نام محصول به انگلیسی | دانلود LinkedIn – Complete Guide to Generative AI for Data Analysis and Data Science 2024-9 – دانلود رایگان نرم افزار |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره LinkedIn: راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده و علم داده ۲۰۲۴-۹ |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دانلود رایگان دوره LinkedIn: راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده و علم داده ۲۰۲۴-۹
در عصر انفجار دادهها، یادگیری نحوه استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تحلیل و استخراج بینشهای ارزشمند از اطلاعات، یک مهارت کلیدی برای تمام متخصصان علم داده است. دوره «راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده و علم داده ۲۰۲۴-۹» توسط پلتفرم آموزشی LinkedIn تولید شده و اکنون بهصورت رایگان در اختیار شما قرار دارد. این دوره با تمرکز بر مباحث نظری و کاربردهای عملی، شما را از مبانی تا پروژههای حرفهای هدایت میکند.
در این مقاله، با بخشهای مختلف دوره، پیشنیازها، مزایا و مثالهای عملی آشنا خواهید شد و متوجه میشوید چگونه این دوره میتواند سکوی پرتابی برای توسعه مهارتهای شما باشد.
چه چیزی خواهید آموخت؟
- مبانی Generative AI و مروری بر انواع مدلهای مولد مانند GAN، VAE و LLM.
- کار با ChatGPT API و پیادهسازی سناریوهای تحلیل متنی به کمک هوش مصنوعی.
- فرآیند استخراج، پاکسازی و آمادهسازی دادهها با استفاده از Python و کتابخانههای pandas و NumPy.
- چگونگی ساخت توابع سفارشی برای تولید دادههای مصنوعی به منظور غنیسازی مجموعه دادهها.
- بهکارگیری مدلهای مولد در تحلیل سریهای زمانی و پیشبینی روندها.
- ساخت داشبوردهای تعاملی با اتصال مدلهای AI مولد به ابزارهای BI مانند Power BI و Tableau.
- استفاده از تکنیکهای Fine-Tuning برای سفارشیسازی مدلهای LLM روی دادههای خاص domain شما.
- مدیریت چرخه عمر مدل و نکات مربوط به MLOps در استقرار و مانیتورینگ مدلهای مولد.
مزایای دوره
این دوره با تمرکز بر جنبههای کاربردی و ارائه مثالهای پروژهمحور، مزایای زیر را برای شما فراهم میکند:
- دسترسی به بیش از ۱۵ ساعت ویدیوی آموزشی کاملاً فارسی و زیرنویس انگلیسی.
- تمرینها و پروژههای گامبهگام برای تسلط واقعی بر مفاهیم.
- مجموعه کدهای آماده Python و Jupyter Notebook برای اجرا روی سیستم شخصی.
- گزارشهای تحلیلی کاربردی و چالشهای واقعی دنیای کسبوکار.
- امکان دریافت مدرک پایان دوره از LinkedIn Learning.
- پشتیبانی فعال در انجمن فارسیزبانان علم داده و گروه تلگرامی اختصاصی.
پیشنیازها
- آشنایی اولیه با زبان Python و کتابخانههای pandas، NumPy و Matplotlib.
- درک مفاهیم پایهای یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق.
- تجربه کار با دیتابیسها و آشنایی مقدماتی SQL.
- آشنایی با مفاهیم شبکههای عصبی و ساختار LLMها (اختیاری اما توصیهشده).
- دسترسی به سیستم عامل ویندوز، مک یا لینوکس با پایتون نسخه ۳.۸ به بالا.
- حساب کاربری LinkedIn (برای فعالسازی رایگان دوره).
بخشهای اصلی دوره
- بخش ۱: مقدمه – تاریخچه، روند رشد و چشمانداز Generative AI در برهه فعلی.
- بخش ۲: پردازش زبان طبیعی (NLP) – مدلهای Transformer، توکنسازی و embedding.
- بخش ۳: تحلیل داده – استفاده از مولدها برای تشخیص الگو و استخراج ویژگی (Feature Engineering).
- بخش ۴: تولید کد خودکار – پیادهسازی ماژولهایی که بهطور خودکار اسکریپتهای تحلیل داده را تولید میکنند.
- بخش ۵: پروژه عملی – تحلیل احساسات توییتها و تولید گزارش تعاملی.
- بخش ۶: موضوعات پیشرفته – Fine-Tuning روی دادههای خاص و بهینهسازی عملکرد مدل.
- بخش ۷: استقرار و مانیتورینگ – مفاهیم MLOps و ارائه مدل روی ابر (Azure/GCP).
مثالهای عملی
- تولید خودکار اسکریپت پاکسازی داده از روی یک فایل CSV با بیش از ۵۰۰ هزار رکورد.
- پیادهسازی چتبات هوشمند برای دستهبندی نظرات مشتریان و ارائه راهکارهای بهبود محصولات.
- ساخت مدل مولد برای تولید دادههای نرمال شده سریهای زمانی فروش ماهانه.
- خروجی خودکار گزارشهای BI به صورت PDF و ارسال آنها از طریق ایمیل.
- Fine-Tuning یک LLM برای پاسخگویی دقیق به سؤالات علمی یک گروه تحقیقاتی.
نکات کلیدی
- درک عمیق از چرخه داده (Data Pipeline) پایهایترین گام برای موفقیت در پروژهها است.
- شروع با پروژههای کوچک و افزایش تدریجی پیچیدگی باعث تثبیت بهتر مفاهیم میشود.
- بروزرسانی مداوم مدلها و بررسی drift دادهها، کیفیت خروجی را تضمین میکند.
- مستندسازی کد و استفاده از کنترل نسخه (Git) در همکاری تیمی ضروری است.
- استفاده از GPU و سرویسهای ابری برای سرعت بخشیدن به آموزش مدل توصیه میشود.
- آزمون و اعتبارسنجی مدل با دادههای جداگانه، از بروز overfitting جلوگیری میکند.
نحوه دانلود و دسترسی
برای دانلود رایگان این دوره کافی است با حساب کاربری LinkedIn وارد شوید و از طریق لینک اختصاصی منتشرشده، دوره را به کتابخانه خود اضافه کنید. در صورت نیاز به استفاده آفلاین، ویدیوها و اسلایدها قابل دریافت در قالب فایل MP4 و PDF هستند. توجه داشته باشید که برای دسترسی به مثالهای عملی، پایتون نسخه ۳.۸ به بالا و دسترسی به اینترنت در طول نصب کتابخانهها ضروری است.
جمعبندی
دوره «راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده و علم داده ۲۰۲۴-۹» یک منبع کامل و بهروز است که با ترکیب مفاهیم نظری و پروژههای کاربردی، شما را برای ورود به دنیای پیچیده و جذاب هوش مصنوعی مولد آماده میکند. با شرکت در این دوره و اجرای مثالهای عملی، میتوانید به سرعت مهارتهای خود را ارتقا دهید و در پروژههای دادهمحور به عنوان یک متخصص پیشرو ظاهر شوید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.