سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی سیستم‌های پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها با LLMs

کتاب طراحی سیستم‌های پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها با LLMs

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 طراحی سیستم‌های پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پروازها
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایهٔ صنعت هوانوردی
  • 3. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های مرتبط در هوانوردی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 5. اصول یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 6. انواع مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 7. رگرسیون خطی و ارزیابی آن
  • 8. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی طبقه‌ای
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 10. خوشه‌بندی (Clustering) و کاربرد آن در داده‌های پروازی
  • 11. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و روش‌های آن
  • 12. معرفی مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 13. آریما (ARIMA) و مدل‌های مشابه برای پیش‌بینی
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 18. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 19. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: مفاهیم پایه
  • 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
  • 21. مجموعه‌داده‌های پروازی: جمع‌آوری و پیش‌پردازش
  • 22. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 23. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های پروازی
  • 24. ایجاد ویژگی‌های زمانی و مکانی
  • 25. ویژگی‌های مرتبط با آب و هوا و تاثیر آن
  • 26. ویژگی‌های مرتبط با ترافیک هوایی
  • 27. ویژگی‌های مرتبط با نوع هواپیما و شرکت هواپیمایی
  • 28. مدل‌سازی داده‌های آب و هوایی برای پیش‌بینی
  • 29. استفاده از APIهای آب و هوایی و ادغام داده‌ها
  • 30. پیش‌پردازش داده‌های آب و هوایی
  • 31. مدل‌سازی ترافیک هوایی و تاثیر آن بر تاخیر
  • 32. تحلیل داده‌های تاریخی ترافیک هوایی
  • 33. ایجاد ویژگی‌های مرتبط با تراکم ترافیک
  • 34. مدل‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی تاخیر پرواز
  • 35. انتخاب مدل‌های مناسب LLM برای پیش‌بینی
  • 36. تنظیم دقیق LLM برای پیش‌بینی تاخیر
  • 37. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تاخیر پرواز
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MAE, MSE, RMSE)
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 40. مقدمه‌ای بر سیستم‌های جلوگیری از تاخیر پرواز
  • 41. استراتژی‌های جلوگیری از تاخیر پرواز
  • 42. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی پروازها
  • 43. مدیریت منابع فرودگاهی
  • 44. مدیریت ترافیک هوایی در زمان واقعی
  • 45. استفاده از LLM برای پیشنهاد راه‌حل‌های جلوگیری از تاخیر
  • 46. طراحی معماری سیستم جامع پیش‌بینی و جلوگیری
  • 47. ادغام مدل‌های پیش‌بینی و سیستم‌های عملیاتی
  • 48. پیاده‌سازی سیستم در محیط واقعی
  • 49. ملاحظات عملیاتی و چالش‌های پیاده‌سازی
  • 50. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوانوردی
  • 51. اخلاق در هوش مصنوعی و کاربرد آن در هوانوردی
  • 52. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های LLM
  • 53. مطالعات موردی در زمینهٔ پیش‌بینی و جلوگیری از تاخیر پرواز
  • 54. بررسی نمونه‌های موفق و ناموفق
  • 55. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 56. تحولات آینده در حوزهٔ هوش مصنوعی و هوانوردی
  • 57. کاربرد رباتیک در مدیریت فرودگاهی
  • 58. هوش مصنوعی در بهبود تجربهٔ مسافران
  • 59. آیندهٔ حمل و نقل هوایی با استفاده از LLMs
  • 60. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های غیرساختاریافتهٔ هوانوردی
  • 61. پردازش زبان طبیعی (NLP) در گزارش‌های حوادث
  • 62. استفاده از LLM برای پیش‌بینی نگهداری هواپیما
  • 63. مدل‌سازی ریسک در صنعت هوانوردی با LLMs
  • 64. بهینه‌سازی مصرف سوخت با استفاده از LLMs
  • 65. مدیریت بحران در صنعت هوانوردی با LLMs
  • 66. کاربرد LLM در آموزش خلبانان و پرسنل پروازی
  • 67. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های LLM برای کاربردهای حیاتی
  • 68. ملاحظات قانونی و نظارتی در استفاده از LLMs در هوانوردی
  • 69. استانداردهای بین‌المللی در زمینهٔ هوش مصنوعی هوانوردی
  • 70. اهمیت دقت و قابلیت اطمینان در سیستم‌های پیش‌بینی
  • 71. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌های LLM
  • 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربرد آن
  • 73. استفاده از LLM برای تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار
  • 74. مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 75. مقدمه‌ای بر اقتصاد هوانوردی و تاثیر تاخیرها
  • 76. تحلیل هزینه-فایدهٔ پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی
  • 77. مدل‌سازی تاثیر تاخیر پرواز بر زنجیرهٔ تامین
  • 78. ارتباط بین تاخیر پرواز و رضایت مشتری
  • 79. نقش LLM در بهینه‌سازی عملیات شرکت‌های هواپیمایی
  • 80. مدیریت زمان‌بندی پروازها با رویکرد LLM
  • 81. بهینه‌سازی تخصیص هواپیما به پروازها
  • 82. مدل‌سازی تاثیر تاخیر بر عملکرد پرسنل پروازی
  • 83. استفاده از LLM برای پیش‌بینی نیاز به تعمیر و نگهداری
  • 84. مدیریت هوشمندانهٔ قطعات یدکی هواپیما
  • 85. کاربرد LLM در بهبود ایمنی پرواز
  • 86. تحلیل خودکار گزارش‌های ایمنی پرواز
  • 87. پیش‌بینی حوادث احتمالی با استفاده از LLM
  • 88. مدل‌سازی ریسک‌های امنیتی در صنعت هوانوردی
  • 89. نقش LLM در انطباق با مقررات هوایی
  • 90. آشنایی با سازمان‌های بین‌المللی هوانوردی
  • 91. تاثیر تحریم‌ها بر صنعت هوانوردی و راهکارهای LLM
  • 92. بررسی چالش‌های بومی‌سازی فناوری‌های LLM در هوانوردی
  • 93. توسعهٔ مدل‌های LLM بومی برای صنعت هوانوردی ایران
  • 94. قابلیت‌های LLM در بهبود پایش و کنترل پرواز
  • 95. مدیریت اضطراری در صنعت هوانوردی با LLMs
  • 96. نقش LLM در آموزش و شبیه‌سازی پروازی
  • 97. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های صوتی و تصویری فرودگاه
  • 98. بهینه‌سازی فرآیندهای پذیرش و سوار شدن مسافران
  • 99. مدیریت هوشمند ترمینال‌های فرودگاهی با LLMs
  • 100. تاثیر LLM بر آیندهٔ مشاغل در صنعت هوانوردی

📚 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.