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很多同学都感觉现在各种公众号上时间序列的知识太杂太散，很难串联成一个整体，系统性的学习。
圆圆在知识星球中开设了系统性学习时间序列预测的专题课程，从最基础的时间序列预测各类任务定义、数据处理，到模型结构优化、创新应用。系统性梳理从2017年以来的近百篇时间序列论文工作，让你对时间序列有一个全面的认识和深入理解。感兴趣的同学可以扫码加入星球学习👇🏻~
目前设定的专题课程目录如下，会在更新过程中不断根据星球同学意见进行修改（目前已更新27期，每更新20%星球价格上涨10%，感兴趣的同学尽早加入~）：
1. 时序建模入门篇
1.1 时序预测任务定义
1.2 时间序列研究方向
1.3 时间序列模型的各个组成模块
1.4 时间序列中的数据处理——基础篇
1.5 时间序列中的数据处理——进阶篇
1.6 模型搭建
1.7 损失函数和评估指标
1.8 时间序列的底层输入和embedding
2. 基础模型结构篇
2.1 RNN篇
2.2 CNN篇
2.3 Transformer篇
2.4 MLP篇
2.5 Nbeats篇
2.6 Mamba篇
3. 单变量时序建模进阶篇
3.1 模型结构框架分类
3.2 Transformer时序建模改进
3.3 Transformer长序列建模效率优化
3.4 信号分解
3.5 频域信息应用
3.6 多变量关系建模
3.7 多粒度时序建模方法
3.8 极端值建模
3.9 分布漂移优化
4. 时空预测篇
4.1 图学习基础
4.2 时空建模基础结构
4.3 邻接矩阵学习
4.4 层次预估方法
5. 时序表示学习篇
5.1 表示学习基础
5.2 数据构建方法
5.3 时序表示学习模型
5.4 表示学习在时序预测的应用
6. 时间序列大模型
6.1 LLM+时间序列
6.2 时序统一大模型
6.3 时间序列跨模态建模
7. 时序扩散模型
7.1 生成式模型基础
7.1 扩散模型基础
7.2 扩散模型在时间序列的应用
8. 不规则时序建模
8.1 不规则时序建模定义
8.2 不规则时序建模方法
9. 时间序列概率预测
9.1 不确定度预测问题
9.2 不确定度预测方法
9.3 针对不确定度建模的优化方法
星球到目前已经有800多名同学加入学习，星球内累积发表近600条内容。针对大家时间序列研究上的问题，开设了包括新人教程、前沿工作、代码解析、系统总结等多个专栏【扫描下方二维码即可加入，价格即将上调】👇🏻
新人教程：针对新手的手把手教学，从最基础的时间序列知识入手，例如《搭建简单的LSTM时间序列预测原理》系列，从输入数据到模型结构，带你走通时间序列初学者的第一步。
前沿工作：每周跟进最新发表的时间序列前沿工作、顶会工作，筛选高质量的工作进行详细解析，带你高效率跟进时间序列最新业内前沿工作。
代码解析：针对经典模型、最新SOTA模型，进行详细代码解析，提高实战能力。目前星球内已更新30多个时间序列模型代码解析，持续更新中。
系统总结：打造模块化的知识点总结，对于一个子方向，梳理业内相关工作，建立相同研究点不同做法之间的联系。例如星球中的更新的《频域信息在时间序列建模应用梳理》、《扩散模型在时间序列中的应用综述》、《Transformer在时间序列预测中的应用总结》、《时间序列预测中distribution shift问题解决方法汇总》等50余篇总结类文章。
除此之外，圆圆也会定期在星球给大家答疑，并且有专属vip社群供大家交流讨论。
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