سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های سری زمانی در یادگیری عمیق

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های سری زمانی در یادگیری عمیق

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های سری زمانی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی و اهمیت آن‌ها
  • 2. انواع داده‌های سری زمانی و ویژگی‌هایشان
  • 3. مفاهیم پایه در پردازش داده‌های سری زمانی
  • 4. نمایش گرافیکی داده‌های سری زمانی
  • 5. تشخیص روند و فصلی بودن در سری‌های زمانی
  • 6. تجزیه و تحلیل آماری سری‌های زمانی
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری سری زمانی (ARIMA)
  • 8. مدل خودرگرسیو (AR)
  • 9. مدل میانگین متحرک (MA)
  • 10. مدل خودرگرسیو میانگین متحرک (ARMA)
  • 11. مدل خودرگرسیو یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 12. تشخیص و برازش مدل‌های ARIMA
  • 13. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 15. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 16. کاربرد MLP در سری‌های زمانی
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. مفهوم حافظه در RNN
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 20. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 21. معماری LSTM و GRU برای سری‌های زمانی
  • 22. آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 23. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 24. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 25. تابع هزینه (Loss Function) در یادگیری عمیق
  • 26. بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری عمیق
  • 27. تنظیم پارامترهای فراپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 28. مدیریت و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 29. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 30. DropOut در شبکه‌های عصبی
  • 31. Early Stopping
  • 32. معماری شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای سری‌های زمانی
  • 33. استفاده از CNN برای استخراج ویژگی از سری‌های زمانی
  • 34. ترکیب CNN و RNN برای سری‌های زمانی
  • 35. شبکه‌های ترانسفورمر (Transformer) و مکانیزم توجه (Attention)
  • 36. کاربرد ترانسفورمر در پردازش سری‌های زمانی
  • 37. مدل‌های پیشرفته‌تر ترانسفورمر برای سری‌های زمانی
  • 38. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای سری‌های زمانی
  • 39. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 40. معیارهای ارزیابی: MSE، RMSE، MAE، MAPE
  • 41. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات داده
  • 42. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی قیمت سهام
  • 43. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی تقاضا
  • 44. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی آب و هوا
  • 45. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
  • 46. تشخیص ناهنجاری با استفاده از LSTM
  • 47. تشخیص ناهنجاری با استفاده از Autoencoders
  • 48. کاربرد یادگیری عمیق در طبقه‌بندی سری‌های زمانی
  • 49. طبقه‌بندی با استفاده از CNN
  • 50. طبقه‌بندی با استفاده از RNN
  • 51. روش‌های کاهش بعد در سری‌های زمانی
  • 52. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای سری‌های زمانی
  • 53. کاربرد PCA در پیش‌پردازش سری‌های زمانی
  • 54. مدل‌های مولد (Generative Models) برای سری‌های زمانی
  • 55. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای سری‌های زمانی
  • 56. تولید داده‌های مصنوعی سری زمانی
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های سری زمانی با الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 58. الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 59. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 60. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های سری زمانی چندمتغیره
  • 61. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
  • 62. کاربرد LSTM برای سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 63. کاربرد GRU برای سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 64. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) برای سری‌های زمانی وابسته
  • 65. مدل‌های مبتنی بر توجه برای سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 66. پیش‌بینی ترکیبی (Ensemble Forecasting)
  • 67. ترکیب مدل‌های ARIMA و یادگیری عمیق
  • 68. ترکیب مدل‌های مختلف یادگیری عمیق
  • 69. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 70. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده (Imputation)
  • 71. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای جایگزینی داده‌های گمشده
  • 72. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی با نوسانات بالا (High Volatility)
  • 73. مدل‌های GARCH برای سری‌های زمانی با نوسانات بالا
  • 74. کاربرد یادگیری عمیق در مدل‌سازی نوسانات
  • 75. تحلیل ریسک در سری‌های زمانی مالی
  • 76. محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 77. محاسبه نقص مورد انتظار (ES)
  • 78. کاربرد یادگیری عمیق در مدیریت ریسک
  • 79. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های سری زمانی حجیم
  • 80. تکنیک‌های پردازش توزیع شده برای سری‌های زمانی
  • 81. استفاده از Apache Spark برای سری‌های زمانی
  • 82. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های سری زمانی
  • 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سری‌های زمانی
  • 84. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 85. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های نرم‌افزاری برای سری‌های زمانی
  • 86. کتابخانه TensorFlow برای سری‌های زمانی
  • 87. کتابخانه PyTorch برای سری‌های زمانی
  • 88. کتابخانه Statsmodels برای سری‌های زمانی
  • 89. کتابخانه Prophet از فیسبوک
  • 90. کاربرد Prophet در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 91. بهینه‌سازی مدل‌های سری زمانی برای کاربردهای صنعتی
  • 92. مطالعات موردی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های سری زمانی
  • 93. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی
  • 94. راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش‌ها
  • 95. آینده پژوهش در پردازش داده‌های سری زمانی با یادگیری عمیق
  • 96. روندهای نوظهور در سری‌های زمانی و یادگیری عمیق
  • 97. نتیجه‌گیری کلی و جمع‌بندی مباحث

📚 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.