آموزش پیش‌بینی هوشمند سری‌های زمانی با پایتون

در دنیای کسب‌وکار امروز، درک و پیش‌بینی روندهای آینده، تقاضای مشتریان یا شرایط بازار، عامل حیاتی در موفقیت است. با گسترش ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بسیاری از کسب‌وکارها اکنون قادرند تا با استفاده ... بیشتر

جدید
زیرنویس
53 دانشجو
مقدماتی
LinkedIn

Tobias Zwingmann

به‌روزرسانی: ۱۴۰۳/۱۱/۲۱

محتوای دوره
پیش‌نیاز‌ها
درباره دوره
درباره استاد

آنچه در این دوره می‌آموزید

پیش‌بینی سری‌های زمانی

انتقال پیش‌بینی‌های ایستا به کاربردهای زمان واقعی

یادگیری ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

تمرین عملی با GitHub Codespaces

محتوای دوره

6 فصل 33 جلسه 2 ساعت ویدیو
مقدمه
  آنچه باید بدانید
مشاهده
"02:02
  GitHub Codespaces
مشاهده
"02:48
  بررسی مدل
"04:52
سیستم‌های دسته‌ای
سیستم‌های نزدیک به زمان واقعی
سیستم‌های زمان واقعی
ارزیابی سیستم‌های پیش‌بینی سری زمانی
نتیجه‌گیری

پیش‌نیاز‌ها

این دوره به نحوی تهیه و تدوین شده است که مباحث آن به ساده‌ترین شکل ممکن بیان شوند و مخاطبان دوره بتوانند به‌سادگی متوجه موضوعات مطرح شده شوند. به همین جهت برای شرکت در این دوره هیچ پیش‌نیاز به خصوصی وجود ندارد و افراد با هر سطحی از آگاهی و تحصیلات می‌توانند از مباحث این دوره نهایت استفاده را داشته باشند.

درباره دوره

در دنیای کسب‌وکار امروز، درک و پیش‌بینی روندهای آینده، تقاضای مشتریان یا شرایط بازار، عامل حیاتی در موفقیت است. با گسترش ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بسیاری از کسب‌وکارها اکنون قادرند تا با استفاده از پیش‌بینی سری‌های زمانی، عملیات خود را به‌طور چشمگیری بهبود بخشند.

دوره "AI-Powered Time Series Forecasting with Python" توسط توبیاس زوینگمن طراحی شده است تا شما را به دنیای پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از پایتون و هوش مصنوعی معرفی کند و به شما نشان دهد که چگونه می‌توانید این تکنیک‌ها را برای بهینه‌سازی فرآیندها و تصمیم‌گیری در کسب‌وکار خود به‌کار بگیرید. در طول این دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه می‌توانید روش‌های پیش‌بینی را از مسائل ایستا و کلاسیک به کاربردهای پویا و زمان واقعی تبدیل کنید و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای شرایط خاص کسب‌وکار خود سفارشی کنید. همچنین، شما با ابزارها و روش‌های مختلفی آشنا خواهید شد که می‌توانید از آن‌ها نه تنها در پیش‌بینی سری‌های زمانی، بلکه در سایر پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز استفاده کنید.

این دوره به‌طور ویژه با GitHub Codespaces یکپارچه شده است، محیط توسعه ابری فوری که امکانات یک IDE محبوب را بدون نیاز به پیکربندی و نصب روی دستگاه محلی به شما ارائه می‌دهد. با استفاده از GitHub Codespaces، شما می‌توانید به‌راحتی از هر دستگاهی، در هر زمان، تمرین‌های عملی انجام دهید و تجربه‌ای کاربردی و عملی از پیش‌بینی‌های سری زمانی با پایتون به‌دست آورید. این ابزار به شما این امکان را می‌دهد که مانند یک حرفه‌ای در محیط کاری خود عمل کنید و از آن برای انجام پروژه‌های بزرگ استفاده کنید. در این دوره، علاوه بر یادگیری نحوه پیاده‌سازی پیش‌بینی‌های سری زمانی، فرصت خواهید داشت تا با استفاده از این ابزار قدرتمند، عملی‌ترین تجربه‌های ممکن را بدست آورید. برای شروع، ویدیو "GitHub Codespaces" را مشاهده کنید تا نحوه استفاده از این محیط توسعه ابری را بیاموزید و اولین قدم‌های خود را در یادگیری پیش‌بینی سری‌های زمانی بردارید.

اطلاعات بیشتر

دوره‌های پیشنهادی

درباره استاد

Tobias Zwingmann
1 دوره
53 دانشجو

Tobias Zwingmann یک متخصص هوش مصنوعی، نویسنده و دانشمند سابق داده‌های ارشد است.

توبیاس شریک مدیریتی در RAPYD.AI است، یک شرکت مشاوره هوش مصنوعی مستقل و بدون وابستگی به برند که در زمینه‌های پروتوتایپ‌سازی، توسعه، استراتژی و آموزش هوش مصنوعی تخصص دارد. به عنوان یک دانشمند داده سابق، او قدرت هوش مصنوعی را در تحولی که می‌تواند در کسب‌وکارها ایجاد کند مشاهده کرده است—همچنین نقاط ضعف رویکردهای فناوری‌محور را نیز تجربه کرده است. امروز، او با مشتریانی در سراسر جهان همکاری می‌کند تا به آنها کمک کند در دنیای مبتنی بر هوش مصنوعی رشد کنند و کسب‌وکار خود را برای آینده مقاوم کنند، در حالی که تمرکز خود را بر توانمندسازی افراد به جای جایگزینی آنها قرار داده است.

اطلاعات بیشتر

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟

بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

تمام حقوق این وب‌سایت برای شرکت ندای دانش همراه ایرانیان (مکتب‌خونه‌‌‌‌) است.