این محصول آموزشی، فرصتی بی‌نظیر برای محققان، دانشجویان، مهندسان و تمامی علاقه‌مندان به تحلیل و مدل‌سازی داده‌هاست تا بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی، با قابلیت‌های پیشرفته یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی در STELAB  آشنا شوند.

در این محصول، با محیط کاربرپسند و حرفه‌ای STELAB کار خواهید کرد و یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خود را در هر زمینه‌ای از علوم مهندسی و تحقیقات علمی گرفته تا مدیریت داده‌های صنعتی و اقتصادی تحلیل، مدل‌سازی و پیش‌بینی کنید.

 

تهیه کننذگان در این محصول:

• مفاهیم پایه و پیشرفته شبکه‌های عصبی مصنوعی را خواهند شناخت.
• نحوه آماده‌سازی، نرمال‌سازی، دسته‌بندی و تحلیل داده‌ها را خواهند آموخت.
• قادر خواهند بود مدل‌های هوشمند برای پیش‌بینی، رگرسیون و دسته‌بندی داده‌ها طراحی کنند.
• با روش‌های شناسایی داده‌های پرت و تحلیل همبستگی داده‌ها آشنا خواهند شد.
• از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم ژنتیک برای افزایش دقت مدل‌ها بهره خواهند گرفت.
• در نهایت با مثال‌های کاملاً کاربردی، مهارت عملی در پروژه‌های واقعی کسب خواهند کرد.

این آموزش به شما کمک می‌کند تا بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی و پیچیدگی‌های نرم‌افزارهای تخصصی، تمامی مراحل تحلیل و مدل‌سازی داده را در محیطی یکپارچه، سریع و ساده انجام دهید.

---

اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را در داده‌کاوی، یادگیری ماشین، پیش‌بینی سری‌های زمانی و آموزش شبکه‌های عصبی ارتقا دهید و در پروژه‌های علمی یا صنعتی خود یک گام جلوتر باشید، این آموزش دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

---

معرفی مدرس

• دکتر رضا تیموری
• دکتری سازه های آبی – دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
• توسعه دهنده نرم افزارهای تخصصی حوزه آب، رسوب، هوش مصنوعی و جی آی اس
• متخصص هیدرولیک و هیدرولیک رسوب
• توسعه دهنده نرم افزار STE
• دانشجوی ممتاز و رتبه اول رشته سازه های آبی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی در مقطع کارشناسی ارشد و دکتری
• بالاترین معدل هم ورودی دوره کارشناسی ارشد و دکتری دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
• کسب رتبه اول در چهارمین جشنواره حرکت و سفیران امید
• برگزیده کشوری دومین جشنواره ملی ایده ها و اختراعات آب و هیدرولیک ایران
• موسس و مدیرعامل شرکت دانش‌بنیان محققان علوم و فنون آب هیرکان
• عضو بنیاد ملی نخبگان و سرباز نخبه شرکت آب منطقه ای گلستان

---

قسمتی از آموزش

---

عناوین آموزشی

عناوین درنظر گرفته شده به شرح زیر است:

1. آشنایی با مفاهیم و عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
2. روش‌های تعلیم و بهینه‌سازی ANN
3. کاربردهای ANN در تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها
4. معرفی نرم‌افزار STE و افزونه STELAB
5. نصب، فعال‌سازی و شروع کار با STELAB
6. ایجاد پروژه و مدیریت جداول داده
7. تعریف ورودی‌ها و خروجی‌های شبکه عصبی
8. مدیریت و تقسیم‌بندی داده‌ها برای آموزش و آزمون
9. محاسبه و تحلیل پارامترهای هیدرولیکی در STELAB
10. تحلیل همبستگی داده‌ها و شناسایی روابط ورودی – خروجی
11. شناسایی داده‌های پرت
12. تنظیم ساختار لایه‌های شبکه عصبی
13. انتخاب توابع فعال‌سازی مناسب
14. تنظیم پارامترهای الگوریتم ژنتیک برای بهبود آموزش
15. نرمال‌سازی داده‌ها و انتخاب معیارهای ارزیابی مدل
16. آموزش و اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی و تحلیل نتایج
17. تمرین و حل مثال‌های کاربردی متنوع در حوزه‌های مختلف

---

معرفی نرم افزار STE

برآورد بار رسوبی در رودخانه‌ها یکی از مهمترین بخش‌های مطالعات انتقال رسوب و مهندسی رودخانه است. حمل بار رسوبی در مسیر‌های آبرفتی بطور وسیعی مورد مطالعه قرار گرفته است و روابط متفاوتی براساس اطلاعات آزمایشگاهی یا صحرایی ارائه شده است. برآورد نرخ حمل بار رسوبی با استفاده از معادلات مختلف نتایج متفاوتی می‌دهند که همیشه قابل اعتماد نیستند.

برآورد مقدار مواد رسوبي كه يك جريان مشخص قادر به حمل آن است يكي از موضوعات اصلي تحقيقات رسوب می باشد كه در بسياري از پروژه های مهندسي همچون برنامه‌ ريزی و طراحي منابع ذخيره آب، مورفولوژی و تغييرات بستر رودخانه، برآورد رسوب ساليانه براي آبگيرهای رودخانه، طراحي و نگهداري كانال هاي آبياری پايدار، حفاظت سواحل، لايروبي كانال ها و غيره حائز اهميت مي‌باشد. در مقايسه با شاخه هاي ديگر علم هيدروليك، پيشرفت انجام‌شده در زمينه انتقال رسوب بسيار كمتر بوده است و دليل آن ارتباط پيچيده تعداد زيادي از پارامترهاي رسوب و جريان آب هست كه تداخل و تأثیر متقابل آن‌ها فرموله كردن پديده انتقال را مشكل می سازد.

راه حل این مشکل استفاده از نرم افزار برآوردگر بار رسوبی در رودخانه ها است. این نرم افزار با بهره‌گیری از موتور قدرتمند هوش مصنوعی، الگوریتم هوشمند ژنتیک و مدل هایی قدرتمند نظیر مدل شبه دو بعدی شیونو ونایت ، تفالتی ، ساماگا و همکاران ، انیشتین و غیره تمام مراحل لازم برای دسته بندی داده ها، تحلیل، محاسبه، واسنجی و صحت سنجی مقادیر برای برآورد سریع و دقیق بار رسوبی در رودخانه ها را انجام داده و خروجی های مورد انتظار کارشناسان را ارائه خواهد داد.

برای کسب اطلاعات بیشتر به سایت رسمی نرم افزار به آدرس https://ste.hwstr.ir مراجعه فرمایید.

 

افزونه STELAB
در دنیای امروز که داده‌ها نقش کلیدی در تصمیم‌گیری و پیش‌بینی روندها ایفا می‌کنند، داشتن ابزاری قدرتمند برای تحلیل و مدل‌سازی هوشمند داده‌ها ضروری است. افزونه STELAB در نرم‌افزار  STE دقیقاً با همین هدف توسعه یافته است؛ ابزاری پیشرفته، کاربرپسند و بدون نیاز به کدنویسی برای انجام طیف گسترده‌ای از تحلیل‌های داده‌محور.

STELAB ابتدا با نام IM4STE توسعه داده شد و اکنون به یک ماژول هوشمند و انعطاف‌پذیر ارتقا یافته که می‌تواند در زمینه‌های مختلف از مهندسی و علوم زیست‌محیطی گرفته تا اقتصاد، مدیریت و حتی علوم پزشکی مورد استفاده قرار گیرد.

 

قابلیت های اصلی افزونه STELAB:

• تحلیل رگرسیونی (Regression Analysis): شناسایی و کمی‌سازی روابط میان متغیرها برای بهبود برآوردها و مدل‌های داده‌محور
• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs): ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی دقیق و کشف الگوهای پیچیده در داده‌ها
• تشخیص داده‌های پرت و پاک‌سازی داده‌ها: افزایش کیفیت داده‌ها با حذف نویز و بهبود دقت تحلیل‌ها
• بهینه‌سازی با الگوریتم ژنتیک (GA): تنظیم خودکار پارامترهای مدل برای دستیابی به بهترین عملکرد پیش‌بینی
• تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis): بررسی روند داده‌ها در طول زمان و پیش‌بینی مقادیر آینده
• دسته‌بندی داده‌ها (Classification): گروه‌بندی هوشمند داده‌ها برای تحلیل‌های پیچیده و تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر

با استفاده از STELAB، کاربران می‌توانند به‌سادگی از داده‌های خام به مدل‌های هوشمند و پیش‌بینی‌های دقیق برسند و فرآیندهای تحلیلی پیچیده را در محیطی یکپارچه و کاربرپسند انجام دهند. این افزونه راهکاری قدرتمند برای تحلیل پیشرفته داده، مدل‌سازی هوشمند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در هر حوزه‌ای است.

---

کاربرد

این آموزش با تمرکز بر تحلیل داده، یادگیری ماشین و آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی بدون نیاز به کدنویسی، به شرکت‌کنندگان می‌آموزد چگونه داده‌های خود را در هر حوزه‌ای از مهندسی و علوم پایه تا اقتصاد، پزشکی و مدیریت به‌صورت هوشمند تحلیل، دسته‌بندی و پیش‌بینی کنند.

در این آموزش یاد می‌گیرید چگونه:

• داده‌های خام را برای تحلیل آماده و مرتب کنند.
• الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کرده و مدل‌های هوشمند بسازند.
• از شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم ژنتیک برای افزایش دقت مدل‌ها استفاده کنند.
• سری‌های زمانی را تحلیل کرده و مقادیر آینده را با دقت پیش‌بینی کنند.
• بدون نیاز به ابزارهای پیچیده یا دانش برنامه‌نویسی، فرآیندهای داده‌کاوی و مدل‌سازی را در محیطی ساده و کاربرپسند انجام دهند.

این آموزش بستری فراهم می‌کند تا محققان، دانشجویان، کارشناسان داده، مهندسان و تصمیم‌گیران بتوانند با استفاده از قابلیت‌های قدرتمند STELAB، بدون نیاز به کد نویسی و خیلی راحت، سرعت و دقت تحلیل داده‌های خود را افزایش داده و پروژه‌های پژوهشی، صنعتی یا مدیریتی خود را با کارایی و اثربخشی بالاتر به نتیجه برسانند.

---

مخاطبان

این محصول آموزشی برای گستره‌ای از مخاطبان طراحی شده است که به‌دنبال یادگیری روش‌های مدرن تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند بدون نیاز به برنامه‌نویسی هستند. به‌طور ویژه، مناسب موارد زیر است:

محققین حوزه آب، مهندسین هیدرولیک و هیدرولوژی و متخصصین رسوب و فرسایش خاک که می‌خواهند از قابلیت‌های STELAB برای تحلیل داده‌های میدانی، مدل‌سازی و پیش‌بینی بهره ببرند.

کارشناسان محیط زیست و پژوهشگران علوم زمین که به تحلیل داده‌های مکانی و زمانی و استخراج الگوهای پنهان در داده‌ها نیاز دارند.

کارشناسان GIS و سنجش از دور که می‌خواهند داده‌های مکانی را با تکنیک‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین ترکیب کنند.

مهندسین مشاور در پروژه‌های آبی، کارکنان سازمان‌های مرتبط با مدیریت منابع آب و مدیران پروژه که نیاز به ابزارهای سریع، دقیق و قابل اعتماد برای پشتیبانی تصمیم‌گیری‌های عملیاتی و مدیریتی دارند.

اساتید دانشگاه، دانشجویان کارشناسی‌ارشد و دکتری که در حوزه‌های مرتبط پژوهش می‌کنند و به دنبال تسهیل و تسریع در استفاده از شبکه ها عصبی مصنوعی، تحلیل داده‌ها و ارتقای کیفیت خروجی‌های تحقیقاتی خود هستند.

همچنین برای تحلیل‌گران داده، کارشناسان صنعت، و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که می‌خواهند بدون تسلط بر کدنویسی مدل‌های تخمین‌گر و دسته‌بندی‌کننده بسازند و سری‌های زمانی را تحلیل کنند، مناسب است.

در مجموع، این آموزش برای هر فرد یا تیمی که نیاز به انجام تحلیل‌های پیشرفته داده، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده به‌ویژه در حوزه‌های مرتبط با آب، محیط‌زیست و علوم زمین دارد، فرصتی عملی و کاربردی فراهم می‌آورد.