کتاب یادگیری عمیق برای تخمین انتشار خودرو با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق برای تخمین انتشار خودرو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم محیطی

موضوع میانی: پیش‌بینی انتشار آلاینده‌ها از خودروها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای خودرو
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
• 5. پردازش داده‌های سری زمانی برای پیش‌بینی فروش خودرو
• 6. مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی انتشار خودرو
• 7. انتخاب ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی تقاضا
• 8. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های خودرو
• 9. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 10. مدل‌های رگرسیون خطی و غیرخطی در پیش‌بینی خودرو
• 11. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی برای تخمین تقاضا
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در پیش‌بینی فروش
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 14. معیارهای ارزیابی رگرسیون: MSE، RMSE، MAE
• 15. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 16. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 17. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 18. الگوریتم Adam و کاربرد آن در یادگیری عمیق
• 19. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
• 20. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در پیش‌بینی تقاضای خودرو
• 21. مدل‌های LSTM برای پیش‌بینی داده‌های سری زمانی خودرو
• 22. مدل‌های GRU برای پیش‌بینی تقاضای خودرو
• 23. استفاده از داده‌های خارجی (مانند آب و هوا، اقتصاد) در پیش‌بینی
• 24. مدل‌سازی داده‌های تقاضای خودرو با در نظر گرفتن فصلی بودن
• 25. پیش‌بینی تقاضای خودرو با در نظر گرفتن رویدادهای خاص (تعطیلات، جشنواره‌ها)
• 26. تکنیک‌های Ensemble Learning در پیش‌بینی تقاضا
• 27. مدل‌های Hybrid (ترکیبی) برای پیش‌بینی دقیق‌تر
• 28. پیش‌بینی تقاضای خودرو در بازارهای مختلف
• 29. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی
• 30. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 31. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 32. استفاده از Regularization در شبکه‌های عصبی
• 33. مدل‌های Autoencoder برای کاهش ابعاد داده‌ها
• 34. تشخیص ناهنجاری در داده‌های فروش خودرو
• 35. پیش‌بینی تقاضای خودرو با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 36. تحلیل روند (Trend Analysis) در داده‌های فروش خودرو
• 37. مدل‌سازی داده‌های پراکنده (Sparse Data) در پیش‌بینی
• 38. استفاده از داده‌های مکانی در پیش‌بینی تقاضای خودرو
• 39. پیش‌بینی تقاضای خودرو بر اساس مدل‌های قیمتی
• 40. بهینه‌سازی موجودی خودرو با استفاده از پیش‌بینی تقاضا
• 41. استفاده از ابزارهای پایتون برای یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras)
• 42. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌ها (Pandas, NumPy)
• 43. استفاده از ابزارهای تجسم‌سازی داده‌ها (Matplotlib, Seaborn)
• 44. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در محیط عملیاتی
• 45. مبانی Docker و Kubernetes برای استقرار مدل‌ها