ۲: یادگیری ماشین پایه و کاربرد فضایی | |||||
| ۵ | ۱-۵ | مبانی یادگیری ماشین (ML): تفاوت یادگیری نظارت شده و نظارت نشده، مفاهیم مدل، آموزش، تست و ارزیابی. | ۱۰ ساعت | دوره آنلاین: Machine Learning (Andrew Ng) در Coursera (به صورت ممیزی رایگان) | تمرین: یک مجموعه داده ساده (غیرفضایی) را با Scikit-learn رگرسیون کنید. |
| ۶ (مرور) | ارزیابی ۳: مرور مفاهیم یادگیری ماشین و محاسبه دقت مدل (Accuracy). | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: Bias و Variance در مدل‌سازی یعنی چه؟ | ||
| ۶ | ۱-۵ | دسته‌بندی (Classification) فضایی: استفاده از مدل‌های RandomForest و SVM برای دسته‌بندی کاربری زمین (با استفاده از ویژگی‌های مکانی). | ۱۰ ساعت | ویدئو: [Classification with Scikit-learn (یوتوب)](جستجو کنید: “Scikit-learn Classification Tutorial”) | تمرین: یک مجموعه داده حاوی ویژگی‌های مکانی (ارتفاع، شیب، فاصله از جاده) را بگیرید و سعی کنید نوع کاربری زمین را پیش‌بینی کنید. |
| ۶ (مرور) | تمرین ترکیبی: ارتباط بین ویژگی‌های مکانی (مانند نزدیکی به رودخانه) با کلاس‌های پیش‌بینی شده را تحلیل کنید. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: چرا در داده‌های مکانی، Random Forest اغلب بهتر از مدل‌های ساده عمل می‌کند؟ | ||
| ۷ | ۱-۵ | خوشه‌بندی (Clustering) فضایی: الگوریتم‌های K-Means و DBSCAN. شناسایی نقاط داغ (Hotspot Analysis) برای جرایم، بیماری‌ها یا تراکم. | ۱۰ ساعت | آموزش متنی: [DBSCAN & K-Means for Spatial Data](جستجو کنید: “DBSCAN Clustering for Geographic Data Python”) | تمرین: داده‌های وقوع جرم یا تصادفات یک شهر را خوشه‌بندی کنید و خوشه‌های مهم (نقاط داغ) را روی نقشه نمایش دهید. |
| ۶ (مرور) | ارزیابی ۴: مرور کامل مفاهیم ML و نحوه انتخاب بین Classification و Clustering. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: چه زمانی از DBSCAN و چه زمانی از K-Means استفاده می‌کنیم؟ | ||
| ۸ | ۱-۵ | مقدمات یادگیری عمیق (Deep Learning): آشنایی با شبکه‌های عصبی (ANN)، توابع فعال‌سازی و مفاهیم TensorFlow/PyTorch. | ۱۰ ساعت | دوره آنلاین: Deep Learning Specialization (Andrew Ng) در Coursera (به صورت ممیزی رایگان) | تمرین: یک شبکه عصبی بسیار ساده با TensorFlow/PyTorch بسازید و آن را روی یک مجموعه داده عددی اجرا کنید. |
| ۶ (مرور) | چالش فاز ۲: پروژه کوچک ۲ (ترکیبی): خوشه‌بندی فضایی (هفته ۷) را انجام داده و سپس با استفاده از نتایج، با یک مدل Classification (هفته ۶)، پیش‌بینی کنید که خوشه‌های مشابه در سایر مناطق کجا قرار دارند. | ۴ ساعت | تثبیت: تدریس به دیگران: مفاهیم Classification و Clustering را به یک دوست توضیح دهید. | ||
| فاز ۳: سنجش از دور و یادگیری عمیق فضایی | |||||
| ۹ | ۱-۵ | داده‌های رستری و سنجش از دور (RS): کار با Rasterio و GDAL. خواندن تصاویر ماهواره‌ای، باندها، و محاسبات شاخص‌ها (مثل NDVI). | ۱۰ ساعت | مستندات: Rasterio Documentation – Quick Start | تمرین: یک تصویر ماهواره‌ای Sentinel-2 را دانلود کرده، شاخص NDVI (پوشش گیاهی) را محاسبه و آن را نمایش دهید. |
| ۶ (مرور) | ارزیابی ۵: مرور کار با داده‌های رستری و تفاوت آن با داده‌های وکتری. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: Rasterio و GeoPandas چه وظایفی را بر عهده دارند؟ | ||
| ۱۰ | ۱-۵ | یادگیری عمیق برای RS (CNN): شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای پردازش تصاویر. آماده‌سازی داده برای Segmentaion (Unets). | ۱۰ ساعت | ویدئو: [Deep Learning for Remote Sensing with Python (یوتوب)](جستجو کنید: “Unet for satellite imagery segmentation”) | تمرین: یک تصویر ماهواره‌ای را بارگذاری کرده و آن را به قطعات کوچک (Tile) تقسیم کنید تا برای مدل‌های عمیق آماده شود. |
| ۶ (مرور) | تمرین فاصله‌ای: مرور کامل تمام مراحل از پایتون پایه تا شبکه‌های عصبی. | ۲ ساعت | سوالات بازبینی: چرا CNNها برای تصاویر بهتر از ANNها هستند؟ | ||
| ۱۱ | ۱-۵ | پروژه کاربری زمین (LULC): پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق (مثلاً U-Net) برای دسته‌بندی خودکار کاربری زمین از روی تصویر ماهواره‌ای (آب، جنگل، شهر). | ۱۰ ساعت | کد نمونه (GitHub): [GitHub – LULC Segmentation U-Net](جستجو کنید: “GitHub Unet Land Use Classification”) | تمرین: با استفاده از یک مجموعه داده آموزشی کوچک، مدل را آموزش داده و یک منطقه جدید را پیش‌بینی کنید. |
| ۶ (مرور) | ارزیابی ۶: بررسی نتایج مدل: آیا مدل منطقی کار می‌کند؟ نحوه بهبود دقت مدل. | ۴ ساعت | سوالات بازبینی: برای بهبود دقت مدل چه پارامترهایی را باید تغییر دهید؟ | ||
| ۱۲ | ۱-۷ | پروژه نهایی و نمونه کار (Portfolio): اجرای یک پروژه کامل GeoAI (از دانلود داده تا ارزیابی مدل و ارائه نتایج در یک Notebook ژوپیتر). | ۱۴ ساعت | تکمیل سند: آماده‌سازی پروژه نهایی به عنوان بهترین نمونه کار شما برای مصاحبه‌های شغلی. |
۴. نکات کلیدی برای موفقیت در ۱۲ هفته
۱. چگونه انگیزه را حفظ کنیم؟
روی خروجی بصری تمرکز کنید: GeoAI یک مزیت بزرگ دارد: شما نتایج کارتان را روی نقشه می‌بینید! هر هفته یک نقشه یا نمودار زیبا بسازید و آن را با دیگران به اشتراک بگذارید تا از دیدن پیشرفت خود انگیزه بگیرید.
استراحت فعال: وقتی خسته شدید، به جای رها کردن کامل، از کدنویسی به مطالعه مقالات کاربردی در مورد GeoAI تغییر موضع دهید. (مثلاً بخوانید شرکت‌های بزرگ چطور از این فناوری استفاده می‌کنند).
انجمن‌ها: به انجمن‌های برنامه‌نویسی فضایی (مثل گروه‌های تلگرامی یا Stack Exchange) بپیوندید و هر روز سعی کنید سؤالات دیگران را بخوانید، حتی اگر نتوانید پاسخ دهید.
۲. چه روشی برای تثبیت یادگیری خوب است؟
ژوپیتر نوت‌بوک (Jupyter Notebooks): هر تمرین و پروژه‌ای را در یک ژوپیتر نوت‌بوک ذخیره کنید. ژوپیتر نوت‌بوک هم کد شماست، هم مستندسازی، و هم بهترین فرمت برای ارائه نمونه کار به کارفرما.
ساخت گیت‌هاب (GitHub): در هفته‌های ابتدایی یک اکانت GitHub بسازید و تمام پروژه‌های کوچک و نهایی خود را در آنجا بارگذاری کنید. این مدرک واقعی شما برای بازار کار است.
تثبیت با تغییر: یک مدل Classification را یاد گرفتید؟ سعی کنید با همان داده‌ها یک مدل Regression (پیش‌بینی عددی) پیاده‌سازی کنید تا ببینید مفاهیم چطور تغییر می‌کنند.
۳. نکات کلیدی برای گذراندن موفق دو هفته اول
پایتون، الفبای شماست: هفته اول و دوم (پایتون و Pandas) را به هیچ عنوان سریع رد نکنید. اگر در این مبانی قوی نباشید، در مواجهه با کتابخانه‌های فضایی (GeoPandas) دچار مشکل خواهید شد.
ابزار مناسب: از همان ابتدا از محیط توسعه مناسب (IDE) مانند VS Code یا PyCharm استفاده کنید. یادگیری محیط و مدیریت پکیج‌ها (با conda یا pip) را جدی بگیرید.
پرسیدن نترسید: اگر در نصب یک کتابخانه یا اجرای یک خط کد به مشکل خوردید، دقیقاً متن خطا را در گوگل جستجو کنید. ۹۹٪ مواقع، این مشکل قبلاً برای کس دیگری هم پیش آمده و راه حل آن در انجمن‌ها موجود است.
بدون دیدگاه