اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی دقیق وضع هوا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق سه‌بعدی (3D-CNN)

کتاب پیش‌بینی دقیق وضع هوا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق سه‌بعدی (3D-CNN)

تگ‌ها: پردازش داده‌های هواشناسی پیش‌بینی میان‌مدت هوا پیش‌بینی وضع هوا شبکه‌های عصبی سه‌بعدی علوم جوی مدل‌سازی جوی هوش مصنوعی 3D-CNN هوش مصنوعی در هواشناسی یادگیری عمیق

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 پیش‌بینی دقیق وضع هوا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق سه‌بعدی (3D-CNN)

موضوع کلی: علوم جوی و فناوری‌های پیشرفته پیش‌بینی آب‌وهوا

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در هواشناسی نوین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هواشناسی دینامیکی و معادلات حاکم بر جو
  • 2. آشنایی با مدل‌های پیش‌بینی عددی وضع هوا (NWP)
  • 3. محدودیت‌های محاسباتی و خطاهای مدل‌های فیزیکی کلاسیک
  • 4. معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم جوی
  • 5. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل داده‌های چندبعدی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های ماهواره‌ای و ایستگاه‌های زمینی هواشناسی
  • 7. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌های جوی حجیم
  • 8. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی سه‌بعدی (3D-CNN) برای داده‌های شبکه‌ای
  • 9. نقش تانسورها در نمایش داده‌های جوی چهاربعدی (فضا و زمان)
  • 10. توابع فعال‌ساز و بهینه‌سازها در مدل‌های یادگیری عمیق هواشناسی
  • 11. مقایسه مدل‌های مبتنی بر فیزیک با مدل‌های مبتنی بر داده (Data-Driven)
  • 12. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های بازتحلیل (Reanalysis Data)
  • 13. تحلیل میدان‌های فشار و دما با استفاده از لایه‌های کانولوشنی
  • 14. استخراج ویژگی‌های فضایی در الگوهای چرخشی جوی
  • 15. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی در توالی‌های هواشناسی
  • 16. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM در کنار CNN
  • 17. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در پیش‌بینی‌های جوی
  • 18. توابع هزینه (Loss Functions) مناسب برای پیش‌بینی متغیرهای پیوسته جوی
  • 19. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای آماری (RMSE, MAE)
  • 20. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی میان‌مدت در مقیاس جهانی
  • 21. تحلیل عملکرد مدل در پیش‌بینی سامانه‌های کم‌فشار و پرفشار
  • 22. روش‌های افزایش دقت پیش‌بینی در مناطق جغرافیایی ایران
  • 23. بهره‌گیری از پردازش موازی و GPU در محاسبات جوی
  • 24. تلفیق داده‌های راداری و ماهواره‌ای در شبکه عصبی
  • 25. شناسایی الگوهای حدی جوی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 26. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های هوشمند
  • 27. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در هواشناسی
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی وضع هوا در محیط‌های ابری
  • 29. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در هواشناسی (XAI)
  • 30. بررسی پایداری مدل در بازه‌های زمانی بلندمدت
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مدل‌سازی‌های سنگین جوی
  • 32. نقش داده‌های دیدبانی ایران در ارتقای دقت مدل‌های محلی
  • 33. ارائه خروجی‌های بصری و نقشه‌های پیش‌بینی وضع هوا
  • 34. چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های 3D-CNN در سازمان‌های هواشناسی
  • 35. آینده‌نگری در توسعه سامانه‌های پیش‌بینی هوشمند بومی
  • 36. اخلاق و امنیت در استفاده از داده‌های کلان جوی
  • 37. نکات کلیدی در نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری عمیق جوی

📚 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.