کتاب صوتی تحلیل هوشمند داده با BigQuery و PaLM: گامی نو در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند داده با BigQuery و PaLM: گامی نو در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های حجیم و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل هوشمند داده
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. معماری و قابلیت‌های Google Cloud
• 4. آشنایی با BigQuery: پلتفرم داده‌ای ابری
• 5. مفاهیم کلیدی تحلیل داده‌های حجیم
• 6. انواع داده‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی
• 7. اصول طراحی پایگاه داده در BigQuery
• 8. کوئری‌نویسی پیشرفته در BigQuery
• 9. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها در BigQuery
• 10. مدیریت هزینه‌ها در BigQuery
• 11. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در BigQuery
• 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 13. معماری ترنسفورمر و مبانی LLMs
• 14. مدل PaLM: قابلیت‌ها و کاربردها
• 15. آموزش و تنظیم مدل‌های PaLM
• 16. کاربرد PaLM در پردازش زبان طبیعی
• 17. استخراج اطلاعات از متن با PaLM
• 18. خلاصه‌سازی متون با PaLM
• 19. ترجمه ماشینی با PaLM
• 20. تولید متن خلاقانه با PaLM
• 21. کاربرد PaLM در دستیارهای هوشمند
• 22. تحلیل احساسات متون با PaLM
• 23. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) با PaLM
• 24. پاسخ به پرسش با PaLM
• 25. تلفیق BigQuery و PaLM برای تحلیل داده
• 26. معماری یکپارچه BigQuery و PaLM
• 27. استفاده از BigQuery ML با مدل‌های PaLM
• 28. ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند با BigQuery و PaLM
• 29. تحلیل داده‌های مشتری با BigQuery و PaLM
• 30. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از PaLM
• 31. شخصی‌سازی تجربه مشتری با PaLM
• 32. تحلیل داده‌های مالی با BigQuery و PaLM
• 33. شناسایی الگوهای تقلب در داده‌های مالی
• 34. پیش‌بینی روندهای بازار با PaLM
• 35. مدیریت ریسک در حوزه مالی با PaLM
• 36. تحلیل داده‌های سلامت با BigQuery و PaLM
• 37. استفاده از PaLM برای تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 38. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با PaLM
• 39. کمک به تشخیص بیماری‌ها با PaLM
• 40. تحلیل داده‌های علمی و پژوهشی با BigQuery و PaLM
• 41. تسریع فرآیندهای پژوهشی با PaLM
• 42. کشف دانش جدید از داده‌های علمی با PaLM
• 43. مدیریت منابع علمی با PaLM
• 44. تحلیل داده‌های صنعتی و تولیدی با BigQuery و PaLM
• 45. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با PaLM
• 46. پیش‌بینی خرابی تجهیزات با PaLM
• 47. کنترل کیفیت محصولات با PaLM
• 48. تحلیل داده‌های دولتی و شهری با BigQuery و PaLM
• 49. بهبود خدمات شهری با PaLM
• 50. تحلیل داده‌های حمل و نقل با PaLM
• 51. برنامه‌ریزی شهری هوشمند با PaLM
• 52. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 53. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
• 54. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی
• 55. حریم خصوصی داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
• 56. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 57. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 58. چارچوب‌های حقوقی توسعه هوش مصنوعی
• 59. استانداردهای فنی و ایمنی در هوش مصنوعی
• 60. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف ملی
• 61. چالش‌های فرهنگی و اجتماعی پذیرش هوش مصنوعی
• 62. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی برای عصر هوش مصنوعی
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در پیشبرد دانش
• 64. تحلیل داده‌های آموزشی با BigQuery و PaLM
• 65. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری با PaLM
• 66. ارزیابی عملکرد آموزشی با PaLM
• 67. توسعه محتوای آموزشی هوشمند با PaLM
• 68. تحلیل داده‌های فرهنگی و تاریخی با BigQuery و PaLM
• 69. کشف الگوهای فرهنگی با PaLM
• 70. بازسازی اطلاعات تاریخی با PaLM
• 71. حفظ و اشاعه میراث فرهنگی با PaLM
• 72. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف الگو
• 73. تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی
• 74. خوشه‌بندی داده‌ها
• 75. طبقه‌بندی داده‌ها
• 76. قوانین وابستگی و استخراج الگوهای پرتکرار
• 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصویر
• 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل دنباله‌ها
• 79. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
• 80. مدل‌های مولد و شبکه‌های زایشی تخاصمی (GAN)
• 81. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 82. تحلیل معنایی و درک زبان
• 83. تولید زبان طبیعی
• 84. مدل‌های زبانی عصبی
• 85. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 86. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 87. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم ابرپارامترها
• 88. تفسیر نتایج مدل‌ها و استخراج بینش
• 89. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 90. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 91. توزیع نهفته همسایگان تصادفی (t-SNE)
• 92. کاربرد BigQuery برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ
• 93. استفاده از PaLM برای درک و تولید زبان طبیعی
• 94. ساخت داشبوردهای تحلیلی با ابزارهای بصری‌سازی
• 95. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی سبز و پایدار
• 96. پایداری در معماری‌های داده و مدل‌های هوش مصنوعی
• 97. کاهش مصرف انرژی در مراکز داده
• 98. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با اثرات زیست‌محیطی کمتر
• 99. اهمیت چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 100. نقش هوش مصنوعی در حل چالش‌های جهانی