پیش بینی آینده از روی رخدادهای گذشته همواره از چالش های اساسی در علوم مختلف بوده است. به عنوان مثال برای یک معامله گر (تریدر) اطلاع از آینده سیگنال معادل کسب درآمد چشمگیر می باشد. برای یک متخصص لرزه شناسی پیش بینی رخداد زلزله در آینده از روی تاریخچه لرزه خیزی منطقه به معنای جلوگیری از رخداد فاجعه می باشد. برای یک مهندس مکانیک پیش بینی عملکرد یک قطعه مکانیکی از روی رفتار قبلی آن معادل بهره برداری درست از سیستم تحت بررسی می باشد. این نوع از مثال ها در اکثر قریب به اتفاق رشته ها وجود دارد.
برای پاسخگویی به این نیاز اساسی و اطلاع از آینده بر اساس رفتار گذشته، روش های آماری و ریاضیاتی متنوعی گسترش داده شده است. اما اکثر این روش ها دارای محدودیت های ذاتی بوده که استفاده از آنها را در بسیاری شرایط محدود می‌کند. با پیشرفت هوش مصنوعی و رایج شدن شبکه های عصبی عمیق در شاخه های مختلف علوم، روش های پیش بینی سری زمانی هم از این موضوع بی بهره نماندند و از پیشرفت های هوش مصنوعی در تخمین آینده استفاده نمودند.
اگر چه این روش های هوش مصنوعی عملکرد مناسبی در برخورد با طیف وسیعی از مسائل پیش بینی سری زمانی داشتند، اما پیچیدگی های موجود در خود این روش ها درک آن ها را برای عموم افراد دشوار کرده و باعث شده که پیاده سازی آنها در مسائل معمول پیش بینی آینده بسیار محدود گردد. بدین منظور نیاز زیادی به آموزش در این حیطه وجود دارد به نحوی که بتواند مخاطب را، صرف نظر از نوع سیگنال تحت بررسی، برای استفاده عملی از روش های هوش مصنوعی آماده سازد. بدین منظور دوره اموزشی جدیدی تحت عنوان "پیش بینی سری های زمانی با استفاده از شبکه های عصبی عمیق" تدارک دیده شده است تا به شکل گام به گام به آموزش و پیاده سازی شبکه های عصبی مصنوعی در پروژه های واقعی بپردازد.
در این دوره ابتدا به فلسفه و بگراند علمی موجود در پشت روش های مرسوم پیش بینی سری زمانی پرداخته می شود به گونه‌ای که مخاطب بدون اطلاعات فنی قبلی بتواند کاملا با موضوع آشنا شده و درک درستی از پروسه کلی کار به دست آورد. سپس به معماری مرسوم در شبکه های عصبی مصنوعی پرداخته می‌شود و تشریح می شود که یک شبکه عصبی چطور می‌تواند در دل یک الگوریتم پیش بینی سری زمانی قرار داده شده و کارایی آن را به میزان قابل توجهی بهبود ببخشد. در ادامه این توانایی ها در قالب یک مثال عملی بررسی شده و به شکل گام به گام پیاده سازی می شوند. سپس به انواع شبکه های عصبی مصنوعی از جمله شبکه های عصبی عمیق بازگشتی، GRU، LSTM، و CNN پرداخته شده و به شکل گام به گام در محیط برنامه نویسی پایتون کد نویسی می شوند. همچنین چگونگی ترکیب این شبکه های عصبی برای تقویت هسته الگوریتم پیش بینی نیز تشریح می گردد تا یک معماری پیشرفته از شبکه های عصبی عمیق در طول این دوره آموزش داده شود. در ادامه به انواع سری های زمانی چند متغیر و چند هدفه پرداخته شده و سعی می‌گردد که پیچیده ترین انواع مسائل پیش بینی سری زمانی مطرح و حل گردد.
با طی کردن این دوره آموزشی دو اتفاق اساس رخ می دهد. اولا اینکه آشنایی بسیار خوبی با انواع شبکه های عصبی عمیق حاصل می شود به طوری که دانشجو در این زمینه به یک صاحب نظر تبدیل شده و بتواند در این حیطه به پژوهش بپردازد. اتفاق دوم این است که مفاهیم موجود در حیطه پیش بینی سری های زمانی به عمیق ترین شکل ممکن مطرح می گردند به گونه ای که مخاطب دوره بتواند پروسه کار را به درستی درک کرده و با هر گونه چالش بالقوه ای در این زمینه به خوبی برخورد نماید.
این دوره آموزشی به شکل آنلاین ارائه شده و محیطی تعاملی برای یادگیری موثر ارائه می‌نماید. گروه آموزشی شاداب فر مفتخر است که این دوره آموزشی را با بالاترین کیفیت و کمترین هزینه ممکن ارائه نماید و در این مسیر از حداکثر توان خود برای آموزش صحیح و اصولی مخاطب بهره می‌گیرد.
در صورتی که به روش های پیش بینی سری زمانی علاقه مند می باشید، از شما دعوت می‌کنیم تا در این دوره آموزشی شرکت نموده و در مدتی کوتاه به یک متخصص در این زمینه تبدیل شوید. جزییات، سرفصل های دوره و فرم ثبت نام در لینک زیر قرارداده شده است. مشتاقانه منتظر حضور شما در این دوره هستیم.
لینک دوره آموزشی پیش بینی سری های زمانی: