سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته

کتاب پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته

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 پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و علم داده
  • 2. مبانی آمار و احتمال برای علم داده
  • 3. مفاهیم اولیه سری‌های زمانی
  • 4. انواع سری‌های زمانی
  • 5. نمایش گرافیکی سری‌های زمانی
  • 6. تجزیه و تحلیل توصیفی سری‌های زمانی
  • 7. مفهوم ایستایی و ناایستایی
  • 8. آزمون‌های ایستایی
  • 9. روش‌های تبدیل سری‌های زمانی به ایستایی
  • 10. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 11. مدل‌های خودرگرسیون (AR)
  • 12. مدل‌های خودرگرسیون میانگین متحرک (ARMA)
  • 13. تشخیص مرتبه مدل‌های ARMA
  • 14. برآورد پارامترهای مدل‌های ARMA
  • 15. تشخیص برازش مدل‌های ARMA
  • 16. پیش‌بینی با مدل‌های ARMA
  • 17. مدل‌های خودرگرسیون یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 18. تشخیص مرتبه مدل‌های ARIMA
  • 19. برآورد پارامترهای مدل‌های ARIMA
  • 20. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 21. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 22. تشخیص مرتبه مدل‌های SARIMA
  • 23. برآورد پارامترهای مدل‌های SARIMA
  • 24. پیش‌بینی با مدل‌های SARIMA
  • 25. مفهوم هم‌انباشتگی (Cointegration)
  • 26. آزمون‌های هم‌انباشتگی
  • 27. مدل‌های تصحیح خطا (ECM)
  • 28. پیش‌بینی با مدل‌های ECM
  • 29. مدل‌های سری زمانی چندمتغیره (VAR)
  • 30. تشخیص مرتبه مدل‌های VAR
  • 31. برآورد پارامترهای مدل‌های VAR
  • 32. پیش‌بینی با مدل‌های VAR
  • 33. مدل‌های تصحیح خطای برداری (VECM)
  • 34. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 36. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 37. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 38. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 39. روش‌های تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 41. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 42. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 43. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 44. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
  • 45. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) برای سری‌های زمانی
  • 46. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 47. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 48. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 49. اعتبار سنجی متقابل در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 50. تکنیک‌های تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 51. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ترکیبی (Ensemble)
  • 52. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 53. الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 54. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 55. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در سری‌های زمانی
  • 56. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در سری‌های زمانی
  • 57. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی مبتنی بر گراف
  • 58. مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی با ابعاد بالا
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت سری‌های زمانی
  • 61. پیش‌بینی تقاضا با مدل‌های سری زمانی
  • 62. پیش‌بینی قیمت سهام با رویکردهای آماری و یادگیری عمیق
  • 63. مدل‌سازی ریسک در سری‌های زمانی مالی
  • 64. پیش‌بینی آب و هوا با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 65. کاربرد سری‌های زمانی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 66. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی تولید صنعتی
  • 67. پیش‌بینی مصرف انرژی با مدل‌های سری زمانی
  • 68. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 69. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی ترافیک
  • 70. پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 71. مدل‌سازی سری‌های زمانی در حوزه سلامت
  • 72. پیش‌بینی رویدادهای طبیعی با مدل‌های سری زمانی
  • 73. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) و سری‌های زمانی
  • 74. معماری‌های توزیع شده برای پردازش سری‌های زمانی
  • 75. امنیت داده در سیستم‌های سری زمانی
  • 76. اخلاقیات در علم داده و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 77. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
  • 78. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده در ایران
  • 79. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 80. اصول حاکم بر بانکداری بدون ربا در پیش‌بینی‌های مالی
  • 81. کاربرد مدل‌های سری زمانی در اقتصاد مقاومتی
  • 82. تحلیل ریسک سرمایه‌گذاری با رویکرد اسلامی
  • 83. مباحث حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی و داده
  • 84. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه مدل‌های پیش‌بینی
  • 85. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 86. استانداردهای داده در جمهوری اسلامی ایران
  • 87. مدیریت داده‌های سری زمانی در سازمان‌ها
  • 88. امنیت سایبری در سیستم‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 89. مباحث فنی در پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی
  • 90. نرم‌افزارهای آماری و یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 91. ابزارهای متن باز برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 92. کاربرد ابزارهای بصری‌سازی داده در سری‌های زمانی
  • 93. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های فضایی-زمانی
  • 94. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی آلودگی هوا
  • 95. پیش‌بینی سیل و حوادث طبیعی با مدل‌های سری زمانی
  • 96. کاربرد سری‌های زمانی در کشاورزی هوشمند
  • 97. مدل‌سازی سری‌های زمانی در حوزه گردشگری
  • 98. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با مدل‌های سری زمانی
  • 99. مدیریت موجودی با استفاده از پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 100. تحلیل سری‌های زمانی در شبکه‌های اجتماعی

📚 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.