اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیلگران داده: تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ Gemini برای استخراج دانش از داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیلگران داده: تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ Gemini برای استخراج دانش از داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی برای تحلیل داده
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 5. کاربرد هوش مصنوعی در جمع‌آوری داده
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 8. نمونه‌سازی و مهندسی ویژگی
• 9. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 10. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 14. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 15. آشنایی با مدل Gemini
• 16. قابلیت‌های Gemini برای تحلیل داده
• 17. نصب و راه‌اندازی ابزارهای Gemini
• 18. اولین گام‌ها با Gemini: پرس‌وجوهای پایه
• 19. استفاده از Gemini برای خلاصه‌سازی متون
• 20. تولید متن با Gemini: مقالات، گزارش‌ها
• 21. تحلیل احساسات با استفاده از Gemini
• 22. استخراج اطلاعات کلیدی از داده‌های متنی
• 23. طبقه‌بندی متون با Gemini
• 24. پیش‌بینی روندها با داده‌های متنی
• 25. کاربرد Gemini در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 26. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 27. ارتباط‌سنجی بین مفاهیم در متون
• 28. تولید پاسخ‌های خودکار به سوالات (QA)
• 29. استفاده از Gemini برای تحلیل داده‌های عددی
• 30. تجسم داده‌ها با کمک Gemini
• 31. مدل‌سازی پیش‌بینانه با Gemini
• 32. کاربرد Gemini در کشف الگوها
• 33. تحلیل داده‌های سری زمانی با Gemini
• 34. پیش‌بینی فروش و تقاضا
• 35. بهینه‌سازی فرآیندها با Gemini
• 36. کاربرد Gemini در بازاریابی دیجیتال
• 37. تحلیل رفتار مشتری
• 38. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
• 39. کاربرد Gemini در خدمات مشتری
• 40. چت‌بات‌های هوشمند با Gemini
• 41. پشتیبانی فنی خودکار
• 42. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 43. شناسایی ترندها و موضوعات داغ
• 44. تحلیل پوشش رسانه‌ای
• 45. کاربرد Gemini در حوزه سلامت
• 46. تحلیل داده‌های پزشکی
• 47. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 48. توسعه دارو با هوش مصنوعی
• 49. کاربرد Gemini در حوزه مالی
• 50. تحلیل ریسک اعتباری
• 51. تشخیص تقلب
• 52. پیش‌بینی بازار سهام
• 53. کاربرد Gemini در حوزه تولید
• 54. بهینه‌سازی تولید
• 55. کنترل کیفیت
• 56. نگهداری پیش‌بینانه
• 57. کاربرد Gemini در حوزه کشاورزی
• 58. مدیریت منابع آبی
• 59. پیش‌بینی آفات
• 60. بهینه‌سازی کشت
• 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 62. حریم خصوصی داده‌ها
• 63. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 65. امنیت داده‌ها در مدل‌های Gemini
• 66. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 69. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 70. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
• 71. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 72. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality reduction)
• 73. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 74. تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی
• 75. یادگیری بازنمایی (Representation learning)
• 76. یادگیری انتقالی (Transfer learning)
• 77. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Fine-tuning LLMs)
• 78. کاربرد Gemini در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 79. کاربرد Gemini در تحلیل داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 80. کاربرد Gemini در تحلیل داده‌های بدون ساختار
• 81. پردازش و تحلیل تصاویر با Gemini
• 82. تحلیل ویدئو با Gemini
• 83. کاربرد Gemini در توسعه نرم‌افزار
• 84. تولید کد با Gemini
• 85. اشکال‌زدایی کد با Gemini
• 86. مستندسازی کد با Gemini
• 87. آینده هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 88. روندهای نوظهور در LLMs
• 89. تاثیر هوش مصنوعی بر بازار کار تحلیلگران داده
• 90. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 91. همکاری انسان و هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 92. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 93. مدیریت تغییر و پذیرش هوش مصنوعی
• 94. تدوین استراتژی هوش مصنوعی
• 95. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 96. مطالعات موردی موفق در استفاده از Gemini
• 97. تجربیات عملی با Gemini در صنایع مختلف
• 98. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های هوش مصنوعی
• 99. راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی Gemini
• 100. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش هوش مصنوعی