سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد فناوری‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا و عرضه

کتاب کاربرد فناوری‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا و 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 فناوری‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا و عرضه

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: شفافیت و ردیابی در زنجیره تامین مواد غذایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 2. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی در پیش‌بینی تقاضا
  • 4. مبانی علم داده و مهندسی ویژگی
  • 5. انواع داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها
  • 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 7. الگوریتم‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 8. مدل‌های سری زمانی پایه
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های مکانی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 11. حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
  • 12. شبکه‌های حافظه بلند (GRU)
  • 13. مفهوم و کاربرد مدل‌های ترنسفورمر
  • 14. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی تقاضا
  • 15. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 16. معیارهای ارزیابی دقت: RMSE, MAE, MAPE
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 19. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 20. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 21. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 22. مهندسی ویژگی پیشرفته
  • 23. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر درخت تصمیم
  • 24. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 25. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 26. مدل XGBoost
  • 27. مدل LightGBM
  • 28. مدل‌های پیش‌بینی تقاضا در خرده‌فروشی
  • 29. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضای انبار
  • 30. پیش‌بینی تقاضای محصولات فصلی
  • 31. پیش‌بینی تقاضا با در نظر گرفتن رویدادهای خاص
  • 32. پیش‌بینی تقاضا در صنعت انرژی
  • 33. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 34. مدل‌سازی عرضه در بازارهای انرژی
  • 35. مفهوم و کاربرد مدل‌های عرضه
  • 36. مبانی اقتصاد خرد برای مدل‌سازی عرضه
  • 37. عرضه در بازارهای کشاورزی
  • 38. پیش‌بینی عرضه محصولات صنعتی
  • 39. مدل‌سازی عرضه خدمات
  • 40. یادگیری ماشین در پیش‌بینی عرضه نیروی کار
  • 41. پیش‌بینی عرضه مواد اولیه
  • 42. مدل‌سازی عرضه رمزارزها (مطابق مقررات)
  • 43. مبانی برنامه‌ریزی تولید
  • 44. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با یادگیری ماشین
  • 45. مدیریت موجودی با پیش‌بینی تقاضا
  • 46. پیش‌بینی نیاز به نگهداری و تعمیرات
  • 47. بهینه‌سازی لجستیک و حمل و نقل
  • 48. مدیریت ریسک در زنجیره تأمین
  • 49. تحلیل احساسات مشتریان برای پیش‌بینی تقاضا
  • 50. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 51. مدل‌سازی تأثیر اخبار و رویدادها بر عرضه و تقاضا
  • 52. پیش‌بینی قیمت با استفاده از یادگیری ماشین
  • 53. تحلیل داده‌های کلان اقتصادی برای پیش‌بینی
  • 54. مدل‌سازی رفتارهای مصرف‌کننده
  • 55. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عرضه و تقاضا
  • 56. شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 57. کاربرد یادگیری ماشین در بازارهای مالی (با رعایت قوانین)
  • 58. نظارت بر قوانین و مقررات در مدل‌سازی
  • 59. اخلاق در هوش مصنوعی و پیش‌بینی
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی
  • 61. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. مطالعات موردی موفق در پیش‌بینی تقاضا و عرضه
  • 63. موفقیت در پیش‌بینی تقاضای انرژی
  • 64. موفقیت در پیش‌بینی عرضه محصولات کشاورزی
  • 65. موفقیت در پیش‌بینی تقاضای خرده‌فروشی
  • 66. موفقیت در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 67. موفقیت در پیش‌بینی قیمت کالاها
  • 68. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 69. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های بزرگ
  • 70. ادغام مدل‌های یادگیری ماشین با سیستم‌های موجود
  • 71. آینده یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا و عرضه
  • 72. روندهای نوظهور در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 73. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 75. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 76. ملاحظات حقوقی و شرعی در کاربرد داده‌ها
  • 77. تدوین چارچوب‌های اخلاقی برای مدل‌سازی
  • 78. توسعه مدل‌های پایدار و مسئولانه
  • 79. آینده شغلی متخصصان یادگیری ماشین
  • 80. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان پیش‌بینی
  • 81. گواهی‌نامه‌ها و دوره‌های تخصصی
  • 82. شبکه‌سازی و جامعه‌سازی در حوزه هوش مصنوعی
  • 83. نقش دانشگاه و صنعت در پیشرفت یادگیری ماشین
  • 84. پروژه‌های تحقیقاتی پیشرو
  • 85. همکاری‌های بین‌المللی (با رویکرد رسمی)
  • 86. استانداردهای فنی در توسعه مدل‌ها
  • 87. کاربرد یادگیری ماشین در تحقق اهداف توسعه پایدار
  • 88. پیش‌بینی و مدیریت بحران‌های اقتصادی
  • 89. مدل‌سازی تأثیر تغییرات اقلیمی بر عرضه و تقاضا
  • 90. نقش داده‌های ماهواره‌ای در پیش‌بینی
  • 91. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 92. پیش‌بینی نیازهای آموزشی و توسعه مهارت
  • 93. مدل‌سازی تقاضا برای خدمات سلامت
  • 94. پیش‌بینی عرضه خدمات درمانی
  • 95. مدیریت منابع آب با یادگیری ماشین
  • 96. پیش‌بینی تقاضا در صنعت گردشگری
  • 97. مدل‌سازی عرضه و تقاضا در بازار مسکن

📚 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.