دوره ORM: استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی (AI) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ORM: استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی (AI)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ORM (Object-Relational Mapping)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه داده و ساختار داده در هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم کلیدی پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای: نرمال‌سازی
• 4. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 5. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: کلید-مقدار
• 6. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: سند-محور
• 7. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: ستون-محور
• 8. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: گراف-محور
• 9. انتخاب پایگاه داده مناسب برای کاربردهای هوش مصنوعی
• 10. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
• 11. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Hadoop, Spark)
• 12. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS)
• 13. پردازش موازی داده‌ها با MapReduce
• 14. چارچوب Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 15. Spark SQL و کار با داده‌های ساختاریافته
• 16. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
• 17. پایگاه داده‌های گراف و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
• 18. مدل‌سازی داده در پایگاه داده‌های گراف
• 19. پرس‌وجو در پایگاه داده‌های گراف (Cypher)
• 20. کاربرد پایگاه داده‌های گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 21. کاربرد پایگاه داده‌های گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
• 22. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های تصویر و ویدئو
• 23. فشرده‌سازی داده‌ها و تکنیک‌های کاهش حجم
• 24. امنیت پایگاه داده‌ها در هوش مصنوعی
• 25. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه داده
• 26. مدیریت دسترسی و مجوزها در پایگاه داده
• 27. حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با قوانین
• 28. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 29. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 30. بی‌طرفی در داده‌ها و جلوگیری از سوگیری
• 31. پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
• 32. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 33. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 34. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 35. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 36. کاهش ابعاد داده‌ها (PCA, t-SNE)
• 37. مدیریت داده‌های متنی
• 38. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 40. نمایه‌سازی و جستجوی متنی
• 41. مدیریت داده‌های سری زمانی
• 42. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 43. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های سری زمانی
• 44. مدیریت داده‌های صوتی
• 45. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی
• 46. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
• 47. طراحی طرح‌واره انبار داده (Star Schema, Snowflake Schema)
• 48. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL)
• 49. مفاهیم OLAP و OLTP
• 50. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری (DSS)
• 51. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
• 52. مقایسه انبار داده و دریاچه داده
• 53. مدیریت داده‌های ناهمگن
• 54. استفاده از Docker برای مدیریت محیط‌های داده
• 55. هماهنگ‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 56. مکانیسم‌های قفل‌گذاری و همگام‌سازی
• 57. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 58. موازنه بار (Load Balancing) در سیستم‌های داده
• 59. فهرست‌بندی در پایگاه داده‌های NoSQL
• 60. شاخص‌گذاری در پایگاه داده‌های گراف
• 61. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه داده‌های مختلف
• 62. پایگاه داده‌های حافظه‌محور (In-Memory Databases)
• 63. کاربرد پایگاه داده‌های بلادرنگ (Real-time Databases)
• 64. استفاده از پایگاه داده‌ها در یادگیری عمیق
• 65. ذخیره‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 66. مدیریت نسخه‌های مدل و داده
• 67. ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه حیات داده
• 68. پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)
• 69. کاربرد پایگاه داده‌های برداری در جستجوی معنایی
• 70. شباهت‌یابی برداری
• 71. مدل‌های زبانی بزرگ و ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
• 72. استفاده از پایگاه داده‌ها در پردازش توصیه‌گرها
• 73. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 74. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
• 75. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 76. کاربرد پایگاه داده‌ها در تشخیص ناهنجاری
• 77. مدل‌های مبتنی بر داده برای تشخیص ناهنجاری
• 78. پایگاه داده‌های مقاوم در برابر خطا (Fault-tolerant)
• 79. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 80. بررسی و ممیزی داده‌ها
• 81. مدیریت داده‌های حجیم در سیستم‌های ابری
• 82. پایگاه داده‌های توزیع‌شده ابری
• 83. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده ابری
• 84. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های ابری
• 85. ذخیره‌سازی داده‌های مقاوم در برابر حملات سایبری
• 86. امنیت داده‌ها در زنجیره تامین نرم‌افزار
• 87. پایگاه داده‌های امن و ایزوله
• 88. نظارت بر دسترسی به داده‌ها
• 89. مدیریت ریسک در داده‌ها
• 90. ارزیابی و پیاده‌سازی راهکارهای ذخیره‌سازی داده
• 91. مطالعات موردی استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی
• 92. آینده ذخیره‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی
• 93. فناوری‌های نوظهور در ذخیره‌سازی داده
• 94. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در مدیریت داده هوش مصنوعی