دوره تحلیل داده‌های بزرگ با هوش مصنوعی مولد در BigQuery با استفاده از Gemini همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های بزرگ با هوش مصنوعی مولد در BigQuery با استفاده از Gemini

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های حجیم با هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
• 2. اصول کار با BigQuery
• 3. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی مولد
• 4. معرفی Gemini و قابلیت‌های آن
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 6. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 8. فهم داده‌ها با آمار توصیفی
• 9. نمودارسازی داده‌ها با ابزارهای BigQuery
• 10. کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 12. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با BigQuery ML
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 15. تنظیم پارامترهای مدل‌ها
• 16. کار با داده‌های متنی
• 17. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی مولد
• 18. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 19. دسته‌بندی متون
• 20. خلاصه‌سازی متون
• 21. تولید متن با Gemini
• 22. کار با داده‌های تصویری
• 23. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 24. طبقه‌بندی تصاویر
• 25. تولید تصاویر با هوش مصنوعی مولد
• 26. تحلیل سری‌های زمانی
• 27. پیش‌بینی مقادیر آتی
• 28. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
• 29. کار با داده‌های مکانی
• 30. تحلیل داده‌های جغرافیایی
• 31. مصورسازی داده‌های مکانی
• 32. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با تحلیل داده
• 33. شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان
• 34. شخصی‌سازی تجربیات مشتریان
• 35. پیش‌بینی ریزش مشتریان
• 36. مدیریت ریسک با تحلیل داده
• 37. تشخیص تقلب
• 38. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 39. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های بزرگ
• 40. انبارش داده‌ها در BigQuery
• 41. پردازش داده‌ها با استفاده از BigQuery
• 42. امنیت داده‌ها در BigQuery
• 43. حاکمیت داده‌ها
• 44. اصول مهندسی داده
• 45. طراحی پایگاه داده‌های تحلیلی
• 46. کار با داده‌های لاگ
• 47. کشف دانش از داده‌های لاگ
• 48. تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای مشکلات
• 49. کار با داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 50. تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 51. شناسایی اینفلوئنسرها
• 52. مدیریت بحران در شبکه‌های اجتماعی
• 53. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
• 54. تولید محتوای بازاریابی با Gemini
• 55. پشتیبانی مشتریان با چت‌بات‌های هوشمند
• 56. کمک به توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 57. تحلیل داده‌های مالی با هوش مصنوعی مولد
• 58. پیش‌بینی روند بازار سهام
• 59. کشف فرصت‌های سرمایه‌گذاری
• 60. مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری
• 61. کار با داده‌های سلامت
• 62. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از تصاویر پزشکی
• 63. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 64. شخصی‌سازی درمان‌ها
• 65. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 66. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 67. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 68. حریم خصوصی داده‌ها
• 69. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 70. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی پایدار
• 71. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات هوش مصنوعی
• 72. کار با داده‌های اینترنت اشیاء
• 73. تحلیل داده‌های حسگرها
• 74. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 75. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
• 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 79. شبکه‌های ترنسفورمر
• 80. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 81. کاربرد ترنسفورمرها در بینایی ماشین
• 82. استفاده پیشرفته از Gemini برای تحلیل داده
• 83. تکنیک‌های Prompt Engineering برای Gemini
• 84. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های Gemini
• 85. ادغام Gemini با ابزارهای تحلیلی دیگر
• 86. ساخت داشبوردهای تعاملی با داده‌های تحلیل شده
• 87. ارائه یافته‌های کلیدی به ذینفعان
• 88. آینده تحلیل داده با هوش مصنوعی مولد
• 89. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 90. چالش‌های پیش رو در تحلیل داده‌های بزرگ
• 91. آموزش و توسعه مهارت‌های تحلیل داده
• 92. مسیر شغلی در حوزه تحلیل داده و هوش مصنوعی
• 93. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق تحلیل داده با هوش مصنوعی مولد