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

کتاب مبانی تحلیل مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق انتزاعی

تگ‌ها: Agricultural Forecasting Deep Learning Demand Prediction LSTM PyTorch Supply Chain TensorFlow امنیت غذایی پیش‌بینی تقاضا پیش‌بینی عرضه داده‌کاوی سری زمانی کشاورزی 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 مبانی تحلیل مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق انتزاعی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا و عرضه در کشاورزی
  • 2. اهمیت یادگیری عمیق در پیش‌بینی محصولات کشاورزی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی، نورون‌ها، لایه‌ها
  • 4. توابع فعال‌سازی در یادگیری عمیق
  • 5. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: گرادیان کاهشی و الگوریتم‌های مشتق
  • 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 7. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 8. مهندسی ویژگی در داده‌های کشاورزی
  • 9. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) برای پیش‌بینی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks) برای پردازش تصاویر ماهواره‌ای
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 12. مدل‌های LSTM و GRU برای پیش‌بینی سری‌های زمانی کشاورزی
  • 13. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از مدل‌های مبتنی بر LSTM
  • 14. پیش‌بینی عرضه با استفاده از مدل‌های مبتنی بر GRU
  • 15. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models) در پیش‌بینی کشاورزی
  • 16. استفاده از داده‌های آب و هوایی در پیش‌بینی محصولات
  • 17. تحلیل اثر تغییرات اقلیمی بر پیش‌بینی محصولات
  • 18. مدل‌سازی تقاضای فصلی محصولات کشاورزی
  • 19. پیش‌بینی قیمت محصولات کشاورزی با یادگیری عمیق
  • 20. کاربرد شبکه‌های GAN در تولید داده‌های مصنوعی کشاورزی
  • 21. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد داده‌ها
  • 22. تشخیص الگوهای غیرمعمول در داده‌های کشاورزی با یادگیری عمیق
  • 23. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی به تغییرات ورودی
  • 24. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در کشاورزی (Explainable AI)
  • 25. انتخاب معماری مناسب شبکه عصبی برای مسئله پیش‌بینی
  • 26. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 27. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 28. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 29. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در پیش‌بینی کشاورزی
  • 30. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow
  • 31. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch
  • 32. استفاده از کتابخانه Keras برای توسعه سریع مدل‌ها
  • 33. استفاده از داده‌های حسگرها (IoT) در پیش‌بینی کشاورزی
  • 34. پردازش داده‌های مکانی-زمانی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 35. پیش‌بینی عملکرد محصولات با استفاده از داده‌های ژنتیکی
  • 36. کاربرد یادگیری عمیق در مدیریت منابع آبی کشاورزی
  • 37. پیش‌بینی شیوع آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 38. مدل‌سازی زنجیره تامین محصولات کشاورزی با یادگیری عمیق
  • 39. بهینه‌سازی لجستیک و حمل و نقل محصولات کشاورزی
  • 40. تحلیل ریسک در پیش‌بینی محصولات کشاورزی
  • 41. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی کشاورزی
  • 42. مبانی تحلیل سری‌های زمانی غیرخطی
  • 43. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 44. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models) در پیش‌بینی کشاورزی
  • 45. کاربرد یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در کشاورزی
  • 46. تکنیک‌های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در پیش‌بینی
  • 47. پیش‌بینی تقاضا برای محصولات ارگانیک
  • 48. پیش‌بینی تقاضا برای محصولات خاص (مانند زعفران، پسته و...)
  • 49. بهینه‌سازی موجودی محصولات کشاورزی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 50. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی در پیش‌بینی تقاضا
  • 51. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی بازارهای بین‌المللی
  • 52. تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضای چند متغیره
  • 53. مدل‌سازی روابط علت و معلولی در پیش‌بینی محصولات

📚 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.