🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Tiny-TSM: آموزش مدل پایه‌ای پیشرفته سری‌های زمانی با یک GPU در کمتر از یک هفته

موضوع کلی: مدل‌های پایه‌ای (Foundation Models) برای سری‌های زمانی

موضوع میانی: آموزش کارآمد مدل‌های پایه‌ای سبک‌وزن برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی سری‌های زمانی
• 2. تعریف سری زمانی
• 3. انواع سری‌های زمانی
• 4. ویژگی‌های سری‌های زمانی
• 5. داده‌های سری زمانی چیستند
• 6. کاربردهای سری‌های زمانی
• 7. چالش‌های سری‌های زمانی
• 8. مفاهیم پیش‌بینی سری زمانی
• 9. مدل‌های کلاسیک سری زمانی
• 10. ARIMA و انواع آن
• 11. Smoothing و انواع آن
• 12. نکات کلیدی در تحلیل سری زمانی
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 15. شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
• 16. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 17. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 18. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 19. کاربرد یادگیری عمیق در سری‌های زمانی
• 20. چرا مدل‌های پایه‌ای؟
• 21. تعریف مدل پایه‌ای (Foundation Model)
• 22. مزایای مدل‌های پایه‌ای
• 23. چالش‌های مدل‌های پایه‌ای
• 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه‌ای سری زمانی (TSFM)
• 25. نیاز به مدل‌های پایه‌ای برای سری‌های زمانی
• 26. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در سری‌های زمانی
• 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) TSFM
• 28. دوره آموزشی Tiny-TSM
• 29. اهداف دوره Tiny-TSM
• 30. پیش‌نیازهای دوره Tiny-TSM
• 31. معرفی مقاله Tiny-TSM
• 32. اهمیت Tiny-TSM
• 33. مبانی معماری Tiny-TSM
• 34. لایه‌های اصلی Tiny-TSM
• 35. استفاده از کانولوشن در TSFM
• 36. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای سری‌های زمانی
• 37. Transformer Encoder
• 38. Transformer Decoder
• 39. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 40. انواع Attention
• 41. Self-Attention
• 42. Cross-Attention
• 43. ملاحظات در معماری Tiny-TSM
• 44. سبک‌سازی مدل (Model Lightweighting)
• 45. تکنیک‌های کاهش اندازه مدل
• 46. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 47. هرس (Pruning)
• 48. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 49. معماری مدل پایه‌ای سبک‌وزن
• 50. طراحی معماری Tiny-TSM
• 51. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 52. استفاده بهینه از لایه‌ها
• 53. آموزش مدل پایه‌ای
• 54. تابع زیان (Loss Function) برای سری‌های زمانی
• 55. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 56. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 57. آموزش خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 58. رویکردهای SSL برای سری‌های زمانی
• 59. مثال‌هایی از SSL در TSFM
• 60. پیش‌بینی آینده (Forecasting) به عنوان وظیفه SSL
• 61. سیاه کردن (Masking) و پیش‌بینی
• 62. بهینه‌سازی فرایند آموزش
• 63. استفاده از GPU برای آموزش کارآمد
• 64. نکات فنی استفاده از GPU
• 65. مدیریت حافظه GPU
• 66. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 67. نکاتی برای آموزش با یک GPU
• 68. افزایش سرعت آموزش
• 69. کاهش زمان آموزش
• 70. تنظیم پارامترهای آموزش (Hyperparameter Tuning)
• 71. انتخاب بهترین هایپرپارامترها
• 72. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 73. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 74. تنظیم پارامترهای کلیدی Tiny-TSM
• 75. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 76. تنظیم نرخ یادگیری
• 77. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)
• 78. مجموعه داده‌ها برای آموزش Tiny-TSM
• 79. انواع مجموعه داده‌های سری زمانی
• 80. آماده‌سازی داده‌ها
• 81. پیش‌پردازش (Preprocessing) داده‌ها
• 82. نرمال‌سازی (Normalization)
• 83. مقیاس‌بندی (Scaling)
• 84. پنجره‌های لغزان (Sliding Windows)
• 85. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی
• 86. خطای میانگین مطلق (MAE)
• 87. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 88. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 89. نکات تکمیلی برای ارزیابی
• 90. ارزیابی در مقابل مدل‌های SOTA
• 91. پیاده‌سازی Tiny-TSM
• 92. ابزارهای مورد نیاز
• 93. PyTorch و TensorFlow
• 94. کتابخانه‌های مرتبط
• 95. کدنویسی بخش‌های اصلی Tiny-TSM
• 96. آموزش مدل با کد
• 97. استفاده از کد مقاله Tiny-TSM
• 98. تنظیم و اجرای کد
• 99. عیب‌یابی (Debugging) در آموزش
• 100. تنظیم دقیق (Fine-tuning) Tiny-TSM

🚀 Tiny-TSM: دوره آموزشی ساخت و آموزش مدل پایه‌ای پیشرفته سری‌های زمانی با یک GPU در کمتر از یک هفته!

آیا می‌خواهید قدرت پیش‌بینی سری‌های زمانی را به دست آورید؟ آیا مشتاقید تا مدل‌های هوش مصنوعی را درک کنید که می‌توانند در زمینه‌هایی مانند پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی آب و هوا، و تحلیل داده‌های سنسوری انقلابی ایجاد کنند؟ در این دوره آموزشی فوق‌العاده، با الهام از مقاله علمی پیشرو “Tiny-TSM: Efficiently Training a Lightweight SOTA Time Series Foundation Model”، شما را به دنیای شگفت‌انگیز مدل‌های پایه‌ای برای سری‌های زمانی می‌بریم.

ما در این دوره، با استفاده از تکنیک‌های نوین و نوآورانه، به شما نشان خواهیم داد که چگونه می‌توانید مدل‌های سری زمانی قدرتمند را با استفاده از یک GPU و در زمان کوتاهی آموزش دهید. این دوره برای شما، یک فرصت طلایی است تا دانش و مهارت‌های خود را در زمینه هوش مصنوعی ارتقا دهید و در این حوزه رقابتی، یک قدم از دیگران جلوتر باشید.

درباره دوره: از تئوری تا عمل، گام به گام با Tiny-TSM

دوره Tiny-TSM یک دوره آموزشی جامع و عملی است که شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته آموزش مدل‌های سری زمانی همراهی می‌کند. ما از چارچوب مفهومی مقاله “Tiny-TSM” الهام گرفته‌ایم، مقاله‌ای که نشان می‌دهد چگونه می‌توان با استفاده از یک مدل سبک‌وزن و کم‌هزینه، به عملکردی در حد مدل‌های بزرگ و پیچیده دست یافت. در این دوره، شما با استفاده از مجموعه‌ای از آموزش‌های گام به گام، کد نویسی عملی، و پروژه‌های واقعی، یاد خواهید گرفت چگونه:

• مدل‌های پایه‌ای سری‌های زمانی را درک کنید و آن‌ها را بسازید.
• داده‌های سری زمانی را به درستی آماده و پردازش کنید.
• از تکنیک‌های نوین مانند توليد داده‌های مصنوعی (SynthTS) برای آموزش کارآمد مدل‌ها استفاده کنید.
• از یک GPU، مانند A100، برای آموزش سریع مدل‌ها بهره‌مند شوید.
• بهترین روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها را بشناسید و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید.

موضوعات کلیدی دوره: سفری عمیق به قلب هوش مصنوعی سری‌های زمانی

در این دوره، شما با طیف گسترده‌ای از موضوعات کلیدی آشنا خواهید شد که شما را به یک متخصص در زمینه مدل‌های پایه‌ای سری‌های زمانی تبدیل خواهد کرد:

• مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربردهای آن‌ها: بررسی انواع داده‌های سری زمانی و کاربردهای آن‌ها در صنایع مختلف.
• مبانی مدل‌های پایه‌ای (Foundation Models): درک عمیق از مفهوم مدل‌های پایه‌ای و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی.
• معماری‌های مدل‌های سری زمانی: آشنایی با معماری‌های مختلف مدل‌های سری زمانی، از جمله ترانسفورمرها و LSTMها.
• آماده‌سازی داده‌ها برای سری‌های زمانی: تکنیک‌های پیش‌پردازش، پاک‌سازی، و تبدیل داده‌های سری زمانی.
• تولید داده‌های مصنوعی (SynthTS): آموزش تکنیک‌های پیشرفته برای تولید داده‌های مصنوعی جهت افزایش کارایی آموزش مدل‌ها.
• آموزش مدل‌های سبک‌وزن: بررسی استراتژی‌های کاهش حجم مدل و بهینه‌سازی فرآیند آموزش.
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها: آشنایی با روش‌های مختلف تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل.
• ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد: بررسی شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های سری زمانی.
• پیاده‌سازی Tiny-TSM: گام به گام با کدنویسی و پیاده‌سازی مدل Tiny-TSM بر اساس مقاله مرجع.
• مقایسه با سایر مدل‌ها: مقایسه عملکرد مدل Tiny-TSM با سایر مدل‌های مطرح سری‌های زمانی.
• کاربردهای عملی: پروژه‌های عملی و واقعی برای درک بهتر مفاهیم و تکنیک‌ها.
• آینده مدل‌های سری زمانی: بررسی آخرین تحولات و روند رو به رشد در این حوزه.

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد، از جمله:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی داده، هوش مصنوعی و رشته‌های مرتبط: اگر می‌خواهید دانش و مهارت‌های خود را در زمینه سری‌های زمانی و هوش مصنوعی ارتقا دهید.
• متخصصان داده و دانشمندان داده: اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را در زمینه مدل‌سازی سری‌های زمانی بهبود بخشید و به تکنیک‌های پیشرفته دسترسی داشته باشید.
• مهندسان نرم‌افزار و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین: اگر می‌خواهید در پروژه‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی مشارکت کنید و از ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی استفاده کنید.
• هر کسی که به دنبال یادگیری مدل‌سازی سری‌های زمانی است: اگر می‌خواهید با مدل‌های پایه‌ای سری‌های زمانی آشنا شوید و دانش خود را در این زمینه گسترش دهید.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار Tiny-TSM

با شرکت در دوره Tiny-TSM، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

• یادگیری عملی و کاربردی: آموزش‌های این دوره بر پایه پروژه‌های عملی و نمونه‌کدهای واقعی بنا شده است تا شما بتوانید دانش تئوری را به سرعت در عمل پیاده‌سازی کنید.
• یادگیری با کمترین هزینه: این دوره به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید با استفاده از یک GPU و کمترین منابع، مدل‌های قدرتمند را آموزش دهید.
• بهره‌گیری از آخرین دستاوردها: محتوای دوره بر اساس آخرین تحقیقات و مقالات علمی، از جمله مقاله Tiny-TSM، به‌روزرسانی می‌شود.
• کسب مهارت‌های ارزشمند: شما مهارت‌های مورد نیاز برای طراحی، آموزش، و ارزیابی مدل‌های سری زمانی را به دست خواهید آورد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر این مهارت‌ها، فرصت‌های شغلی شما در زمینه هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها به طور چشمگیری افزایش خواهد یافت.
• پشتیبانی و راهنمایی: دسترسی به پشتیبانی و راهنمایی متخصصان برای رفع سوالات و مشکلات.

سرفصل‌های دوره: سفری به سوی تسلط بر سری‌های زمانی

دوره Tiny-TSM شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما امکان می‌دهد تمام جنبه‌های مدل‌سازی سری‌های زمانی را فرا بگیرید. سرفصل‌های اصلی دوره عبارتند از:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و مدل‌های پایه‌ای
  • مفاهیم پایه سری‌های زمانی
  • کاربردهای سری‌های زمانی
  • معرفی مدل‌های پایه‌ای و اهمیت آن‌ها
  • مروری بر معماری‌های پایه
• بخش 2: آماده‌سازی داده‌ها
  • جمع‌آوری و انتخاب داده‌ها
  • پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• بخش 3: معماری‌های مدل‌های سری زمانی
  • مروری بر شبکه‌های LSTM
  • مروری بر ترانسفورمرها
  • معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر در سری‌های زمانی
• بخش 4: توليد داده‌های مصنوعی (SynthTS)
  • اصول تولید داده‌های مصنوعی
  • استفاده از کتابخانه‌های داده‌سازی
  • پیاده‌سازی SynthTS
  • ارزیابی و اعتبارسنجی داده‌های مصنوعی
• بخش 5: آموزش مدل Tiny-TSM
  • تنظیمات GPU و محیط آموزش
  • پیاده‌سازی مدل Tiny-TSM
  • تنظیم هایپرپارامترها
  • آموزش و بهینه‌سازی مدل
• بخش 6: ارزیابی مدل‌ها
  • معیارهای ارزیابی عملکرد (MSE, MAE, …)
  • ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • تجزیه و تحلیل نتایج
• بخش 7: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی
  • پیش‌بینی قیمت سهام
  • پیش‌بینی آب و هوا
  • تحلیل داده‌های سنسوری
  • پروژه‌های نمونه
• بخش 8: مقایسه و توسعه
  • مقایسه با سایر مدل‌ها
  • بهبود عملکرد
  • استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • آینده مدل‌های سری زمانی

همین امروز به جمع متخصصان سری‌های زمانی بپیوندید!

با ثبت‌نام در دوره Tiny-TSM، یک قدم به سوی آینده هوش مصنوعی بردارید. فرصت را از دست ندهید و مهارت‌های خود را در این حوزه پرطرفدار ارتقا دهید.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs