کتاب هوش مصنوعی و تحلیل داده برای توسعه کسب و کارهای کوچک و متوسط (SME) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و تحلیل داده برای توسعه کسب و کارهای کوچک و متوسط (SME)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی در کسب و کار

موضوع میانی: کاربرد داده و هوش مصنوعی در سازمان‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 2. اهمیت داده در عصر دیجیتال
  • 3. تعریف و مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
  • 4. انواع هوش مصنوعی (ضعیف، قوی، عمومی)
  • 5. یادگیری ماشین: مبانی و رویکردها
  • 6. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 7. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
  • 8. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 9. شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 10. پردازش زبان طبیعی (NLP) در کسب و کار
  • 11. بینایی ماشین (Computer Vision) و کاربردهای آن
  • 12. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
  • 13. مراحل چرخه حیات داده در سازمان
  • 14. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 15. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها
  • 16. انبار داده (Data Warehousing) و دریاچه داده (Data Lake)
  • 17. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 18. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
  • 19. تجسم داده (Data Visualization) برای درک بهتر
  • 20. ابزارهای رایج تجسم داده
  • 21. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 22. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در کسب و کار
  • 23. مدل‌سازی داده برای تصمیم‌گیری
  • 24. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از داده
  • 25. تحلیل رفتار مشتری
  • 26. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 27. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در شبکه‌های اجتماعی
  • 29. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار با هوش مصنوعی
  • 30. اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA)
  • 31. مدیریت ریسک با استفاده از هوش مصنوعی
  • 32. تشخیص تقلب (Fraud Detection)
  • 33. مدیریت زنجیره تأمین و هوش مصنوعی
  • 34. بهینه‌سازی موجودی انبار
  • 35. پیش‌بینی خرابی تجهیزات (Predictive Maintenance)
  • 36. بازاریابی مبتنی بر داده
  • 37. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
  • 38. تحلیل بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 39. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 40. حریم خصوصی داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 41. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 42. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 43. تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال
  • 44. مدیریت تغییر در سازمان‌ها برای پذیرش هوش مصنوعی
  • 45. آموزش و توسعه مهارت‌های کارکنان
  • 46. اقتصاد داده و ارزش‌گذاری داده‌ها
  • 47. روندهای آینده در هوش مصنوعی کسب و کار
  • 48. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و کاربردهای آن
  • 49. هوش مصنوعی در خدمات مالی (بانکداری و بیمه)
  • 50. هوش مصنوعی در خرده‌فروشی
  • 51. هوش مصنوعی در صنعت تولید
  • 52. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 53. هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک
  • 54. هوش مصنوعی در خدمات عمومی
  • 55. استراتژی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در SMEها
  • 56. انتخاب ابزار و پلتفرم مناسب
  • 57. مدل‌های کسب و کار مبتنی بر داده و هوش مصنوعی
  • 58. ارزیابی موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 59. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کسب و کارهای کوچک
  • 60. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 61. پروژه‌های موفق هوش مصنوعی در ایران
  • 62. آینده هوش مصنوعی در کسب و کارهای ایرانی
  • 63. مبانی آماری برای تحلیل داده
  • 64. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 65. آزمون فرض آماری
  • 66. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 67. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 68. طبقه‌بندی (Classification)
  • 69. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (مانند رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم)
  • 70. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 71. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 72. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مانند K-Means)
  • 73. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 74. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 76. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 78. کاربرد LLMs در تولید محتوا
  • 79. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 80. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 81. توسعه مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی
  • 82. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 83. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 84. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 85. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
  • 86. بهبود مستمر مدل‌ها
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی
  • 88. تحلیل داده‌های کارکنان
  • 89. پیش‌بینی ریزش کارکنان
  • 90. بهینه‌سازی فرآیندهای استخدام
  • 91. مبانی اخلاق حرفه‌ای در کار با داده
  • 92. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 93. حکمرانی داده (Data Governance)
  • 94. نقش هوش مصنوعی در نوآوری کسب و کار
  • 95. طراحی محصولات و خدمات نوآورانه با هوش مصنوعی
  • 96. مدل‌های کسب و کار جدید مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 97. موفقیت در عصر هوش مصنوعی: درس‌هایی برای SMEها
تگ‌ها: ابزارهای هوش مصنوعی ارتباطات بازاریابی دیجیتال تحلیل داده کسب و کار توسعه کسب و کارهای کوچک داده کاوی برای SME فناوری اطلاعات در کسب و کار مدیریت داده کسب و کار هوش مصنوعی برای بازاریابی هوش مصنوعی در کسب و کار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.