کتاب هوش مصنوعی مولد و آینده شغلی متخصصان داده: تهدید یا فرصت؟ 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 مولد و آینده شغلی متخصصان داده: تهدید یا فرصت؟

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: آینده مشاغل علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و کاربردهای آن
  • 2. تکامل هوش مصنوعی: از یادگیری ماشین تا هوش مصنوعی مولد
  • 3. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد (LLM, Diffusion Models, GANs)
  • 4. هوش مصنوعی مولد در مقابل یادگیری ماشین سنتی: تفاوت‌ها و شباهت‌ها
  • 5. بررسی تاثیر هوش مصنوعی مولد بر صنایع مختلف
  • 6. هوش مصنوعی مولد و اتوماسیون وظایف در علم داده
  • 7. تحلیل ریسک جایگزینی مشاغل علم داده با هوش مصنوعی مولد
  • 8. ارزیابی مهارت‌های مورد نیاز متخصصان داده در عصر هوش مصنوعی مولد
  • 9. وظایف علم داده که به احتمال زیاد توسط هوش مصنوعی مولد خودکار می‌شوند
  • 10. وظایف علم داده که به احتمال زیاد به هوش مصنوعی مولد نیاز دارند
  • 11. نقش مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) در علم داده
  • 12. یادگیری مهارت‌های مهندسی پرامپت برای متخصصان داده
  • 13. استفاده از هوش مصنوعی مولد در جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 14. بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis)
  • 15. هوش مصنوعی مولد و مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling)
  • 16. استفاده از هوش مصنوعی مولد در مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 17. هوش مصنوعی مولد و افزایش کیفیت داده‌ها
  • 18. هوش مصنوعی مولد و تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 19. هوش مصنوعی مولد در تجسم داده‌ها (Data Visualization)
  • 20. استفاده از هوش مصنوعی مولد در گزارش‌گیری و داشبوردهای داده
  • 21. هوش مصنوعی مولد و اتوماسیون فرآیندهای MLops
  • 22. ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای متخصصان داده: معرفی و مقایسه
  • 23. آشنایی با ChatGPT، Bard و سایر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 24. استفاده از GitHub Copilot برای کدنویسی در علم داده
  • 25. استفاده از AutoGluon و سایر ابزارهای AutoML
  • 26. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی مولد در علم داده
  • 27. مسائل اخلاقی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی مولد در علم داده
  • 28. ملاحظات امنیتی در استفاده از هوش مصنوعی مولد
  • 29. آینده مشاغل علم داده: نقش‌ها و مهارت‌های جدید
  • 30. آمادگی برای تغییرات در بازار کار علم داده
  • 31. استراتژی‌های توسعه مهارت برای متخصصان داده در عصر هوش مصنوعی مولد
  • 32. ارزیابی پتانسیل شغلی در حوزه‌های مرتبط با هوش مصنوعی مولد
  • 33. موردکاوی: شرکت‌هایی که با موفقیت از هوش مصنوعی مولد در علم داده استفاده می‌کنند
  • 34. تحلیل روند استخدام در حوزه علم داده و هوش مصنوعی
  • 35. پیش‌بینی آینده مشاغل علم داده بر اساس سناریوهای مختلف
  • 36. منابع آموزشی و جوامع آنلاین برای یادگیری هوش مصنوعی مولد
  • 37. نحوه ساخت رزومه و پروفایل لینکدین برای متخصصان داده در عصر هوش مصنوعی
  • 38. آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی در حوزه علم داده و هوش مصنوعی مولد
تگ‌ها: AI and Jobs ChatGPT Data Jobs Data Science Generative AI LLM Machine Learning آینده مشاغل اتوماسیون تحلیل داده داده کاوی علم داده مهندسی پرامپت هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.