, ,

کتاب پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای نوین و مدل‌های آماری پیشرفته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا