فلش‌کارت‌های آموزشی ادغام پایگاه داده و تحلیل داده‌های پیشرفته با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ادغام پایگاه داده و تحلیل داده‌های پیشرفته با هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پایگاه داده با رویکرد هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه داده و مفاهیم کلیدی
• 2. انواع مدل‌های پایگاه داده
• 3. معماری پایگاه داده رابطه‌ای
• 4. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 5. زبان SQL: دستورات پایه
• 6. عبارات SELECT پیشرفته
• 7. تجزیه و تحلیل داده‌ها با SQL
• 8. عملیات JOIN و ترکیب داده‌ها
• 9. توابع پنجره‌ای در SQL
• 10. شاخص‌گذاری و بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 11. مدیریت تراکنش‌ها و همزمانی
• 12. امنیت پایگاه داده در محیط سازمانی
• 13. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 14. یادگیری ماشین نظارت شده: رگرسیون
• 15. یادگیری ماشین نظارت شده: طبقه‌بندی
• 16. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
• 17. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم
• 18. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان
• 19. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 20. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 21. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
• 22. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: DBSCAN
• 23. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
• 25. شبکه‌های عصبی عمیق: معماری‌ها
• 26. یادگیری عمیق برای تحلیل داده
• 27. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمات
• 28. مدل‌های زبانی آماری
• 29. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 30. تحلیل احساسات با NLP
• 31. استخراج اطلاعات از متن
• 32. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 33. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: کلید-مقدار
• 34. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: سند-محور
• 35. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: ستون-محور
• 36. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: گراف
• 37. ادغام پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 38. استخراج داده از منابع مختلف
• 39. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 40. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های داده
• 41. موازنه بار و توزیع داده‌ها
• 42. مفاهیم داده‌های بزرگ (Big Data)
• 43. معماری‌های داده‌های بزرگ: Hadoop
• 44. اکوسیستم Hadoop: HDFS و MapReduce
• 45. Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 46. Spark SQL و تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 47. Spark Streaming برای داده‌های بلادرنگ
• 48. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 49. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده
• 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 51. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر
• 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 53. کاربرد RNN در تحلیل داده‌های متوالی
• 54. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
• 55. کاربرد ترنسفورمر در NLP و فراتر از آن
• 56. مدل‌های تولید متن با هوش مصنوعی
• 57. مدل‌های تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 58. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 59. قواعد وابستگی (Association Rules)
• 60. الگوریتم Apriori
• 61. کشف الگوهای پرتکرار
• 62. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 63. روش‌های آماری در تشخیص ناهنجاری
• 64. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
• 65. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها
• 66. نمودارهای خطی و ستونی
• 67. نمودارهای پراکندگی و حبابی
• 68. نقشه‌های حرارتی و خوشه‌بندی بصری
• 69. بصری‌سازی داده‌های مکانی
• 70. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای
• 71. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Tableau
• 72. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Power BI
• 73. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها: Matplotlib و Seaborn
• 74. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مالی
• 75. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
• 76. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 77. تحلیل ریسک اعتباری با یادگیری ماشین
• 78. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پزشکی
• 79. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
• 80. پیش‌بینی روند بیماری
• 81. تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بازاریابی
• 83. بخش‌بندی مشتریان
• 84. پیش‌بینی رفتار مشتری
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر
• 86. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 87. سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌ها
• 88. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 89. حریم خصوصی داده‌ها در دوران هوش مصنوعی
• 90. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 91. آینده تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی
• 92. پروژه‌های عملی ادغام پایگاه داده و هوش مصنوعی
• 93. ساخت داشبوردهای تحلیلی پویا
• 94. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های پایگاه داده
• 95. بهینه‌سازی سیستم‌های داده با رویکرد هوش مصنوعی
• 96. مقدمه‌ای بر MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
• 97. استقرار و پایش مدل‌های هوش مصنوعی
• 98. مدیریت چرخه عمر مدل‌ها
• 99. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی و داده
• 100. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده و هوش مصنوعی