معرفی دوره

در این دوره جامع که توسط LinkedIn Learning ارائه شده، به شیوه‌ای کاربردی با مفاهیم کلیدی سری‌های زمانی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوید. با تمرکز بر زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌هایی همچون pandas، NumPy، scikit-learn و TensorFlow، مهارت لازم برای پیش‌بینی داده‌های زمانی را خواهید آموخت. از مدل‌های ساده مثل ARIMA تا شبکه‌های عصبی پیچیده LSTM و GRU را به صورت گام‌به‌گام پیاده‌سازی می‌کنید و می‌توانید خروجی‌ها را تحلیل و بهینه‌سازی کنید.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• درک مفاهیم پایه سری‌های زمانی و ساختار داده‌ها
• پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های زمانی با pandas
• تحلیل سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن و نویز
• مدل‌سازی کلاسیک با ARIMA، SARIMA و Holt-Winters
• مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی تکرارشونده (RNN) و LSTM
• کاربرد GRU برای پیش‌بینی‌های سنگین و سریع
• ارزیابی مدل با معیارهای MSE، MAE و RMSE
• بهینه‌سازی پارامترها با جستجوی Grid Search و Random Search
• استفاده از تکنیک‌های فولد کراس‌والیدیشن در سری‌های زمانی
• استقرار (Deployment) مدل در محیط‌های عملیاتی

مزایای شرکت در این دوره

• دسترسی به فایل‌های کد و دیتاست‌های واقعی
• یادگیری پروژه‌محور برای درک عمیق‌تر مفاهیم
• افزایش توان تحلیلی و الگوریتمی در بازار کار
• هماهنگی با استانداردهای صنعتی LinkedIn
• امکان دانلود رایگان و مشاهده نامحدود
• به‌روزرسانی‌های دوره با آخرین دستاوردهای AI
• پشتیبانی انجمن و پرسش و پاسخ مدرسان

پیش‌نیازها

• آشنایی کلی با پایتون و سینتکس پایه
• مفاهیم ابتدایی آمار و احتمال
• درک اولیه از ساختمان داده‌ها در pandas
• آشنایی با Machine Learning مقدماتی
• نصب محیط Jupyter Notebook یا VSCode

سرفصل‌های دوره

• بخش 1: معرفی سری‌های زمانی و کاربردها
• بخش 2: پاک‌سازی و کاوش داده‌ها
• بخش 3: تحلیل آماری و تشخیص فصل‌پذیری
• بخش 4: مدل‌های کلاسیک ARIMA و Holt-Winters
• بخش 5: شبکه‌های عصبی RNN و LSTM
• بخش 6: پیاده‌سازی GRU و بهینه‌سازی
• بخش 7: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• بخش 8: استقرار مدل در محیط ابری

مثال‌های عملی

برای تثبیت مفاهیم، چند پروژه واقعی ارائه شده است که در آن به پیش‌بینی قیمت سهام، میزان فروش فروشگاه و داده‌های آب و هوا می‌پردازیم. هر مثال شامل مراحل زیر است:

• بارگذاری دیتاست و تحلیل توصیفی اولیه
• پاک‌سازی و رفع نویز با روش‌های آماری
• انتخاب و پیاده‌سازی مدل مناسب
• ارزیابی خروجی و مقایسه مدل‌ها
• استفاده از وب‌اپ ساده برای نمایش نتایج

نکات کلیدی

• داده‌پردازی مناسب نقش حیاتی در دقت پیش‌بینی دارد.
• تنظیم ابرپارامترها با Grid Search یا Bayesian Optimization انجام شود.
• جلوگیری از بیش‌برازش با استفاده از Early Stopping در LSTM.
• اعتبارسنجی زمانی (Time Series Cross-Validation) را جدی بگیرید.
• مستندسازی کد و یادداشت‌گذاری مراحل مدل‌سازی.

نحوه دانلود و نصب

برای دریافت رایگان این دوره کافی است به صفحه دانلود نرم‌افزار مراجعه کرده و لینک «دانلود دوره LinkedIn» را کلیک کنید. پس از اتمام دانلود، فایل‌های آموزشی و پروژه‌ها به همراه کدهای پایتون در اختیار شما قرار می‌گیرد. محیط مجازی Python را ایجاد و با اجرای pip install -r requirements.txt، تمام کتابخانه‌های مورد نیاز نصب می‌شوند. در نهایت با باز کردن فایل .ipynb در Jupyter Notebook یا VSCode می‌توانید دوره را شروع کنید.