سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی عرضه

کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی عرضه

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 کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی عرضه

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward)
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 7. حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM)
  • 8. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 9. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 10. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 12. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی در شبکه‌های عصبی
  • 14. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 15. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 16. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 17. گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 18. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 19. تنظیم نرخ یادگیری
  • 20. تنظیم هایپرپارامترها
  • 21. اعتبارسنجی مدل
  • 22. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 23. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 24. ضوابط شرعی در بهینه‌سازی مدل‌های اقتصادی
  • 25. مبانی اقتصاد خرد
  • 26. عرضه و تقاضا در بازار
  • 27. عوامل مؤثر بر عرضه
  • 28. مدل‌های کلاسیک عرضه
  • 29. مدل‌های اقتصاد اسلامی در عرضه
  • 30. پیش‌بینی عرضه با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 31. تحلیل سری‌های زمانی
  • 32. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی عرضه
  • 33. تحلیل رگرسیونی برای پیش‌بینی عرضه
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی عرضه
  • 35. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی عرضه
  • 36. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیشخور برای پیش‌بینی عرضه
  • 37. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پیش‌بینی عرضه
  • 38. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پیش‌بینی عرضه
  • 39. استفاده از LSTM برای مدل‌سازی روندهای عرضه
  • 40. کاربرد GAN در تولید سناریوهای عرضه
  • 41. استفاده از ترنسفورمر در تحلیل داده‌های عرضه
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 43. معیارهای ارزیابی (MAE, MSE, RMSE)
  • 44. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 45. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی عرضه در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی
  • 46. مدیریت ریسک در زنجیره تأمین با استفاده از پیش‌بینی عرضه
  • 47. بهینه‌سازی تولید بر اساس پیش‌بینی عرضه
  • 48. برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و پیش‌بینی عرضه
  • 49. نقش هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند زنجیره تأمین
  • 50. مطالعات موردی کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی عرضه
  • 51. پیش‌بینی عرضه محصولات کشاورزی
  • 52. پیش‌بینی عرضه انرژی
  • 53. پیش‌بینی عرضه در بازارهای مالی (با رعایت ضوابط)
  • 54. پیش‌بینی عرضه کالاهای صنعتی
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 56. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌ها
  • 57. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی و پیش‌بینی اقتصادی
  • 59. ضوابط شرعی در استفاده از داده‌های اقتصادی
  • 60. نکات فنی در جمع‌آوری و نگهداری داده‌های عرضه
  • 61. ابزارها و کتابخانه‌های مفید برای پیاده‌سازی مدل‌ها (TensorFlow, PyTorch)
  • 62. مدل‌سازی پیشرفته عرضه با ترکیب مدل‌ها
  • 63. روش‌های یادگیری تقویتی در پیش‌بینی عرضه
  • 64. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای پیش‌بینی عرضه
  • 65. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار مؤثر بر عرضه
  • 66. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای پیش‌بینی عرضه
  • 67. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های عرضه
  • 68. استفاده از داده‌های نامتعارف (Unconventional Data) در پیش‌بینی عرضه
  • 69. مقدمه‌ای بر اقتصاد سنجی نوین و شبکه‌های عصبی
  • 70. ارتباط بین پیش‌بینی عرضه و سیاست‌گذاری اقتصادی
  • 71. اهمیت دقت در پیش‌بینی عرضه برای ثبات اقتصادی
  • 72. تأثیر نوسانات عرضه بر قیمت‌ها
  • 73. مدل‌سازی پویایی عرضه در طول زمان
  • 74. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 75. روش‌های نمونه‌گیری برای داده‌های نامتعادل عرضه
  • 76. پیش‌بینی عرضه با در نظر گرفتن عوامل خارجی
  • 77. مدیریت بحران و پیش‌بینی عرضه
  • 78. نقش نوآوری در بهبود مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 79. اهمیت آموزش مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 80. مطالعه تطبیقی مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 81. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای شبکه‌های عصبی
  • 82. مقدمه‌ای بر جبر خطی
  • 83. حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 84. آمار و احتمال
  • 85. پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های ابری
  • 86. ملاحظات امنیتی در داده‌های اقتصادی
  • 87. تحلیل روندها و فصلی بودن در داده‌های عرضه
  • 88. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی تقاضا (به عنوان مکمل)
  • 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی ترکیبی
  • 90. ضوابط شرعی در معاملات و پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • 91. آینده پژوهی در حوزه پیش‌بینی عرضه
  • 92. مبانی اقتصاد اسلامی و تأثیر آن بر پیش‌بینی
  • 93. بررسی تأثیر تحریم‌ها بر عرضه (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 94. مدیریت ریسک اعتباری در پیش‌بینی عرضه
  • 95. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی عرضه
  • 96. نقش داده‌های کلان (Big Data) در پیش‌بینی عرضه
  • 97. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های پیش‌بینی
  • 98. مبانی داده‌کاوی برای پیش‌بینی عرضه
  • 99. تکنیک‌های تجمیع مدل‌ها (Ensembling)
  • 100. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال برای تحلیل داده‌های عرضه

📚 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.