یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی درباره دی اکسید کربن

در این دوره از متدولوژی های یادگیری ماشین در پایتون، یک متدولوژی گام به گام برای پیش بینی های دقیق استفاده می کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک و استفاده از مدل های یادگیری عمیق برای پیش بینی سری زمانی انتشار CO2 با استفاده از پایتون
• پیاده سازی یک متدولوژی گام به گام برای تولید پیش بینی های دقیق CO2، گنجاندن آزمون های آماری و تحلیل
• تحلیل و پیش بینی روندهای بلند مدت دی اکسید کربن در مناطق مختلف از جمله هند، ایالات متحده آمریکا، بریتانیا و غیره
• توسعه مهارت های عملی در پیش پردازش داده، اعتبارسنجی مدل و بهینه سازی عملکرد برای ایجاد پیش بینی های زیست محیطی قابل اعتماد

پیش نیازهای دوره

• بدون پیش نیاز به دانش اولیه در پایتون

توضیحات دوره

این دوره «یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی درباره دی اکسید کربن در پایتون» شما را در ساخت مدل های پیشرفته برای پیش بینی سطوح CO2 در آینده راهنمایی می کند. با تمرکز بر کاربردهای واقعی، نحوه پیش بینی انتشار کربن در مناطق کلیدی، از جمله هند، ایالات متحده آمریکا و بریتانیا را بررسی خواهید کرد. با پیروی از یک روش گام به گام، تجربه عملی به دست آورده و اطمینان حاصل می کنید که هر مرحله از فرآیند پیش بینی را درک می کنید.

با شروع پیش پردازش داده و تجزیه و تحلیل آماری، این دوره شما را در ساخت مدل های یادگیری عمیق راهنمایی می کند. شما همچنین تست های آماری کلیدی را برای اعتبارسنجی صحت پیش بینی های خود انجام خواهید داد. در پایان، در ایجاد پیش‌ بینی‌ های بلند مدت بسیار دقیق، اعمال آن‌ ها در روندهای محیط زیست‌ جهانی و کسب بینش هایی که می‌ تواند به مقابله با چالش‌ های تغییرات آب و هوایی کمک کند، مهارت خواهید داشت.

پیش‌ بینی‌ های دقیق در سطح CO2 برای درک و پرداختن به تأثیرات تغییرات آب و هوا بسیار مهم است. پیش‌ بینی‌ های قابل اعتماد به دولت‌ ها، سازمان‌ ها و سیاست‌ گذاران کمک می‌ کند تا درباره نحوه کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و دستیابی به اهداف بین‌ المللی آب‌ و هوایی تصمیم‌ گیری کنند. آن ها همچنین برای پیش بینی روندهای آتی در گرمایش جهانی، افزایش سطح آب دریاها و رویدادهای شدید آب و هوایی ضروری هستند و امکان برنامه ریزی و استراتژی های سازگاری بهتر را فراهم می کنند. علاوه بر این، پیش‌ بینی های دقیق CO2 می‌ تواند سرمایه‌ گذاری در انرژی‌ های تجدیدپذیر، فناوری‌ های جذب کربن و شیوه‌ های پایدار را هدایت کند و به کاهش اثرات بلند مدت تغییرات آب و هوایی کمک کند. به طور کلی، پیش‌ بینی دقیق ابزاری حیاتی برای محافظت از آینده این سیاره است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و تحلیلگران که به استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق در داده زیست محیطی و پیش بینی علاقه مند هستند.
• محققان آب و هوا و متخصصان محیط زیست که به دنبال افزایش مهارت های خود در مدل سازی پیش بینانه برای انتشار CO2 هستند.
• برنامه نویسان و توسعه دهندگان پایتون که مشتاق یادگیری نحوه ساخت مدل های پیش بینی سری زمانی با استفاده از فریمورک های یادگیری عمیق هستند.
• سیاست گذاران، تحلیلگران انرژی و مشاوران پایداری که به پیش بینی های دقیق CO2 در بلند مدت برای اطلاع رسانی در تصمیم گیری نیاز دارند.
• دانشجویان فارغ التحصیل یا دانشگاهیان در زمینه هایی مانند علوم زیست محیطی، علم داده یا یادگیری ماشین که به دنبال کاربردهای عملی در پیش بینی ها هستند.