دانلود دوره LinkedIn: راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده و علم داده ۲۰۲۴-۹

450,000 تومان

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
توجه مهم:

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.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “دانلود دوره LinkedIn: راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده و علم داده ۲۰۲۴-۹”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا