اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی تحلیل مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری عمیق بازگشتی

🎓 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