اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیلگر دادهٔ هوشمند: تسلط بر هوش مصنوعی مولد برای ارتقاء تحلیل‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیلگر دادهٔ هوشمند: تسلط بر هوش مصنوعی مولد برای ارتقاء تحلیل‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های مولد
• 5. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 6. کاربرد LLMs در تولید متن تحلیلی
• 7. تولید گزارش‌های خودکار با هوش مصنوعی
• 8. خلاصه‌سازی متون و داده‌ها
• 9. استخراج اطلاعات کلیدی از داده‌های متنی
• 10. تولید پاسخ به پرسش‌های تحلیلی
• 11. کاربرد LLMs در درک مطلب و تحلیل احساسات
• 12. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 13. طبقه‌بندی متون با استفاده از مدل‌های مولد
• 14. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 15. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 16. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 17. کاربرد داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌ها
• 18. افزایش حجم داده‌ها با تولید متن
• 19. تولید سناریوهای داده برای شبیه‌سازی
• 20. کاربرد LLMs در تولید کد تحلیل داده
• 21. تولید اسکریپت‌های پایتون برای تحلیل
• 22. کدنویسی خودکار برای مصورسازی داده
• 23. تولید کوئری‌های SQL بر اساس توضیحات متنی
• 24. کمک به اشکال‌زدایی کد
• 25. کاربرد LLMs در مصورسازی و تفسیر داده
• 26. تولید نمودارها و گراف‌های تحلیلی
• 27. توضیح بصری نمودارها و یافته‌ها
• 28. ارائه تفسیرهای خودکار از نتایج تحلیل
• 29. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 30. استخراج الگوها از داده‌های جدولی
• 31. پیش‌بینی مقادیر در داده‌های ساختاریافته
• 32. شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های جدولی
• 33. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 34. پردازش فایل‌های JSON و XML
• 35. استخراج اطلاعات از لاگ‌های سیستم
• 36. تحلیل داده‌های NoSQL
• 37. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. تکنیک‌های پیشرفته NLP
• 39. مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 41. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
• 42. ترجمه متون تحلیلی و گزارش‌ها
• 43. مدل‌های آماری در NLP
• 44. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 45. معیارهای سنجش کیفیت تولید متن
• 46. ارزیابی مدل‌های درک مطلب
• 47. کاربرد LLMs در استنتاج و استدلال
• 48. استنتاج منطقی از داده‌های متنی
• 49. حل مسائل تحلیلی با استفاده از LLMs
• 50. استدلال مبتنی بر دانش (Knowledge-based Reasoning)
• 51. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 52. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های مقابله
• 53. حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل با LLMs
• 54. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 55. ملاحظات امنیتی در کاربرد LLMs
• 56. حفاظت از داده‌های حساس
• 57. جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 58. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 59. تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای تصمیم‌گیری
• 60. بهینه‌سازی زنجیره تامین با هوش مصنوعی
• 61. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) با LLMs
• 62. کاربرد LLMs در بازاریابی و فروش
• 63. شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 64. تحلیل رفتار مصرف‌کننده
• 65. تولید محتوای تبلیغاتی
• 66. کاربرد LLMs در مالی و اقتصاد
• 67. تحلیل گزارش‌های مالی
• 68. پیش‌بینی روند بازار
• 69. کشف تقلب‌های مالی
• 70. کاربرد LLMs در حوزه سلامت
• 71. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 72. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 73. تولید گزارش‌های بالینی
• 74. کاربرد LLMs در حوزه آموزش
• 75. شخصی‌سازی یادگیری
• 76. تولید محتوای آموزشی
• 77. ارزیابی خودکار تکالیف
• 78. کاربرد LLMs در حوزه علوم اجتماعی
• 79. تحلیل داده‌های پیمایشی
• 80. مدل‌سازی رفتار اجتماعی
• 81. مطالعات فرهنگی با LLMs
• 82. آینده هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 83. روندهای نوظهور در LLMs
• 84. توسعه مدل‌های تخصصی‌تر
• 85. ادغام هوش مصنوعی مولد با ابزارهای تحلیلی
• 86. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌ها
• 87. استراتژی‌های پذیرش هوش مصنوعی مولد
• 88. آموزش نیروی انسانی برای عصر هوش مصنوعی
• 89. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) از هوش مصنوعی مولد
• 90. نوآوری با هوش مصنوعی مولد
• 91. ساخت اپلیکیشن‌های تحلیلی پیشرفته
• 92. خدمات مشاوره با هوش مصنوعی مولد
• 93. پیشرفت‌های اخیر در LLMs
• 94. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 95. تولید تصویر و صدا با هوش مصنوعی
• 96. ادغام متن، تصویر و صدا در تحلیل
• 97. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های geospatial
• 98. پردازش تصاویر ماهواره‌ای با LLMs
• 99. استخراج اطلاعات از نقشه‌ها
• 100. تحلیل الگوهای فضایی