دوره هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده با Gemini همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده با Gemini

موضوع کلی: علم داده و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته در علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معرفی Gemini برای تحلیلگران داده
• 4. کاربردهای Gemini در علم داده
• 5. پیش‌پردازش داده با Gemini
• 6. پاکسازی داده‌ها با Gemini
• 7. مهندسی ویژگی با Gemini
• 8. انتخاب ویژگی با Gemini
• 9. مفاهیم یادگیری ماشین
• 10. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 11. یادگیری تحت نظارت
• 12. یادگیری بدون نظارت
• 13. یادگیری تقویتی
• 14. مدل‌های رگرسیون خطی
• 15. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 16. درختان تصمیم
• 17. جنگل‌های تصادفی
• 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 24. شبکه‌های ترنسفورمر
• 25. معماری ترنسفورمر
• 26. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 27. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. معماری‌های پیشرفته LLM
• 29. کاربرد LLM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 30. تحلیل احساسات با LLM
• 31. خلاصه‌سازی متن با LLM
• 32. ترجمه ماشینی با LLM
• 33. تولید متن با LLM
• 34. پاسخ به سوالات با LLM
• 35. سیستم‌های توصیه‌گر با LLM
• 36. Gemini به عنوان یک مدل مولد
• 37. قابلیت‌های Gemini در تولید داده
• 38. تولید متن خلاقانه با Gemini
• 39. تولید کد با Gemini
• 40. کاربرد Gemini در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 41. تحلیل داده‌های جدولی با Gemini
• 42. استخراج اطلاعات از جداول با Gemini
• 43. کاربرد Gemini در تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
• 44. تحلیل متن با Gemini
• 45. تحلیل تصویر با Gemini
• 46. تحلیل صدا با Gemini
• 47. ترکیب داده‌های چندوجهی با Gemini
• 48. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 49. معماری‌های هوش مصنوعی مولد
• 50. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 51. مدل‌های انتشاری (Diffusion Models)
• 52. کاربرد هوش مصنوعی مولد در علم داده
• 53. تولید داده‌های مصنوعی با هوش مصنوعی مولد
• 54. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) با هوش مصنوعی مولد
• 55. شبیه‌سازی داده‌ها با هوش مصنوعی مولد
• 56. بهبود کیفیت داده‌ها با هوش مصنوعی مولد
• 57. کاربرد Gemini در حل مسائل پیچیده تحلیل داده
• 58. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با Gemini
• 59. تشخیص ناهنجاری با Gemini
• 60. خوشه‌بندی داده‌ها با Gemini
• 61. کشف الگوها با Gemini
• 62. تفسیر مدل‌های پیچیده با Gemini
• 63. توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
• 64. کاربرد XAI با Gemini
• 65. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 66. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 67. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 68. متریک‌های ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 69. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 70. مسائل اخلاقی در استفاده از داده‌ها
• 71. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 72. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
• 73. حریم خصوصی در تحلیل داده
• 74. امنیت داده‌ها در علم داده
• 75. کاربرد Gemini در حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 76. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 77. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 78. کاربرد Gemini در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 79. بهینه‌سازی مدل‌ها با Gemini
• 80. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 81. پایپ‌لاین‌های علم داده
• 82. ابزارهای علم داده
• 83. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای علم داده
• 84. کاربرد Gemini در محیط‌های ابری
• 85. آینده علم داده و هوش مصنوعی مولد
• 86. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 87. Gemini و تحول در تحلیل داده
• 88. ملاحظات پیاده‌سازی Gemini در پروژه‌های واقعی
• 89. چالش‌های استفاده از مدل‌های مولد
• 90. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 91. کاربرد Gemini در حوزه‌های مختلف صنعتی
• 92. تحلیل داده در امور مالی با Gemini
• 93. تحلیل داده در سلامت با Gemini
• 94. تحلیل داده در بازاریابی با Gemini
• 95. تحلیل داده در تولید با Gemini
• 96. مطالعات موردی (Case Studies) در علم داده با Gemini
• 97. پروژه‌های عملی با Gemini
• 98. ساخت داشبوردهای تحلیلی با Gemini
• 99. تجسم داده‌ها با Gemini
• 100. نکات کلیدی در استفاده مؤثر از Gemini