فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت دستیار هوشمند تحلیل داده با LangChain و Gemini Pro

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار هوشمند تحلیل داده با LangChain و Gemini Pro

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی پردازش زبان طبیعی
• 4. آشنایی با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 5. معرفی LangChain
• 6. معماری LangChain
• 7. کاربرد LangChain در پردازش داده
• 8. معرفی Gemini Pro
• 9. قابلیت‌های Gemini Pro برای تحلیل داده
• 10. مبانی پایگاه داده و ساختاردهی داده
• 11. کار با داده‌های جدولی
• 12. مقدمه‌ای بر Pandas DataFrame
• 13. عملیات پایه در Pandas
• 14. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها
• 15. تجمیع و خلاصه‌سازی داده‌ها
• 16. کار با داده‌های نامنظم
• 17. مقدمه‌ای بر RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 18. کاربرد RAG در LLMs
• 19. چالش‌های RAG
• 20. روش‌های بهبود RAG
• 21. مبانی Agent در LangChain
• 22. نقش Agent در اتوماسیون وظایف
• 23. معرفی Pandas DataFrame Agent
• 24. ساخت Pandas DataFrame Agent
• 25. اتصال LangChain به Gemini Pro
• 26. پیکربندی API Gemini Pro
• 27. استفاده از Gemini Pro در LangChain
• 28. پرسش و پاسخ با داده‌های جدولی
• 29. تحلیل داده‌های پیچیده با LangChain
• 30. استخراج اطلاعات از داده‌ها
• 31. خلاصه‌سازی خودکار اسناد
• 32. تولید گزارش‌های تحلیلی
• 33. مبانی استدلال ماشینی
• 34. پیاده‌سازی استدلال در LLMs
• 35. کاربرد استدلال در تحلیل داده
• 36. مدیریت حافظه در LangChain
• 37. انواع حافظه در LangChain
• 38. پیاده‌سازی حافظه برای Agent
• 39. مبانی ارزیابی مدل‌های LLM
• 40. معیارهای ارزیابی برای تحلیل داده
• 41. ارزیابی عملکرد Agent
• 42. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل
• 43. بهینه‌سازی Prompt برای Gemini Pro
• 44. بهینه‌سازی کارایی Agent
• 45. کاربرد LangChain در تحلیل مالی
• 46. تحلیل داده‌های بازار سهام
• 47. پیش‌بینی روند بازار
• 48. کاربرد LangChain در تحلیل پزشکی
• 49. تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 50. استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 51. کاربرد LangChain در تحلیل حقوقی
• 52. تحلیل اسناد حقوقی
• 53. یافتن اطلاعات مرتبط در متون حقوقی
• 54. امنیت در هوش مصنوعی
• 55. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 56. اخلاق در استفاده از LLMs
• 57. ملاحظات قانونی در پردازش داده
• 58. قوانین حفاظت از داده در ایران
• 59. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 60. مبانی یادگیری عمیق
• 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 63. معماری‌های ترنسفورمر
• 64. مبانی پردازش تصویر
• 65. کاربرد پردازش تصویر در تحلیل داده
• 66. مبانی پردازش صدا
• 67. کاربرد پردازش صدا در تحلیل داده
• 68. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
• 69. تحلیل داده‌های سری زمانی با LangChain
• 70. پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
• 71. مبانی شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 72. کاربرد GANs در تولید داده
• 73. مبانی یادگیری تقویتی
• 74. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 75. مبانی پردازش گراف
• 76. کاربرد پردازش گراف در تحلیل شبکه‌ها
• 77. مدیریت دانش در سازمان
• 78. پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت دانش با LangChain
• 79. تولید محتوای سفارشی
• 80. شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 81. تحلیل رفتار مشتری
• 82. کاربرد LangChain در بازاریابی دیجیتال
• 83. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
• 84. مبانی یادگیری انتقالی
• 85. کاربرد یادگیری انتقالی در LLMs
• 86. توسعه مدل‌های سفارشی
• 87. ملاحظات عملیاتی در پیاده‌سازی
• 88. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 89. نظارت و نگهداری سیستم‌ها
• 90. آینده هوش مصنوعی و پردازش داده
• 91. روندهای نوظهور در LLMs
• 92. تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع
• 93. پیشرفت‌های آتی در LangChain
• 94. چشم‌انداز Gemini Pro
• 95. توسعه دستیارهای هوشمند تحلیلگر
• 96. کاربردهای پیشرفته LangChain
• 97. خاتمه و جمع‌بندی مباحث