کتاب هوش مصنوعی برای درک و استخراج دانش از داده‌های بدون ساختار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی برای درک و استخراج دانش از داده‌های بدون ساختار

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پردازش و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بدون ساختار با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌های بدون ساختار
• 2. انواع داده‌های بدون ساختار
• 3. چالش‌های تحلیل داده‌های بدون ساختار
• 4. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 5. یادگیری ماشین برای داده‌های بدون ساختار
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. مفاهیم کلیدی NLP
• 8. پیش‌پردازش متن
• 9. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 10. حذف کلمات توقف
• 11. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 12. مدل‌سازی موضوعی
• 13. روش‌های مدل‌سازی موضوعی
• 14. تخصیص موضوع پنهان (LDA)
• 15. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی
• 16. تحلیل احساسات
• 17. روش‌های تحلیل احساسات
• 18. مدل‌های مبتنی بر واژگان
• 19. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 20. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 21. شناخت موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 22. تکنیک‌های NER
• 23. کاربرد NER در استخراج اطلاعات
• 24. خلاصه‌سازی متن
• 25. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی
• 26. روش‌های خلاصه‌سازی استخراجی
• 27. ارزیابی خلاصه‌سازی متن
• 28. پردازش تصویر با هوش مصنوعی
• 29. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 30. پیش‌پردازش تصویر
• 31. شناسایی اشیاء در تصاویر
• 32. طبقه‌بندی تصاویر
• 33. تشخیص چهره
• 34. تحلیل داده‌های صوتی
• 35. تبدیل گفتار به متن
• 36. شناسایی الگو در داده‌های صوتی
• 37. تحلیل ویدئو
• 38. تشخیص حرکت و ردیابی اشیاء
• 39. درک صحنه در ویدئو
• 40. استخراج ویژگی از داده‌های بدون ساختار
• 41. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
• 42. بردارهای ویژگی متنی
• 43. تعبیه کلمات (Word Embeddings)
• 44. Word2Vec و GloVe
• 45. تعبیه‌های متنی پیشرفته
• 46. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 47. معماری ترنسفورمر
• 48. کاربرد LLMs در پردازش متن
• 49. مدل‌های تولید متن
• 50. تولید محتوای خلاقانه
• 51. تولید کد با هوش مصنوعی
• 52. تحلیل گراف دانش
• 53. مبانی گراف دانش
• 54. ساخت گراف دانش از متن
• 55. پرس‌وجو در گراف دانش
• 56. کاربرد گراف دانش در هوش مصنوعی
• 57. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌های بدون ساختار
• 58. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 59. حریم خصوصی داده‌ها
• 60. امنیت داده‌های بدون ساختار
• 61. روش‌های حفظ حریم خصوصی
• 62. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 63. تحلیل داده‌های بدون ساختار در کسب‌وکار
• 64. مدیریت دانش سازمانی
• 65. بهبود تجربه مشتری
• 66. تحلیل بازار و رقبا
• 67. پیش‌بینی روندها
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات درمانی
• 69. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 70. کشف دارو
• 71. تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
• 72. تحلیل داده‌های بدون ساختار در علوم اجتماعی
• 73. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 74. مطالعه افکار عمومی
• 75. تحلیل محتوای رسانه‌ها
• 76. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 77. شخصی‌سازی یادگیری
• 78. تولید محتوای آموزشی
• 79. ارزیابی خودکار
• 80. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش علمی
• 81. تحلیل مقالات علمی
• 82. کشف الگوهای پژوهشی
• 83. تسریع فرآیند تحقیق
• 84. مقدمه‌ای بر ابزارهای هوش مصنوعی
• 85. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)
• 86. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 87. ابزارهای تحلیل تصویر
• 88. پلتفرم‌های ابری هوش مصنوعی
• 89. پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 90. مراحل توسعه مدل
• 91. انتخاب معماری مدل
• 92. آموزش و تنظیم مدل
• 93. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 94. استقرار مدل
• 95. آینده هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بدون ساختار
• 96. روندهای نوظهور
• 97. چالش‌های پیش رو
• 98. فرصت‌های جدید
• 99. هوش مصنوعی مولد
• 100. کاربرد هوش مصنوعی در پیشرفت علمی و صنعتی کشور