کتاب صوتی کشف پیشرفته علیت در سری‌های زمانی: از مبانی ترتیب‌بندی تا مدل‌های نوین دیفیوژن (DOTS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف پیشرفته علیت در سری‌های زمانی: از مبانی ترتیب‌بندی تا مدل‌های نوین دیفیوژن (DOTS)

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کشف علیت در داده‌های سری زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و سری‌های زمانی
• 2. آشنایی با مفهوم علیت و استنتاج علّی
• 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در سری‌های زمانی
• 4. مروری بر روش‌های آماری برای تحلیل سری‌های زمانی
• 5. مفاهیم پایه‌ای سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن و ناهمگونی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 7. تبدیل ویژگی (Feature Engineering) در سری‌های زمانی
• 8. معرفی مفهوم گراف‌های علی (Causal Graphs)
• 9. انواع گراف‌های علی: DAGs و PDAGs
• 10. معیارهای استقلال شرطی و کاربرد آن‌ها در استنتاج علّی
• 11. آشنایی با مفهوم مداخله (Intervention) و Do-calculus
• 12. تشخیص علیت در سری‌های زمانی: چالش‌ها و محدودیت‌ها
• 13. معرفی مقاله "Causal Ordering for Structure Learning From Time Series"
• 14. مروری بر مفاهیم کلیدی مقاله DOTS
• 15. توضیح مفهوم "ترتیب‌بندی علّی" (Causal Ordering)
• 16. الگوریتم‌های کشف ترتیب‌بندی علّی: رویکردهای پایه‌ای
• 17. الگوریتم PC برای کشف ساختار علّی
• 18. الگوریتم FCI برای کشف ساختار علّی در حضور متغیرهای پنهان
• 19. الگوریتم LiNGAM: رویکردی برای کشف علیت در داده‌های خطی
• 20. الگوریتم Granger Causality: مبانی و تفسیر نتایج
• 21. تست گرنجر علیت چند متغیره
• 22. آزمون‌های مبتنی بر انتقال اطلاعات (Transfer Entropy) برای کشف علیت
• 23. ارزیابی الگوریتم‌های کشف علیت: معیارها و روش‌ها
• 24. مقایسه الگوریتم‌های مختلف کشف علیت
• 25. آشنایی با مفهوم همبستگی متقاطع (Cross-Correlation)
• 26. کاربرد همبستگی متقاطع در شناسایی روابط علی
• 27. روش‌های مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information) برای کشف علیت
• 28. مدل‌های خطی ساختاری (Structural Equation Models) برای سری‌های زمانی
• 29. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models) و استنتاج علّی
• 30. فیلتر کالمن و کاربردهای آن در تحلیل سری‌های زمانی
• 31. مدل‌های خود رگرسیونی برداری (VAR) و تحلیل علیت
• 32. تحلیل پاسخ ضربه‌ای (Impulse Response Analysis) در مدل‌های VAR
• 33. مدل‌های خود رگرسیونی برداری ساختاری (SVAR)
• 34. تخمین مدل‌های SVAR با استفاده از محدودیت‌های شناسایی
• 35. کاربرد مدل‌های Bayesian VAR در استنتاج علّی
• 36. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) و استنتاج علّی
• 37. مدل‌های شبکه‌های بیزی پویا (Dynamic Bayesian Networks)
• 38. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی پویا
• 39. مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models): مبانی و مفاهیم
• 40. فرآیند انتشار رو به جلو (Forward Diffusion Process)
• 41. فرآیند حذف نویز (Reverse Diffusion Process)
• 42. تخمین پارامترهای مدل دیفیوژن
• 43. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی فرآیند دیفیوژن
• 44. مدل‌های دیفیوژن شرطی (Conditional Diffusion Models)
• 45. ادغام مدل‌های دیفیوژن با رویکردهای کشف علیت
• 46. استفاده از مدل‌های دیفیوژن برای شبیه‌سازی داده‌های سری زمانی علی
• 47. کاربرد مدل‌های دیفیوژن در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 48. بهبود کشف علیت با استفاده از مدل‌های دیفیوژن
• 49. معرفی مدل DOTS: جزئیات و معماری
• 50. توضیح فرآیند یادگیری مدل DOTS
• 51. تحلیل نتایج مدل DOTS در داده‌های مصنوعی
• 52. تحلیل نتایج مدل DOTS در داده‌های واقعی
• 53. کاربرد مدل DOTS در شناسایی روابط علی پیچیده
• 54. مزایا و معایب مدل DOTS نسبت به روش‌های دیگر
• 55. بهبود مدل DOTS: رویکردهای پیشنهادی
• 56. کاربرد DOTS در حوزه‌های مختلف: مالی، پزشکی، اقلیمی
• 57. کشف علیت در داده‌های مالی با استفاده از DOTS
• 58. کشف علیت در داده‌های پزشکی با استفاده از DOTS
• 59. کشف علیت در داده‌های اقلیمی با استفاده از DOTS
• 60. مقایسه DOTS با روش‌های مرسوم کشف علیت در حوزه‌های مختلف
• 61. توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی DOTS
• 62. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای کشف علیت
• 63. پیاده‌سازی الگوریتم‌های کشف علیت در پایتون
• 64. استفاده از R برای تحلیل سری‌های زمانی و کشف علیت
• 65. بصری‌سازی نتایج کشف علیت
• 66. مباحث پیشرفته در کشف علیت: علیت فیدبک (Feedback Causality)
• 67. مدل‌های با فیدبک برای سری‌های زمانی
• 68. کشف علیت در حضور داده‌های گم‌شده (Missing Data)
• 69. کشف علیت در داده‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Data)
• 70. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در سری‌های زمانی
• 71. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) برای کشف علیت
• 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تحلیل سری‌های زمانی
• 73. مدل‌های Transformer برای تحلیل سری‌های زمانی
• 74. ادغام یادگیری عمیق با روش‌های کشف علیت سنتی
• 75. مباحث اخلاقی در استنتاج علّی
• 76. سوگیری (Bias) در داده‌ها و تاثیر آن بر استنتاج علّی
• 77. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های کشف علیت
• 78. معرفی روش‌های XAI (Explainable AI) برای مدل‌های کشف علیت
• 79. آینده کشف علیت در سری‌های زمانی
• 80. چالش‌های پیش‌رو در این حوزه
• 81. روند‌های جدید در یادگیری علّی
• 82. کاربرد‌های بالقوه کشف علیت در آینده
• 83. تحقیق و توسعه در زمینه کشف علیت در سری‌های زمانی
• 84. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی دیفیوژن
• 85. مدل‌های دیفیوژن واریانس پایین (Low-Variance Diffusion Models)
• 86. مدل‌های دیفیوژن بر پایه امتیاز (Score-Based Diffusion Models)
• 87. مدل‌های دیفیوژن با زمان بندی تطبیقی (Adaptive Scheduling)
• 88. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در مدل‌های دیفیوژن
• 89. استفاده از مدل‌های دیفیوژن برای تولید داده (Data Generation)
• 90. مدل‌های دیفیوژن و یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
• 91. کاربرد مدل‌های دیفیوژن در حوزه‌های دیگر علم داده
• 92. جمع‌بندی دوره و مروری بر مفاهیم کلیدی
• 93. نکات پایانی و توصیه‌هایی برای ادامه یادگیری
• 94. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر