سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی و چالش‌های مدل‌های بنیادی سری زمانی (TSFMs)

کتاب ارزیابی و چالش‌های مدل‌های بنیادی سری زمانی (TSFMs)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ارزیابی و چالش‌های مدل‌های بنیادی سری زمانی (TSFMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های بنیادی (Foundation Models) در علوم داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی سری‌های زمانی: مفاهیم و تعاریف
  • 2. آشنایی با انواع داده‌های سری زمانی
  • 3. ویژگی‌های سری‌های زمانی: ایستایی، روند، تناوب
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 5. روش‌های تجمیع و کاهش ابعاد در سری‌های زمانی
  • 6. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 7. آشنایی با مدل‌های کلاسیک سری زمانی: ARIMA و مشتقات
  • 8. مدل‌های فضای حالت: Kalman Filter و Smoothing
  • 9. معرفی مدل‌های پایه (Foundation Models) و اهمیت آن‌ها
  • 10. مروری بر معماری‌های شبکه عصبی: MLP، CNN، RNN
  • 11. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در سری زمانی
  • 12. شبکه‌های LSTM و GRU: معماری و مزایا
  • 13. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و مفاهیم کلیدی
  • 14. معرفی مدل‌های ترانسفورمر در سری‌های زمانی
  • 15. آشنایی با Attention Mechanism و کاربرد آن در سری‌های زمانی
  • 16. مدل‌های پیش‌آموزش دیده (Pre-trained) در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 17. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در سری‌های زمانی
  • 18. معرفی TSFMs (Time Series Foundation Models) و اهداف آن‌ها
  • 19. بررسی چالش‌های موجود در TSFMs
  • 20. مروری بر مقالات و تحقیقات مرتبط با TSFMs
  • 21. معیارهای ارزیابی در سری‌های زمانی: MAE، MSE، RMSE
  • 22. معرفی و بررسی مجموعه‌داده‌های استاندارد سری زمانی
  • 23. ارزیابی عملکرد TSFMs: رویکردها و معیارها
  • 24. مقایسه TSFMs با مدل‌های کلاسیک
  • 25. مقایسه TSFMs با شبکه‌های عصبی سنتی
  • 26. ارزیابی دقت پیش‌بینی TSFMs
  • 27. ارزیابی سرعت و کارایی TSFMs
  • 28. ارزیابی مصرف منابع TSFMs
  • 29. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از TSFMs
  • 30. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضا با استفاده از TSFMs
  • 31. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی با TSFMs
  • 32. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد استفاده در TSFMs
  • 33. آموزش گام به گام پیاده‌سازی TSFMs
  • 34. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow در TSFMs
  • 35. بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها برای TSFMs
  • 36. انتخاب معماری مناسب برای TSFMs
  • 37. تنظیم هایپرپارامترهای TSFMs
  • 38. آموزش و ارزیابی مدل TSFMs
  • 39. بهینه‌سازی مدل‌های TSFMs
  • 40. تجسم نتایج پیش‌بینی TSFMs
  • 41. مقایسه مدل‌های مختلف TSFMs
  • 42. روش‌های اعتبار‌سنجی متقابل (Cross-Validation) در TSFMs
  • 43. مدل‌های انباشته (Ensemble) در TSFMs
  • 44. تقویت مدل‌ها (Boosting) در TSFMs
  • 45. اهمیت تفسیرپذیری در TSFMs
  • 46. روش‌های تفسیر مدل‌های TSFMs
  • 47. ارزیابی و تفسیر خطاهای مدل
  • 48. شناسایی و رفع Overfitting در TSFMs
  • 49. شناسایی و رفع Underfitting در TSFMs
  • 50. بهبود عملکرد TSFMs با استفاده از داده‌های بیشتر
  • 51. نقش داده‌های خارجی (Exogenous Data) در TSFMs
  • 52. ترکیب داده‌های چندمنبعی در TSFMs
  • 53. کاربرد TSFMs در پیش‌بینی تقاضا
  • 54. کاربرد TSFMs در پیش‌بینی فروش
  • 55. کاربرد TSFMs در پیش‌بینی ترافیک
  • 56. کاربرد TSFMs در تشخیص ناهنجاری
  • 57. کاربرد TSFMs در پزشکی: پیش‌بینی بیماری
  • 58. کاربرد TSFMs در مالی: پیش‌بینی ریسک
  • 59. کاربرد TSFMs در انرژی: پیش‌بینی مصرف
  • 60. کاربرد TSFMs در محیط زیست: پیش‌بینی آلودگی
  • 61. چالش‌های مربوط به داده‌های گمشده در TSFMs
  • 62. چالش‌های مربوط به داده‌های نامتعادل در TSFMs
  • 63. چالش‌های مربوط به داده‌های پرت در TSFMs
  • 64. مدل‌سازی سری‌های زمانی چند متغیره با TSFMs
  • 65. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های نامنظم (Irregular)
  • 66. مدل‌سازی سری‌های زمانی با مقیاس‌های زمانی مختلف
  • 67. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های سریالی طولانی
  • 68. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention-based Models) پیشرفته
  • 69. مدل‌های ترانسفورمر با ساختار سلسله‌مراتبی
  • 70. مدل‌های خود-نظارتی (Self-Supervised) در TSFMs
  • 71. مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در TSFMs
  • 72. بهبود عملکرد TSFMs با استفاده از روش‌های Ensemble
  • 73. بهبود عملکرد TSFMs با استفاده از تکنیک‌های Ensemble پیشرفته
  • 74. روش‌های مقابله با Overfitting در مدل‌های بزرگ
  • 75. روش‌های مقابله با Underfitting در مدل‌های بزرگ
  • 76. بررسی تاثیر معماری‌های مختلف بر عملکرد TSFMs
  • 77. اهمیت معماری‌های lightweight و سریع
  • 78. مقایسه مصرف انرژی مدل‌های مختلف
  • 79. مطالعه‌ی تطبیقی: TSFMs در مقابل مدل‌های سنتی
  • 80. معرفی کتابخانه‌های تخصصی TSFMs
  • 81. آینده TSFMs: روندهای نوظهور
  • 82. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی TSFMs
  • 83. نقش داده‌های بزرگ در پیشرفت TSFMs
  • 84. اهمیت تحقیقات Open Source در حوزه TSFMs
  • 85. معرفی فریمورک‌های آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 86. راه‌حل‌های مقیاس‌پذیری TSFMs
  • 87. مدل‌های ترکیبی: ترکیب TSFMs با سایر روش‌ها
  • 88. تکنیک‌های تنظیم مدل (Model Tuning) پیشرفته
  • 89. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی مدل
  • 90. استفاده از روش‌های Ensemble برای افزایش Robustness
  • 91. پیش‌بینی عدم قطعیت با استفاده از TSFMs
  • 92. مدل‌سازی سری‌های زمانی فضایی-زمانی
  • 93. استفاده از TSFMs برای تشخیص تغییرات ساختاری
  • 94. فیلترینگ سیگنال‌های سری زمانی با استفاده از TSFMs
  • 95. پیش‌بینی رویدادهای نادر با استفاده از TSFMs
  • 96. ایجاد و مدیریت مجموعه‌داده‌های سری زمانی مصنوعی
  • 97. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های TSFMs در مقیاس بزرگ
  • 98. چشم‌انداز و جهت‌گیری‌های آینده در حوزه TSFMs
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. منابع و مراجع

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.