کتاب صوتی ارزیابی و چالش‌های مدل‌های بنیادی سری زمانی (TSFMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و چالش‌های مدل‌های بنیادی سری زمانی (TSFMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های بنیادی (Foundation Models) در علوم داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سری‌های زمانی: مفاهیم و تعاریف
• 2. آشنایی با انواع داده‌های سری زمانی
• 3. ویژگی‌های سری‌های زمانی: ایستایی، روند، تناوب
• 4. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. روش‌های تجمیع و کاهش ابعاد در سری‌های زمانی
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 7. آشنایی با مدل‌های کلاسیک سری زمانی: ARIMA و مشتقات
• 8. مدل‌های فضای حالت: Kalman Filter و Smoothing
• 9. معرفی مدل‌های پایه (Foundation Models) و اهمیت آن‌ها
• 10. مروری بر معماری‌های شبکه عصبی: MLP، CNN، RNN
• 11. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در سری زمانی
• 12. شبکه‌های LSTM و GRU: معماری و مزایا
• 13. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و مفاهیم کلیدی
• 14. معرفی مدل‌های ترانسفورمر در سری‌های زمانی
• 15. آشنایی با Attention Mechanism و کاربرد آن در سری‌های زمانی
• 16. مدل‌های پیش‌آموزش دیده (Pre-trained) در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 17. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در سری‌های زمانی
• 18. معرفی TSFMs (Time Series Foundation Models) و اهداف آن‌ها
• 19. بررسی چالش‌های موجود در TSFMs
• 20. مروری بر مقالات و تحقیقات مرتبط با TSFMs
• 21. معیارهای ارزیابی در سری‌های زمانی: MAE، MSE، RMSE
• 22. معرفی و بررسی مجموعه‌داده‌های استاندارد سری زمانی
• 23. ارزیابی عملکرد TSFMs: رویکردها و معیارها
• 24. مقایسه TSFMs با مدل‌های کلاسیک
• 25. مقایسه TSFMs با شبکه‌های عصبی سنتی
• 26. ارزیابی دقت پیش‌بینی TSFMs
• 27. ارزیابی سرعت و کارایی TSFMs
• 28. ارزیابی مصرف منابع TSFMs
• 29. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از TSFMs
• 30. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضا با استفاده از TSFMs
• 31. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی با TSFMs
• 32. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد استفاده در TSFMs
• 33. آموزش گام به گام پیاده‌سازی TSFMs
• 34. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow در TSFMs
• 35. بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها برای TSFMs
• 36. انتخاب معماری مناسب برای TSFMs
• 37. تنظیم هایپرپارامترهای TSFMs
• 38. آموزش و ارزیابی مدل TSFMs
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های TSFMs
• 40. تجسم نتایج پیش‌بینی TSFMs
• 41. مقایسه مدل‌های مختلف TSFMs
• 42. روش‌های اعتبار‌سنجی متقابل (Cross-Validation) در TSFMs
• 43. مدل‌های انباشته (Ensemble) در TSFMs
• 44. تقویت مدل‌ها (Boosting) در TSFMs
• 45. اهمیت تفسیرپذیری در TSFMs
• 46. روش‌های تفسیر مدل‌های TSFMs
• 47. ارزیابی و تفسیر خطاهای مدل
• 48. شناسایی و رفع Overfitting در TSFMs
• 49. شناسایی و رفع Underfitting در TSFMs
• 50. بهبود عملکرد TSFMs با استفاده از داده‌های بیشتر
• 51. نقش داده‌های خارجی (Exogenous Data) در TSFMs
• 52. ترکیب داده‌های چندمنبعی در TSFMs
• 53. کاربرد TSFMs در پیش‌بینی تقاضا
• 54. کاربرد TSFMs در پیش‌بینی فروش
• 55. کاربرد TSFMs در پیش‌بینی ترافیک
• 56. کاربرد TSFMs در تشخیص ناهنجاری
• 57. کاربرد TSFMs در پزشکی: پیش‌بینی بیماری
• 58. کاربرد TSFMs در مالی: پیش‌بینی ریسک
• 59. کاربرد TSFMs در انرژی: پیش‌بینی مصرف
• 60. کاربرد TSFMs در محیط زیست: پیش‌بینی آلودگی
• 61. چالش‌های مربوط به داده‌های گمشده در TSFMs
• 62. چالش‌های مربوط به داده‌های نامتعادل در TSFMs
• 63. چالش‌های مربوط به داده‌های پرت در TSFMs
• 64. مدل‌سازی سری‌های زمانی چند متغیره با TSFMs
• 65. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های نامنظم (Irregular)
• 66. مدل‌سازی سری‌های زمانی با مقیاس‌های زمانی مختلف
• 67. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های سریالی طولانی
• 68. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention-based Models) پیشرفته
• 69. مدل‌های ترانسفورمر با ساختار سلسله‌مراتبی
• 70. مدل‌های خود-نظارتی (Self-Supervised) در TSFMs
• 71. مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در TSFMs
• 72. بهبود عملکرد TSFMs با استفاده از روش‌های Ensemble
• 73. بهبود عملکرد TSFMs با استفاده از تکنیک‌های Ensemble پیشرفته
• 74. روش‌های مقابله با Overfitting در مدل‌های بزرگ
• 75. روش‌های مقابله با Underfitting در مدل‌های بزرگ
• 76. بررسی تاثیر معماری‌های مختلف بر عملکرد TSFMs
• 77. اهمیت معماری‌های lightweight و سریع
• 78. مقایسه مصرف انرژی مدل‌های مختلف
• 79. مطالعه‌ی تطبیقی: TSFMs در مقابل مدل‌های سنتی
• 80. معرفی کتابخانه‌های تخصصی TSFMs
• 81. آینده TSFMs: روندهای نوظهور
• 82. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی TSFMs
• 83. نقش داده‌های بزرگ در پیشرفت TSFMs
• 84. اهمیت تحقیقات Open Source در حوزه TSFMs
• 85. معرفی فریمورک‌های آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 86. راه‌حل‌های مقیاس‌پذیری TSFMs
• 87. مدل‌های ترکیبی: ترکیب TSFMs با سایر روش‌ها
• 88. تکنیک‌های تنظیم مدل (Model Tuning) پیشرفته
• 89. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی مدل
• 90. استفاده از روش‌های Ensemble برای افزایش Robustness
• 91. پیش‌بینی عدم قطعیت با استفاده از TSFMs
• 92. مدل‌سازی سری‌های زمانی فضایی-زمانی
• 93. استفاده از TSFMs برای تشخیص تغییرات ساختاری
• 94. فیلترینگ سیگنال‌های سری زمانی با استفاده از TSFMs
• 95. پیش‌بینی رویدادهای نادر با استفاده از TSFMs
• 96. ایجاد و مدیریت مجموعه‌داده‌های سری زمانی مصنوعی
• 97. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های TSFMs در مقیاس بزرگ
• 98. چشم‌انداز و جهت‌گیری‌های آینده در حوزه TSFMs
• 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 100. منابع و مراجع