دوره آموزش کاربردی پیش‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی با استفاده از TensorFlow 2.0 همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیش‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی با استفاده از TensorFlow 2.0

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده‌های سری زمانی
• 2. آشنایی با اکوسیستم تنسورفلو ۲ برای تحلیل داده
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون
• 4. ساختار داده‌های زمانی و پیش‌پردازش اطلاعات
• 5. روش‌های پاک‌سازی و مدیریت داده‌های مفقود در سری زمانی
• 6. تجزیه سری زمانی به مؤلفه‌های روند و فصلی
• 7. تحلیل همبستگی و خودهمبستگی در داده‌های زمانی
• 8. روش‌های آماری کلاسیک در پیش‌بینی سری زمانی
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربرد آن در تحلیل داده
• 10. ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی در تنسورفلو
• 11. توزیع داده‌ها و نرمال‌سازی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. ایجاد پنجره‌های زمانی و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های عصبی ساده برای پیش‌بینی تک‌متغیره
• 14. مفهوم شبکه عصبی متراکم در تحلیل داده‌های زمانی
• 15. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی ساده
• 16. چالش‌های محو شدگی گرادیان در شبکه‌های بازگشتی
• 17. معرفی لایه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های حافظه طولانی کوتاه مدت برای پیش‌بینی
• 19. بررسی معماری واحدهای بازگشتی دروازه‌دار
• 20. تکنیک‌های بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها در تنسورفلو
• 21. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 22. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای داده‌های زمانی
• 23. تلفیق لایه‌های کانولوشنی و بازگشتی در یک مدل واحد
• 24. بررسی مدل‌های پیش‌بینی چندمتغیره
• 25. کاربرد مکانیسم‌های توجه در مدل‌های سری زمانی
• 26. معماری ترنسفورمر برای تحلیل داده‌های زمانی
• 27. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل‌های سنگین
• 28. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 29. معیارهای خطا در مدل‌های سری زمانی
• 30. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای سری‌های زمانی
• 31. پیاده‌سازی مکانیسم‌های توقف زودهنگام در آموزش
• 32. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 33. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های عملیاتی
• 34. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های اقتصادی و مالی مطابق با موازین قانونی
• 35. کاربردهای تحلیل سری زمانی در مدیریت بهینه منابع
• 36. پیش‌بینی تقاضا در سامانه‌های لجستیک و زنجیره تأمین
• 37. تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیاء صنعتی
• 38. پایش و پیش‌بینی شاخص‌های عملکردی سامانه‌های نرم‌افزاری
• 39. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی برای کنترل سری‌های زمانی
• 40. به‌کارگیری تنسورفلو لایت برای مدل‌های سبک روی لبه
• 41. امنیت داده‌ها در فرآیندهای تحلیل و پیش‌بینی
• 42. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 43. مستندسازی پروژه‌های یادگیری عمیق و گزارش‌دهی نتایج
• 44. ارائه نتایج تحلیل داده به مدیران و تصمیم‌گیران
• 45. بهینه‌سازی محاسباتی با استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
• 46. توسعه خط لوله خودکار برای بازآموزی مدل‌ها
• 47. حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از داده‌های کلان
• 48. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی