اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و علم داده
• 2. مبانی آمار و احتمال برای علم داده
• 3. مفاهیم اولیه سری‌های زمانی
• 4. انواع سری‌های زمانی
• 5. نمایش گرافیکی سری‌های زمانی
• 6. تجزیه و تحلیل توصیفی سری‌های زمانی
• 7. مفهوم ایستایی و ناایستایی
• 8. آزمون‌های ایستایی
• 9. روش‌های تبدیل سری‌های زمانی به ایستایی
• 10. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
• 11. مدل‌های خودرگرسیون (AR)
• 12. مدل‌های خودرگرسیون میانگین متحرک (ARMA)
• 13. تشخیص مرتبه مدل‌های ARMA
• 14. برآورد پارامترهای مدل‌های ARMA
• 15. تشخیص برازش مدل‌های ARMA
• 16. پیش‌بینی با مدل‌های ARMA
• 17. مدل‌های خودرگرسیون یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
• 18. تشخیص مرتبه مدل‌های ARIMA
• 19. برآورد پارامترهای مدل‌های ARIMA
• 20. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
• 21. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
• 22. تشخیص مرتبه مدل‌های SARIMA
• 23. برآورد پارامترهای مدل‌های SARIMA
• 24. پیش‌بینی با مدل‌های SARIMA
• 25. مفهوم هم‌انباشتگی (Cointegration)
• 26. آزمون‌های هم‌انباشتگی
• 27. مدل‌های تصحیح خطا (ECM)
• 28. پیش‌بینی با مدل‌های ECM
• 29. مدل‌های سری زمانی چندمتغیره (VAR)
• 30. تشخیص مرتبه مدل‌های VAR
• 31. برآورد پارامترهای مدل‌های VAR
• 32. پیش‌بینی با مدل‌های VAR
• 33. مدل‌های تصحیح خطای برداری (VECM)
• 34. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 36. آموزش شبکه‌های عصبی
• 37. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 38. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 39. روش‌های تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 41. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 42. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 43. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 44. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
• 45. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) برای سری‌های زمانی
• 46. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 47. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 48. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی
• 49. اعتبار سنجی متقابل در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 50. تکنیک‌های تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 51. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ترکیبی (Ensemble)
• 52. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 53. الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 54. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
• 55. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در سری‌های زمانی
• 56. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در سری‌های زمانی
• 57. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی مبتنی بر گراف
• 58. مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی با ابعاد بالا
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 60. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت سری‌های زمانی
• 61. پیش‌بینی تقاضا با مدل‌های سری زمانی
• 62. پیش‌بینی قیمت سهام با رویکردهای آماری و یادگیری عمیق
• 63. مدل‌سازی ریسک در سری‌های زمانی مالی
• 64. پیش‌بینی آب و هوا با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 65. کاربرد سری‌های زمانی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 66. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی تولید صنعتی
• 67. پیش‌بینی مصرف انرژی با مدل‌های سری زمانی
• 68. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 69. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی ترافیک
• 70. پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 71. مدل‌سازی سری‌های زمانی در حوزه سلامت
• 72. پیش‌بینی رویدادهای طبیعی با مدل‌های سری زمانی
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) و سری‌های زمانی
• 74. معماری‌های توزیع شده برای پردازش سری‌های زمانی
• 75. امنیت داده در سیستم‌های سری زمانی
• 76. اخلاقیات در علم داده و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 77. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
• 78. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده در ایران
• 79. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌های سری زمانی
• 80. اصول حاکم بر بانکداری بدون ربا در پیش‌بینی‌های مالی
• 81. کاربرد مدل‌های سری زمانی در اقتصاد مقاومتی
• 82. تحلیل ریسک سرمایه‌گذاری با رویکرد اسلامی
• 83. مباحث حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی و داده
• 84. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه مدل‌های پیش‌بینی
• 85. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 86. استانداردهای داده در جمهوری اسلامی ایران
• 87. مدیریت داده‌های سری زمانی در سازمان‌ها
• 88. امنیت سایبری در سیستم‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 89. مباحث فنی در پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی
• 90. نرم‌افزارهای آماری و یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
• 91. ابزارهای متن باز برای تحلیل سری‌های زمانی
• 92. کاربرد ابزارهای بصری‌سازی داده در سری‌های زمانی
• 93. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های فضایی-زمانی
• 94. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی آلودگی هوا
• 95. پیش‌بینی سیل و حوادث طبیعی با مدل‌های سری زمانی
• 96. کاربرد سری‌های زمانی در کشاورزی هوشمند
• 97. مدل‌سازی سری‌های زمانی در حوزه گردشگری
• 98. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با مدل‌های سری زمانی
• 99. مدیریت موجودی با استفاده از پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 100. تحلیل سری‌های زمانی در شبکه‌های اجتماعی