اکسپرس 24
کتاب مبانی تحلیل مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق بازگشتی

کتاب مبانی تحلیل مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق بازگشتی

تگ‌ها: امنیت غذایی پیش‌بینی تقاضا محصولات پیش‌بینی عرضه محصولات تحلیل داده کشاورزی کشاورزی پایدار مدل‌های پیش‌بینی کشاورزی مدل‌های سری زمانی هوش مصنوعی در کشاورزی یادگیری عمیق بازگشتی

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 مبانی تحلیل مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق بازگشتی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 2. معماری شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 3. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه تصحیح‌شده (GRU)
  • 4. مکانیسم توجه در مدل‌های بازگشتی
  • 5. مدل‌های ترنسفورمر و اهمیت آن‌ها
  • 6. رمزگذار-رمزگشا با مکانیسم توجه
  • 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (مانند BERT)
  • 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
  • 9. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 10. ویژگی‌های سری‌های زمانی
  • 11. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 12. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 13. تجزیه و تحلیل روندهای فصلی و دوره‌ای
  • 14. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 15. مدل‌های نمایی هموارسازی
  • 16. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای سری‌های زمانی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سری‌های زمانی
  • 19. ترکیب CNN و RNN برای سری‌های زمانی
  • 20. شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 21. شبکه‌های GRU برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 22. استفاده از مکانیسم توجه در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 23. کاربرد ترنسفورمر در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 24. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 25. معیارهای ارزیابی: MSE, RMSE, MAE
  • 26. معیارهای ارزیابی: MAPE, SMAPE
  • 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای سری‌های زمانی
  • 28. پیش‌بینی چندگام به جلو (Multi-step forecasting)
  • 29. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 30. تکنیک‌های نمونه‌گیری برای پیش‌بینی احتمالاتی
  • 31. مدل‌های احتمالاتی برای سری‌های زمانی
  • 32. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 33. شبکه‌های گرافی عصبی (GNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 34. کاربرد GNN در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 35. پیش‌بینی سری‌های زمانی چند متغیره
  • 36. مدل‌سازی وابستگی بین سری‌های زمانی
  • 37. شبکه‌های عصبی با ورودی‌های متعدد
  • 38. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
  • 39. روش‌های مبتنی بر واژگان برای تحلیل احساسات
  • 40. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 41. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
  • 42. استفاده از RNN برای تحلیل احساسات
  • 43. استفاده از LSTM برای تحلیل احساسات
  • 44. استفاده از GRU برای تحلیل احساسات
  • 45. استفاده از ترنسفورمر برای تحلیل احساسات (مانند BERT)
  • 46. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
  • 47. تحلیل احساسات در متن‌های فارسی
  • 48. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 49. کاربرد مدل‌های بازگشتی در NLP
  • 50. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 51. مدل‌سازی زبان فارسی با شبکه‌های عصبی
  • 52. پیش‌پردازش متن فارسی
  • 53. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 54. Word2Vec و GloVe
  • 55. FastText برای زبان فارسی
  • 56. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
  • 57. کاربرد مدل‌های توالی به توالی در ترجمه ماشینی
  • 58. کاربرد مدل‌های توالی به توالی در خلاصه‌سازی متن
  • 59. کاربرد مدل‌های توالی به توالی در تولید متن
  • 60. آموزش مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 62. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 63. عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 64. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 65. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 66. الگوریتم Q-learning
  • 67. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 68. یادگیری تقویتی عمیق
  • 69. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 70. الگوریتم Actor-Critic
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 73. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 75. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 76. معماری GAN
  • 77. مولد و متمایزکننده
  • 78. آموزش GAN
  • 79. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 80. کاربرد GAN در تولید متن
  • 81. کاربرد GAN در افزایش داده (Data Augmentation)
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 83. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 84. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف جدید
  • 85. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 86. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 87. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 88. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 89. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 90. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 91. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مسئولانه
  • 93. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
  • 94. ارزیابی ریسک مدل‌های هوش مصنوعی
  • 95. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت سلامت
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

📚 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.