کتاب GeoReg: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم‌داده با رگرسیون محدود (Few-Shot) با استفاده از LLM و تصاویر ماهواره‌ای
, ,

کتاب GeoReg: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم‌داده با رگرسیون محدود (Few-Shot) با استفاده از LLM و تصاویر ماهواره‌ای

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018163 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 GeoReg: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم‌داده با رگرسیون محدود (Few-Shot) با استفاده از LLM و تصاویر ماهواره‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم اجتماعی و اقتصاد

موضوع میانی: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی با استفاده از داده‌های مکانی و مدل‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در علوم اجتماعی و اقتصاد
  • 2. آشنایی با داده های بزرگ و اهمیت آن در تحلیل های اجتماعی-اقتصادی
  • 3. مبانی یادگیری ماشین و مفاهیم کلیدی آن
  • 4. مروری بر انواع مدل های رگرسیون
  • 5. آشنایی با داده های مکانی و اهمیت آن ها
  • 6. اصول پردازش تصاویر ماهواره ای و کاربرد آن ها
  • 7. معرفی شاخص های اقتصادی-اجتماعی و اهمیت تخمین آن ها
  • 8. چالش های تخمین شاخص های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم داده
  • 9. مروری بر مدل های یادگیری چند-شات (Few-Shot Learning)
  • 10. معرفی مقاله GeoReg و هدف اصلی آن
  • 11. بررسی داده های مورد استفاده در مقاله GeoReg
  • 12. مروری بر معماری مدل GeoReg
  • 13. جزئیات پیاده سازی رگرسیون با محدودیت وزن (Weight-Constrained Regression)
  • 14. نقش مدل های زبانی بزرگ (LLMs) در GeoReg
  • 15. استفاده از LLMs برای استخراج ویژگی ها از داده های متنی
  • 16. ادغام داده های مکانی و داده های متنی در GeoReg
  • 17. مراحل پیش پردازش داده ها در GeoReg
  • 18. آموزش و ارزیابی مدل GeoReg
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل های رگرسیون
  • 20. مقایسه GeoReg با سایر روش های موجود
  • 21. نتایج و تحلیل های ارائه شده در مقاله GeoReg
  • 22. نقش تصاویر ماهواره ای در بهبود عملکرد GeoReg
  • 23. بررسی حساسیت مدل GeoReg به پارامترهای مختلف
  • 24. کاربردهای GeoReg در دنیای واقعی
  • 25. مزایا و معایب GeoReg
  • 26. آینده GeoReg و تحقیقات آتی
  • 27. آشنایی با محیط های توسعه پایتون برای یادگیری ماشین
  • 28. نصب و راه اندازی کتابخانه های مورد نیاز (PyTorch, TensorFlow, etc.)
  • 29. مبانی کار با داده های عددی در پایتون (NumPy)
  • 30. مبانی کار با داده های جدولی در پایتون (Pandas)
  • 31. آشنایی با کتابخانه های پردازش تصویر (OpenCV, Pillow)
  • 32. مبانی یادگیری ماشین با Scikit-learn
  • 33. آموزش مدل های رگرسیون خطی با Scikit-learn
  • 34. آموزش مدل های رگرسیون غیرخطی با Scikit-learn
  • 35. اعتبارسنجی مدل های یادگیری ماشین
  • 36. انتخاب و تنظیم مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 37. پیاده سازی رگرسیون با محدودیت وزن
  • 38. کار با داده های مکانی در پایتون (GeoPandas)
  • 39. پردازش تصاویر ماهواره ای با استفاده از پایتون
  • 40. استفاده از API های تصاویر ماهواره ای (Google Earth Engine, Sentinel Hub)
  • 41. استخراج ویژگی ها از تصاویر ماهواره ای
  • 42. ادغام داده های مکانی و ویژگی های استخراج شده
  • 43. استفاده از مدل های زبانی بزرگ (LLMs) در پایتون (Hugging Face Transformers)
  • 44. استخراج ویژگی ها از داده های متنی با LLMs
  • 45. ایجاد مجموعه داده برای آموزش مدل GeoReg
  • 46. پیاده سازی معماری GeoReg با PyTorch
  • 47. پیاده سازی معماری GeoReg با TensorFlow
  • 48. آموزش و ارزیابی مدل GeoReg با داده های واقعی
  • 49. بهینه سازی مدل GeoReg برای عملکرد بهتر
  • 50. مقایسه GeoReg با روش های جایگزین
  • 51. تجزیه و تحلیل خطا و بهبود مدل
  • 52. استفاده از GeoReg برای پیش بینی های منطقه ای
  • 53. استفاده از GeoReg برای پیش بینی های زمانی
  • 54. تجسم نتایج مدل GeoReg
  • 55. ارائه نتایج و گزارش گیری
  • 56. مبانی یادگیری عمیق
  • 57. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 58. لایه های مختلف در شبکه های عصبی
  • 59. توابع فعال سازی
  • 60. بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق
  • 61. معرفی شبکه های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 62. معرفی شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 63. معرفی مدل های ترانسفورمر (Transformer)
  • 64. کاربرد ترانسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 65. استفاده از شبکه های عصبی در پردازش تصاویر
  • 66. نقش شبکه های عصبی در GeoReg
  • 67. آموزش مدل های یادگیری عمیق با PyTorch
  • 68. آموزش مدل های یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 69. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های از پیش آموزش دیده
  • 71. بهره گیری از تکنیک های Regularization
  • 72. بهره گیری از تکنیک های Data Augmentation
  • 73. چالش های داده های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 74. مدیریت داده های گمشده (Missing Data)
  • 75. مفاهیم اساسی در آمار و احتمالات
  • 76. آزمون های فرضیه (Hypothesis Testing)
  • 77. فاصله اطمینان (Confidence Interval)
  • 78. تحلیل سری های زمانی
  • 79. آشنایی با نرم افزارهای تحلیل داده (R, SPSS)
  • 80. اخلاق در هوش مصنوعی و داده های بزرگ
  • 81. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده ها
  • 82. سوگیری (Bias) در الگوریتم ها و راه های مقابله با آن
  • 83. مبانی یادگیری تقویتی
  • 84. یادگیری تقویتی در علوم اجتماعی و اقتصاد
  • 85. کاربرد GeoReg در حوزه های مختلف (بهداشت، فقر، آموزش)
  • 86. مطالعه موردی: استفاده از GeoReg در یک منطقه خاص
  • 87. چالش ها و فرصت های پیش روی GeoReg
  • 88. آینده هوش مصنوعی در علوم اجتماعی و اقتصاد
  • 89. تاثیر هوش مصنوعی بر سیاست گذاری های اجتماعی
  • 90. معرفی منابع و مقالات مرتبط با GeoReg
  • 91. مروری بر ابزارهای تجسم داده ها
  • 92. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج
  • 93. راهنمای عملی برای پیاده سازی GeoReg
  • 94. نکات و ترفندهای پیشرفته در GeoReg
  • 95. رفع اشکال و عیب یابی در GeoReg
  • 96. بهینه سازی عملکرد مدل GeoReg
  • 97. مقایسه GeoReg با سایر روش ها در شرایط مختلف
  • 98. آینده پژوهی در زمینه GeoReg و مدل های مشابه
  • 99. جمع بندی و نتیجه گیری دوره
  • 100. معرفی پروژه های عملی برای تمرین

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب GeoReg: تخمین شاخص‌های اقتصادی-اجتماعی در مناطق کم‌داده با رگرسیون محدود (Few-Shot) با استفاده از LLM و تصاویر ماهواره‌ای”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا