Professional Certificate in Power System Demand Forecasting using AI
-- ViewingNowThe Professional Certificate in Power System Demand Forecasting using AI is a comprehensive course that equips learners with essential skills in artificial intelligence and machine learning techniques for power system demand forecasting. This course is crucial in the current industry scenario, where there is a growing demand for experts who can accurately predict power demand using AI algorithms.
4٬391+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Introduction to Power System Demand Forecasting: Understanding the importance and applications of power system demand forecasting; types of power system demand forecasting.
• Data Preprocessing for Power System Demand Forecasting: Data cleaning, transformation, and feature engineering; dealing with missing data and outliers.
• Time Series Analysis for Power System Demand Forecasting: Autoregressive (AR), moving average (MA), and autoregressive moving average (ARMA) models; seasonal ARIMA (SARIMA) models; exponential smoothing state space models (ETS).
• Machine Learning Techniques for Power System Demand Forecasting: Linear regression, decision trees, random forests, support vector machines, and neural networks; model evaluation and selection.
• Deep Learning Techniques for Power System Demand Forecasting: Convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory networks (LSTMs), and gated recurrent units (GRUs); model training and evaluation.
• Hybrid Models for Power System Demand Forecasting: Combining traditional time series models with machine learning/deep learning models; model evaluation and comparison.
• Evaluation Metrics for Power System Demand Forecasting: Mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE); choosing appropriate metrics.
• Case Studies in Power System Demand Forecasting: Real-world applications of power system demand forecasting using AI techniques; challenges and solutions.
• Future Directions in Power System Demand Forecasting: Emerging trends and technologies in power system demand forecasting; open research questions and opportunities.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية