اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های سنجنده‌های اقیانوسی با مدل‌های سری زمانی عمیق

کتاب تحلیل داده‌های سنجنده‌های اقیانوسی با مدل‌های سری زمانی عمیق

تگ‌ها: اقیانوس شناسی پیش بینی اقیانوس تحلیل داده اقیانوس داده های دریایی سری زمانی عمیق سنجنده اقیانوسی علوم زمین مدل سازی اقیانوس هوش مصنوعی اقیانوس 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 تحلیل داده‌های سنجنده‌های اقیانوسی با مدل‌های سری زمانی عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم زمین و اقیانوس‌شناسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در علوم زمین و اقیانوس‌شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های اقیانوسی و سنجنده‌ها
  • 2. انواع داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط سنجنده‌های اقیانوسی
  • 3. فرآیند جمع‌آوری داده‌های اقیانوسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 4. کنترل کیفیت داده‌های اقیانوسی و حذف نویز
  • 5. مبانی سری‌های زمانی و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های اقیانوسی
  • 6. آشنایی با مفاهیم آماری در تحلیل سری‌های زمانی
  • 7. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی اقیانوسی
  • 8. تحلیل طیفی سری‌های زمانی اقیانوسی
  • 9. مدل‌های خودهمبستگی (AR) و میانگین متحرک (MA)
  • 10. مدل‌های خودهمبستگی میانگین متحرک (ARMA)
  • 11. مدل‌های خودهمبستگی یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 12. انتخاب مرتبه مناسب برای مدل‌های ARIMA
  • 13. برآورد پارامترهای مدل‌های ARIMA
  • 14. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های ARIMA
  • 15. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) برای سری‌های زمانی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 19. حافظه کوتاه‌مدت بلند (Long Short-Term Memory - LSTM)
  • 20. شبکه‌های عصبی دروازه‌دار تکرارشونده (Gated Recurrent Unit - GRU)
  • 21. استفاده از LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی اقیانوسی
  • 22. استفاده از GRU برای پیش‌بینی سری‌های زمانی اقیانوسی
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNN) برای سری‌های زمانی
  • 24. ترکیب CNN و LSTM برای تحلیل داده‌های اقیانوسی
  • 25. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در شبکه‌های عصبی سری زمانی
  • 26. معماری ترانسفورمر (Transformer) و کاربرد آن در داده‌های اقیانوسی
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی عمیق با استفاده از پایتون
  • 28. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل سری‌های زمانی (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 29. کتابخانه TensorFlow برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 30. کتابخانه Keras برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 31. کتابخانه PyTorch برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 32. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف سری زمانی عمیق در داده‌های اقیانوسی
  • 33. بهینه‌سازی مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 34. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های عمیق
  • 36. کاربرد مدل‌های سری زمانی عمیق در پیش‌بینی امواج
  • 37. کاربرد مدل‌های سری زمانی عمیق در پیش‌بینی جریان‌های اقیانوسی
  • 38. کاربرد مدل‌های سری زمانی عمیق در پیش‌بینی دما و شوری آب
  • 39. کاربرد مدل‌های سری زمانی عمیق در پیش‌بینی پدیده‌های اقیانوسی خاص (مانند ال نینو)
  • 40. تحلیل و تفسیر نتایج مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 41. تصویرسازی داده‌ها و نتایج مدل‌ها
  • 42. ارائه گزارش‌های تحلیلی و پیش‌بینی
  • 43. آینده پژوهی و چالش‌های پیش روی تحلیل داده‌های اقیانوسی با مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 44. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای در ترکیب با داده‌های سنجنده‌ها
  • 45. ادغام داده‌های چندمنبعی برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تحلیل داده‌های اقیانوسی
  • 47. تفسیرپذیری مدل‌های سری زمانی عمیق (Explainable AI)
  • 48. محاسبات ابری و پردازش داده‌های بزرگ اقیانوسی
  • 49. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری (Scalability) در مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 50. بررسی موردی: پیش‌بینی جزر و مد با مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 51. بررسی موردی: پیش‌بینی طوفان‌های دریایی با مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 52. بررسی موردی: پایش آلودگی‌های دریایی با مدل‌های سری زمانی عمیق
  • 53. اخلاق در تحلیل داده‌های اقیانوسی و حفاظت از محیط زیست

📚 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.