دوره تحلیل داده و هوش مصنوعی مولد: مبانی و کاربردها در صنعت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده و هوش مصنوعی مولد: مبانی و کاربردها در صنعت

موضوع کلی: علوم و فنون داده

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده
• 2. مقدمه‌ای بر علم داده
• 3. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
• 4. کاوش داده‌ها و مصورسازی
• 5. آمار توصیفی برای تحلیل داده
• 6. آمار استنباطی و آزمون فرض
• 7. مفاهیم یادگیری ماشین
• 8. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 10. مهندسی ویژگی
• 11. مدل‌های رگرسیون خطی
• 12. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 13. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 14. طبقه‌بندی‌کننده‌های درخت تصمیم
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 17. مدل‌های خوشه‌بندی: K-Means
• 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 20. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 21. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. مدل‌سازی زبان
• 26. تحلیل احساسات
• 27. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 28. خلاصه‌سازی متن
• 29. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 30. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 31. معماری ترنسفورمر
• 32. آموزش مدل‌های مولد
• 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های مولد
• 34. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 35. تولید متن خلاقانه
• 36. تولید کد برنامه‌نویسی
• 37. تولید تصاویر و گرافیک
• 38. تولید موسیقی و صدا
• 39. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 40. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 41. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 42. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 43. کاربرد تحلیل داده در صنعت
• 44. تحلیل داده در بازاریابی
• 45. تحلیل داده در امور مالی
• 46. تحلیل داده در بهداشت و درمان
• 47. تحلیل داده در تولید
• 48. تحلیل داده در منابع انسانی
• 49. مصورسازی پیشرفته داده‌ها
• 50. ابزارهای مصورسازی تعاملی
• 51. داشبوردهای مدیریتی
• 52. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی
• 53. پیش‌بینی و پیش‌بینی روندها
• 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 55. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 56. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 57. تصویرسازی ته‌نشینی تصادفی (t-SNE)
• 58. یادگیری تقویتی: مبانی
• 59. مفاهیم عامل، محیط، پاداش
• 60. یادگیری Q (Q-Learning)
• 61. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
• 62. کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی مولد
• 63. تولید محتوای آموزشی تخصصی
• 64. ایجاد دستیارهای هوشمند شخصی‌سازی‌شده
• 65. توسعه ابزارهای خلاقیت خودکار
• 66. تولید واقعیت مجازی و افزوده
• 67. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 68. ترجمه ماشینی عصبی
• 69. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 70. تحلیل گفتار
• 71. تولید گفتار
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 73. تشخیص نفوذ
• 74. تحلیل بدافزار
• 75. شناسایی تقلب
• 76. مقدمه‌ای بر بلاکچین و کاربردهای آن
• 77. قراردادهای هوشمند
• 78. تحلیل داده در بلاکچین
• 79. کاربرد هوش مصنوعی در بلاکچین
• 80. اخلاق در داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 81. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 82. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
• 83. آینده هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 84. پروژه‌های عملی تحلیل داده
• 85. ساخت مدل طبقه‌بندی با استفاده از داده‌های واقعی
• 86. پیاده‌سازی الگوریتم خوشه‌بندی
• 87. توسعه یک مدل زبانی مولد ساده
• 88. استفاده از ابزارهای مصورسازی پیشرفته
• 89. تحلیل داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
• 90. پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر LLM
• 91. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 92. توسعه یک ربات چت سازگار با چارچوب اسلامی
• 93. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سلامت با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 94. تحلیل ریسک اعتباری با رویکرد بانکداری بدون ربا
• 95. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینانه در مدیریت زنجیره تأمین
• 96. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 97. توسعه ابزارهای هوشمند برای آموزش مجازی
• 98. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با رعایت حریم خصوصی
• 99. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی اخبار جعلی
• 100. تولید محتوای آموزشی با رویکرد علمی و دینی