سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی سری‌های زمانی انرژی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی و بازگشتی

کتاب مدل‌سازی سری‌های زمانی انرژی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی و بازگشتی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی سری‌های زمانی انرژی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی و بازگشتی

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 3. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 4. معماری‌های پایه CNN برای داده‌های سری زمانی
  • 5. لایه‌های کانولوشنی و پولینگ در CNN
  • 6. عملکرد CNN در استخراج ویژگی‌های مکانی-زمانی
  • 7. کاربرد CNN در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های LSTM و GRU
  • 9. مکانیزم توجه در شبکه‌های بازگشتی
  • 10. مقایسه LSTM و GRU برای سری‌های زمانی
  • 11. پیاده‌سازی مدل‌های LSTM و GRU با پایتورچ
  • 12. کاربرد LSTM و GRU در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی
  • 13. ترکیب CNN و RNN برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 14. معماری‌های هیبریدی CNN-LSTM
  • 15. معماری‌های هیبریدی CNN-GRU
  • 16. مزایای مدل‌های ترکیبی در دقت پیش‌بینی
  • 17. پیاده‌سازی مدل‌های هیبریدی با پایتورچ
  • 18. داده‌کاوی سری‌های زمانی انرژی
  • 19. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی انرژی
  • 20. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 21. مدیریت مقادیر گمشده در سری‌های زمانی
  • 22. مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی انرژی
  • 23. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با انرژی
  • 24. مدل‌سازی اثرات فصلی و روند در سری‌های زمانی
  • 25. تحلیل خودهمبستگی و خودهمبستگی جزئی (ACF/PACF)
  • 26. مدل‌های ARIMA برای سری‌های زمانی انرژی
  • 27. مقایسه ARIMA با مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های سری زمانی
  • 29. معیارهای ارزیابی: MSE، RMSE، MAE
  • 30. انتخاب مجموعه داده آموزشی و آزمایشی
  • 31. اعتبارسنجی متقابل برای سری‌های زمانی
  • 32. تنظیم فراپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 33. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 34. یادگیری انتقال برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 35. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 36. کاربرد یادگیری انتقال در سری‌های زمانی انرژی
  • 37. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای سری‌های زمانی
  • 38. مدل‌سازی وابستگی‌های فضایی-زمانی با GNN
  • 39. کاربرد GNN در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 40. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی انرژی
  • 41. روش‌های بیزی برای مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 42. شبکه‌های عصبی بیزی (BNN)
  • 43. کاربرد BNN در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی
  • 44. روش‌های ensemble برای بهبود پیش‌بینی
  • 45. میانگین‌گیری مدل‌ها
  • 46. رأی‌گیری مدل‌ها
  • 47. شبکه‌های عصبی مولد (GAN) برای سری‌های زمانی
  • 48. استفاده از GAN برای افزایش داده‌های سری زمانی
  • 49. کاربرد GAN در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی
  • 50. مدل‌سازی سری‌های زمانی چند متغیره
  • 51. پیش‌بینی تقاضای انرژی با متغیرهای خارجی
  • 52. مدل‌سازی ارتباط بین سری‌های زمانی مختلف
  • 53. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر برای سری‌های زمانی
  • 54. معماری ترانسفورمر و مکانیزم توجه
  • 55. کاربرد ترانسفورمر در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی
  • 56. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های نامتعادل
  • 57. روش‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها
  • 58. کاربرد شبکه‌های عصبی در مدیریت بار
  • 59. پیش‌بینی مصرف برق خانگی
  • 60. پیش‌بینی مصرف برق صنعتی
  • 61. مدل‌سازی سری‌های زمانی قیمت انرژی
  • 62. ارتباط قیمت انرژی با عوامل اقتصادی
  • 63. مدل‌سازی ریسک در بازارهای انرژی
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی
  • 66. بهینه‌سازی تولید انرژی با شبکه‌های عصبی
  • 67. پیش‌بینی تولید انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 68. مدل‌سازی داده‌های حسگرهای انرژی
  • 69. تحلیل داده‌های هوشمند کنتورهای برق
  • 70. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص ناهنجاری انرژی
  • 71. امنیت سایبری در سیستم‌های انرژی
  • 72. مدل‌سازی حملات سایبری به شبکه‌های انرژی
  • 73. پیش‌بینی خرابی تجهیزات در سیستم‌های انرژی
  • 74. بهینه‌سازی نگهداری پیشگیرانه
  • 75. مدل‌سازی انتشار گازهای گلخانه‌ای مرتبط با انرژی
  • 76. ارتباط مصرف انرژی و تغییرات اقلیمی
  • 77. مدل‌سازی سیاست‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 78. تأثیر تعرفه‌گذاری بر مصرف انرژی
  • 79. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کنندگان انرژی
  • 80. آموزش مدل‌های سری زمانی با استفاده از داده‌های واقعی
  • 81. مطالعه موردی: پیش‌بینی بار در شبکه برق ایران
  • 82. مطالعه موردی: مدل‌سازی قیمت گاز طبیعی
  • 83. مطالعه موردی: پیش‌بینی تولید برق خورشیدی
  • 84. مطالعه موردی: تحلیل مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 85. کاربرد مدل‌های سری زمانی در اقتصاد انرژی
  • 86. مدل‌سازی دوره‌های رکود و رونق اقتصادی انرژی
  • 87. تأثیر رویدادهای ژئوپلیتیکی بر بازارهای انرژی
  • 88. مدل‌سازی انرژی‌های پاک و پایدار
  • 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در انرژی
  • 90. چارچوب‌های قانونی و مقررات مربوط به داده‌های انرژی
  • 91. آینده مدل‌سازی سری‌های زمانی انرژی
  • 92. تحقیقات پیشرفته در زمینه شبکه‌های عصبی انرژی
  • 93. توسعه مدل‌های تفسیرپذیر (Explainable AI) برای سری‌های زمانی انرژی
  • 94. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل گزارش‌های انرژی

📚 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.