سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی هوشمند مصرف سوخت: از داده‌های جدولی تا مدل‌های زمانی پیشرفته

کتاب پیش‌بینی هوشمند مصرف سوخت: از داده‌های جدولی تا مدل‌های زمانی پیشرفته

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 پیش‌بینی هوشمند مصرف سوخت: از داده‌های جدولی تا مدل‌های زمانی پیشرفته

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با داده‌های جدولی و سری‌های زمانی
  • 3. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با علم داده
  • 4. مروری بر مقاله FuelCast و انگیزه آن
  • 5. معرفی مصرف سوخت کشتی و عوامل موثر
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مربوط به مصرف سوخت
  • 7. روش‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های نامرتب
  • 8. مهندسی ویژگی: استخراج ویژگی‌های مرتبط از داده‌های خام
  • 9. تبدیل داده‌های جدولی به فرمت مناسب برای مدل‌سازی
  • 10. بررسی توزیع داده‌ها و شناسایی الگوهای مهم
  • 11. تجزیه و تحلیل آماری داده‌های مصرف سوخت
  • 12. مصورسازی داده‌ها برای کشف روابط و روندها
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی
  • 14. رگرسیون خطی: مبانی و کاربردها
  • 15. رگرسیون چندگانه و انتخاب ویژگی
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی: معیارهای خطا
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های درختی
  • 18. درخت تصمیم: ساختار و الگوریتم‌ها
  • 19. جنگل تصادفی: مزایا و معایب
  • 20. گرادیان بوستینگ ماشین‌ها: XGBoost, LightGBM, CatBoost
  • 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های درختی
  • 22. ارزیابی و مقایسه مدل‌های درختی
  • 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 24. شبکه‌های عصبی پیشخور: ساختار و آموزش
  • 25. توابع فعال‌سازی و لایه‌های مخفی
  • 26. روش‌های تنظیم‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 27. بهینه‌سازی الگوریتم‌های آموزش شبکه‌های عصبی
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): مبانی و کاربردها
  • 29. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM): معماری و عملکرد
  • 30. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU): جایگزینی برای LSTM
  • 31. مدل‌های ترکیبی RNN و LSTM برای پیش‌بینی
  • 32. توجه (Attention) در شبکه‌های عصبی: مکانیسم و کاربرد
  • 33. Transformer: معماری و کاربرد در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 34. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 35. ترکیب داده‌های مکانی و زمانی در مدل‌سازی
  • 36. ویژگی‌های مرتبط با موقعیت جغرافیایی کشتی
  • 37. تاثیر شرایط آب و هوایی بر مصرف سوخت
  • 38. ادغام داده‌های آب و هوایی در مدل‌های پیش‌بینی
  • 39. استفاده از داده‌های AIS برای ردیابی مسیر کشتی
  • 40. محاسبه فاصله و سرعت کشتی از داده‌های AIS
  • 41. مهندسی ویژگی بر اساس داده‌های AIS
  • 42. مدل‌سازی مصرف سوخت با استفاده از داده‌های مکانی-زمانی
  • 43. پیش‌بینی چند مرحله‌ای (Multi-step forecasting)
  • 44. روش‌های پیش‌بینی چند مرحله‌ای: مستقیم و بازگشتی
  • 45. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی چند مرحله‌ای
  • 46. مبانی یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 47. انتقال دانش از یک کشتی به کشتی دیگر
  • 48. یادگیری انتقال در مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 49. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی برای افزایش داده‌ها
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای سری‌های زمانی
  • 51. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار در محیط عملیاتی
  • 52. معیارهای عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 53. مانیتورینگ عملکرد مدل و تشخیص انحراف
  • 54. روش‌های بازآموزی (Retraining) مدل
  • 55. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مصرف سوخت
  • 56. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 57. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 58. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. تفسیر اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های پیش‌بینی مصرف سوخت
  • 60. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری‌های عملیاتی
  • 61. بهینه‌سازی مسیر و سرعت کشتی با استفاده از پیش‌بینی‌ها
  • 62. کاهش مصرف سوخت و آلایندگی با استفاده از مدل‌ها
  • 63. معرفی ابزارهای متن‌باز برای مدل‌سازی داده‌ها
  • 64. Python و کتابخانه‌های مرتبط (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 65. استفاده از محیط‌های ابری برای آموزش مدل‌ها (Google Colab, AWS SageMaker)
  • 66. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس وب (REST API)
  • 67. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
  • 68. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 69. استفاده از سیستم‌های مدیریت ورژن (Git)
  • 70. همکاری در پروژه‌های علم داده
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق هندسی (Geometric Deep Learning)
  • 72. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 73. کاربرد GNN در مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 74. پیش‌بینی مصرف سوخت با استفاده از GNN
  • 75. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 76. کاربرد RL در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 77. محیط شبیه‌سازی برای آموزش Agentهای RL
  • 78. الگوریتم‌های RL برای بهینه‌سازی مسیر و سرعت
  • 79. ارزیابی عملکرد Agentهای RL
  • 80. ادغام یادگیری تقویتی با مدل‌های پیش‌بینی
  • 81. مبانی محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 82. استفاده از خدمات ابری برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 83. معماری‌های ابری برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 84. مقایسه پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 85. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 86. معماری‌های پردازش داده‌های جریانی
  • 87. ادغام داده‌های جریانی با مدل‌های پیش‌بینی
  • 88. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مصرف سوخت
  • 89. روش‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 90. کاربرد تشخیص ناهنجاری در پیشگیری از مشکلات فنی
  • 91. مانیتورینگ آنلاین مصرف سوخت و هشدارهای زودهنگام
  • 92. مبانی بلاک‌چین (Blockchain)
  • 93. کاربرد بلاک‌چین در مدیریت زنجیره تامین سوخت
  • 94. شفافیت و امنیت داده‌ها با استفاده از بلاک‌چین
  • 95. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT)
  • 96. نقش IoT در جمع‌آوری داده‌های مصرف سوخت
  • 97. یکپارچه‌سازی حسگرها و دستگاه‌های IoT
  • 98. امنیت داده‌های IoT
  • 99. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت کشتیرانی
  • 100. خودکارسازی فرآیندهای عملیاتی با استفاده از هوش مصنوعی

📚 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.