اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده و برنامه‌نویسی با Wolfram Language

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده و برنامه‌نویسی با Wolfram Language

موضوع کلی: هوش مصنوعی و محاسبات پیشرفته

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در محیط برنامه‌نویسی Wolfram

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در Wolfram Language
• 2. معرفی توابع LLM در محیط برنامه‌نویسی ولف‌رام
• 3. اتصال به سرویس‌های هوش مصنوعی و تنظیمات دسترسی
• 4. کار با تابع LLMFunction برای اجرای دستورات متنی
• 5. استفاده از LLMPrompt برای مهندسی دستور و بهینه‌سازی خروجی
• 6. ایجاد و مدیریت حافظه در تعامل با مدل‌های زبانی
• 7. تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از هوش مصنوعی
• 8. پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی با توابع پیشرفته LLM
• 9. استخراج اطلاعات کلیدی از متون غیرساختاریافته
• 10. تولید کدهای برنامه‌نویسی با تکیه بر LLMCode
• 11. یکپارچه‌سازی خروجی مدل‌های زبانی در نوت‌بوک‌های Wolfram
• 12. تجسم داده‌ها با استفاده از دستورات هوش مصنوعی
• 13. کاربرد LLM در تحلیل آماری و پیش‌بینی داده‌ها
• 14. ساخت ابزارهای تعاملی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 15. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در حل مسائل ریاضی
• 16. به‌کارگیری LLM برای مستندسازی و تفسیر کدهای برنامه‌نویسی
• 17. تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار با ترکیب Wolfram و LLM
• 18. ارزیابی دقت و صحت پاسخ‌های مدل‌های زبانی در تحلیل‌های علمی
• 19. مدیریت پارامترهای مدل و کنترل سطح خلاقیت در خروجی
• 20. اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه‌های داده ولف‌رام
• 21. استفاده از LLM برای خودکارسازی فرآیندهای تکراری در تحلیل داده
• 22. ساخت دستیارهای هوشمند برای محیط‌های محاسباتی
• 23. تکنیک‌های پیشرفته در ترکیب مدل‌های زبانی با توابع Wolfram
• 24. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با استفاده از هوش مصنوعی
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی به پرسش‌های فنی بر پایه مستندات
• 26. توسعه ابزارهای تحلیل متن با استفاده از قابلیت‌های Embedding
• 27. کاربرد LLM در پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. ایجاد جریان‌های کاری (Workflow) ترکیبی در محیط Wolfram
• 29. بررسی محدودیت‌ها و راهکارهای مدیریت توکن در محیط برنامه‌نویسی
• 30. اصول اخلاقی و رعایت استانداردهای امنیت داده در استفاده از LLM
• 31. آینده هوش مصنوعی در محاسبات علمی و سیستم‌های خبره