اکسپرس 24
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی

تگ‌ها: برنامه‌نویسی علمی پردازش موازی تحلیل داده محاسبات سطح بالا محاسبات علمی مدل‌سازی پیش‌بینی مدل‌سازی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ریاضیات برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 2. مفاهیم اولیه آمار توصیفی
  • 3. نمودارهای توصیفی و تفسیر آن‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر توزیع‌های احتمال
  • 5. توزیع‌های گسسته پرتکرار
  • 6. توزیع‌های پیوسته پرتکرار
  • 7. مفهوم و کاربرد امید ریاضی و واریانس
  • 8. قضایای حد مرکزی و اهمیت آن
  • 9. مقدمه‌ای بر استنباط آماری
  • 10. برآوردگرهای نقطه‌ای و فاصله‌ای
  • 11. آزمون فرض آماری: اصول و روش‌ها
  • 12. آزمون فرضیه برای میانگین یک جامعه
  • 13. آزمون فرضیه برای نسبت یک جامعه
  • 14. آزمون فرضیه برای واریانس یک جامعه
  • 15. آزمون t و کاربردهای آن
  • 16. تحلیل واریانس یک‌طرفه (ANOVA)
  • 17. تحلیل واریانس دوطرفه
  • 18. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 19. برآورد پارامترها در رگرسیون خطی
  • 20. آزمون فرض در رگرسیون خطی
  • 21. فاصله‌های اطمینان در رگرسیون خطی
  • 22. پیش‌بینی و تفسیر نتایج رگرسیون ساده
  • 23. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 24. انتخاب متغیر در رگرسیون چندگانه
  • 25. ارزیابی مدل رگرسیون چندگانه
  • 26. مفاهیم هم‌خطی (Multicollinearity)
  • 27. آزمون فرض برای ضرایب رگرسیون چندگانه
  • 28. پیش‌بینی در مدل رگرسیون چندگانه
  • 29. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 30. رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 31. رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 32. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 33. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. تحلیل عامل (Factor Analysis)
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 36. انواع مدل‌های پیش‌بینی
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل: MSE, RMSE, MAE
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل: R-squared
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 41. اعتبارسنجی K-Fold
  • 42. نکات کلیدی در انتخاب مدل
  • 43. مدل‌های سری زمانی: مفاهیم پایه
  • 44. ایستایی (Stationarity) در سری‌های زمانی
  • 45. خودهمبستگی (Autocorrelation) و خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 46. مدل‌های ARIMA
  • 47. پارامترهای مدل ARIMA (p, d, q)
  • 48. برآورد و شناسایی مدل ARIMA
  • 49. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی غیرخطی
  • 51. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 52. معماری شبکه‌های عصبی
  • 53. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 55. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 56. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 57. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 58. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم
  • 59. الگوریتم‌های درخت تصمیم (ID3, C4.5, CART)
  • 60. تقسیم‌بندی داده‌ها در درختان تصمیم
  • 61. قیود و هرس درختان تصمیم
  • 62. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 63. نحوه ساخت و عملکرد جنگل‌های تصادفی
  • 64. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
  • 65. مقدمه‌ای بر تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 66. الگوریتم‌های Boosting (AdaBoost, XGBoost)
  • 67. تنظیم پارامترها در مدل‌های Boosting
  • 68. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 69. کاربرد SVM در رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 70. انتخاب هسته (Kernel) در SVM
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی پیشرفته
  • 72. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 73. مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های پانل
  • 74. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در مدل‌سازی
  • 75. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گسسته
  • 76. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیوسته
  • 77. کاربرد بهینه‌سازی در انتخاب پارامتر مدل
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی اقتصادی مبتنی بر داده
  • 79. مدل‌های اقتصادی سری زمانی (VAR, VECM)
  • 80. مدل‌های اقتصادسنجی برای پیش‌بینی
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی
  • 82. مدل‌های پیش‌بینی بازده دارایی
  • 83. مدل‌های پیش‌بینی نوسانات (Volatility)
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریسک
  • 85. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 86. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عملیاتی
  • 88. مدل‌سازی تقاضا و پیش‌بینی فروش
  • 89. مدل‌سازی موجودی و مدیریت زنجیره تأمین
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های مکانی-زمانی
  • 91. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی در علوم زیستی
  • 92. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه‌های مهندسی
  • 93. مقدمه‌ای بر اخلاق در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 94. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 95. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 96. مقدمه‌ای بر ابزارهای نرم‌افزاری مدل‌سازی
  • 97. کاربرد Python در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 98. کاربرد R در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 99. مقدمه‌ای بر پروژه‌های عملی مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 100. مطالعات موردی موفق در مدل‌سازی پیش‌بینی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.