سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی قدرتمند و پایدار انرژی مزارع موج با یادگیری عمیق مبتنی بر Self-Attention و بهینه‌سازی تکاملی

کتاب پیش‌بینی قدرتمند و پایدار انرژی مزارع موج با یادگیری عمیق مبتنی بر Self-Attention و بهینه‌سازی تکاملی

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 قدرتمند و پایدار انرژی مزارع موج با یادگیری عمیق مبتنی بر Self-Attention و بهینه‌سازی تکاملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در انرژی‌های تجدیدپذیر

موضوع میانی: پیش‌بینی پیشرفته انرژی‌های دریایی با مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر انرژی‌های تجدیدپذیر و اهمیت پیش‌بینی
  • 2. چالش‌های پیش‌بینی در انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 3. مزارع موج: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 4. مقدمه بر پیش‌بینی انرژی مزارع موج
  • 5. نیاز به مدل‌های قدرتمند برای پیش‌بینی انرژی مزارع موج
  • 6. آشنایی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 7. مبانی یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN)
  • 9. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. مبانی شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 11. مبانی شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 12. مقدمه بر مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 13. مفاهیم اساسی Self-Attention
  • 14. مقایسه Self-Attention با مکانیزم‌های توجه سنتی
  • 15. کاربرد Self-Attention در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 16. انتقال مفاهیم Self-Attention به پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 17. معماری Transformer و نقش Self-Attention
  • 18. مبانی بهینه‌سازی و جستجوی پارامتر
  • 19. روش‌های سنتی جستجوی پارامتر (Grid Search, Random Search)
  • 20. محدودیت‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 21. مقدمه بر الگوریتم‌های تکاملی
  • 22. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
  • 23. مراحل اصلی الگوریتم ژنتیک: انتخاب، تلاقی، جهش
  • 24. کاربرد الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 25. معرفی جستجوی شبکه‌ای تکاملی (Evolutionary Grid Search)
  • 26. مزایای Evolutionary Grid Search برای مدل‌های پیچیده
  • 27. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مزارع موج
  • 28. شناخت انواع داده‌های مربوط به مزارع موج
  • 29. مقادیر انرژی تولیدی، پارامترهای محیطی (ارتفاع موج، دوره موج، جهت موج، سرعت باد، دما)
  • 30. پاکسازی داده‌ها و حذف نویز
  • 31. مقیاس‌بندی و نرمالیزه‌سازی داده‌ها
  • 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 33. مقدمه بر مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 34. ساخت مدل‌های پایه با استفاده از LSTM و GRU
  • 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های پایه
  • 36. محدودیت‌های مدل‌های پایه در درک وابستگی‌های بلندمدت
  • 37. مقدمه بر معماری Self-Attention برای سری‌های زمانی
  • 38. ساختار Encoder-Decoder مبتنی بر Self-Attention
  • 39. لایه Positional Encoding در مدل‌های Transformer
  • 40. پیاده‌سازی Self-Attention در لایه‌های شبکه عصبی
  • 41. کاربرد Multi-Head Self-Attention
  • 42. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی با Self-Attention
  • 43. معماری پیشنهادی برای پیش‌بینی انرژی مزارع موج
  • 44. ترکیب CNN و Self-Attention
  • 45. استفاده از لایه‌های کانولوشونی برای استخراج ویژگی‌های محلی
  • 46. ادغام ویژگی‌های محلی با Self-Attention برای درک وابستگی‌های جهانی
  • 47. طراحی معماری مدل SelA-WaveForecaster
  • 48. اجزای اصلی مدل SelA-WaveForecaster
  • 49. استفاده از داده‌های ورودی چند متغیره
  • 50. پردازش هر متغیر ورودی به صورت جداگانه
  • 51. لایه Self-Attention برای درک روابط بین متغیرهای ورودی
  • 52. استفاده از لایه‌های Feed-Forward
  • 53. لایه خروجی برای پیش‌بینی انرژی
  • 54. پیاده‌سازی مدل SelA-WaveForecaster در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
  • 55. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای پیش‌بینی انرژی
  • 56. تابع زیان MSE (Mean Squared Error)
  • 57. تابع زیان MAE (Mean Absolute Error)
  • 58. تابع زیان RMSE (Root Mean Squared Error)
  • 59. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer) مناسب
  • 60. بهینه‌ساز Adam
  • 61. بهینه‌ساز RMSprop
  • 62. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 63. معرفی Evolutionary Grid Search برای بهینه‌سازی SelA-WaveForecaster
  • 64. تعریف فضای جستجو برای پارامترهای مدل
  • 65. انتخاب پارامترهای کلیدی برای بهینه‌سازی: تعداد لایه‌ها، اندازه مخفی، نرخ یادگیری، اندازه دسته (Batch Size)
  • 66. پارامترهای مربوط به Self-Attention: تعداد سرها (Heads)، ابعاد فیدفوروارد
  • 67. پارامترهای مربوط به CNN (در صورت استفاده)
  • 68. تعریف تابع تناسب (Fitness Function) برای ارزیابی هر پیکربندی مدل
  • 69. استفاده از معیارهای ارزیابی عملکرد (MAE, RMSE) به عنوان تابع تناسب
  • 70. پایان‌دهی جستجوی تکاملی
  • 71. اجرای Evolutionary Grid Search
  • 72. تجزیه و تحلیل نتایج Evolutionary Grid Search
  • 73. شناسایی پیکربندی بهینه پارامترها
  • 74. تأثیر پارامترهای مختلف بر عملکرد مدل
  • 75. مقایسه عملکرد مدل بهینه‌شده با مدل‌های پایه
  • 76. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 77. MAE, MSE, RMSE
  • 78. MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
  • 79. R-squared
  • 80. ارزیابی Robustness (پایداری) مدل
  • 81. تست مدل بر روی داده‌های جدید و خارج از نمونه (Out-of-Sample)
  • 82. بررسی عملکرد مدل در شرایط متغیر محیطی
  • 83. سناریوهای شبیه‌سازی برای ارزیابی پایداری
  • 84. مقایسه مدل SelA-WaveForecaster با روش‌های پیش‌بینی موجود
  • 85. مقایسه با مدل‌های آماری سنتی (ARIMA)
  • 86. مقایسه با مدل‌های یادگیری ماشین (SVM, Random Forest)
  • 87. مقایسه با مدل‌های یادگیری عمیق دیگر (LSTM, GRU, Transformer پایه)
  • 88. تجزیه و تحلیل نتایج مقایسه‌ها
  • 89. تفسیر عملکرد SelA-WaveForecaster در شرایط مختلف
  • 90. قابلیت مدل در پیش‌بینی پیک‌های تولید انرژی
  • 91. قابلیت مدل در پیش‌بینی دوره‌های کم‌تولیدی
  • 92. مطالعه موردی: اعمال SelA-WaveForecaster بر روی داده‌های واقعی مزارع موج
  • 93. انتخاب مجموعه داده واقعی
  • 94. آماده‌سازی داده‌ها برای اعمال مدل
  • 95. آموزش و بهینه‌سازی مدل بر روی داده‌های واقعی
  • 96. ارزیابی و تحلیل نتایج بر روی داده‌های واقعی
  • 97. نشان دادن قدرت مدل در پیش‌بینی دقیق و پایدار
  • 98. بحث و نتیجه‌گیری
  • 99. خلاصه‌ای از یافته‌های کلیدی
  • 100. نقاط قوت مدل SelA-WaveForecaster

📚 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.