اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی پیش‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی با استفاده از TensorFlow 2.0

کتاب آموزش کاربردی پیش‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی با استفاده از TensorFlow 2.0

تگ‌ها: TensorFlow 2.0 پیش‌بینی با هوش مصنوعی پیش‌بینی داده‌ها تحلیل داده‌های کلان تحلیل سری‌های زمانی تنسورفلو ۲ شبکه‌های عصبی مدل‌سازی آماری هوش مصنوعی 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 آموزش کاربردی پیش‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی با استفاده از TensorFlow 2.0

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پیش‌بینی سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 2. آشنایی با اکوسیستم تنسورفلو ۲ برای تحلیل داده
  • 3. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های پایتون
  • 4. ساختار داده‌های زمانی و پیش‌پردازش اطلاعات
  • 5. روش‌های پاک‌سازی و مدیریت داده‌های مفقود در سری زمانی
  • 6. تجزیه سری زمانی به مؤلفه‌های روند و فصلی
  • 7. تحلیل همبستگی و خودهمبستگی در داده‌های زمانی
  • 8. روش‌های آماری کلاسیک در پیش‌بینی سری زمانی
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربرد آن در تحلیل داده
  • 10. ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی در تنسورفلو
  • 11. توزیع داده‌ها و نرمال‌سازی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 12. ایجاد پنجره‌های زمانی و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 13. پیاده‌سازی مدل‌های عصبی ساده برای پیش‌بینی تک‌متغیره
  • 14. مفهوم شبکه عصبی متراکم در تحلیل داده‌های زمانی
  • 15. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی ساده
  • 16. چالش‌های محو شدگی گرادیان در شبکه‌های بازگشتی
  • 17. معرفی لایه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های حافظه طولانی کوتاه مدت برای پیش‌بینی
  • 19. بررسی معماری واحدهای بازگشتی دروازه‌دار
  • 20. تکنیک‌های بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترها در تنسورفلو
  • 21. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 22. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای داده‌های زمانی
  • 23. تلفیق لایه‌های کانولوشنی و بازگشتی در یک مدل واحد
  • 24. بررسی مدل‌های پیش‌بینی چندمتغیره
  • 25. کاربرد مکانیسم‌های توجه در مدل‌های سری زمانی
  • 26. معماری ترنسفورمر برای تحلیل داده‌های زمانی
  • 27. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل‌های سنگین
  • 28. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 29. معیارهای خطا در مدل‌های سری زمانی
  • 30. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای سری‌های زمانی
  • 31. پیاده‌سازی مکانیسم‌های توقف زودهنگام در آموزش
  • 32. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 33. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های عملیاتی
  • 34. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های اقتصادی و مالی مطابق با موازین قانونی
  • 35. کاربردهای تحلیل سری زمانی در مدیریت بهینه منابع
  • 36. پیش‌بینی تقاضا در سامانه‌های لجستیک و زنجیره تأمین
  • 37. تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیاء صنعتی
  • 38. پایش و پیش‌بینی شاخص‌های عملکردی سامانه‌های نرم‌افزاری
  • 39. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی برای کنترل سری‌های زمانی
  • 40. به‌کارگیری تنسورفلو لایت برای مدل‌های سبک روی لبه
  • 41. امنیت داده‌ها در فرآیندهای تحلیل و پیش‌بینی
  • 42. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 43. مستندسازی پروژه‌های یادگیری عمیق و گزارش‌دهی نتایج
  • 44. ارائه نتایج تحلیل داده به مدیران و تصمیم‌گیران
  • 45. بهینه‌سازی محاسباتی با استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
  • 46. توسعه خط لوله خودکار برای بازآموزی مدل‌ها
  • 47. حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از داده‌های کلان
  • 48. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی

📚 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.