کتاب صوتی آموزش جامع کاربرد ChatGPT در پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع کاربرد ChatGPT در پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای کار با مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با رابط‌های برنامه‌نویسی OpenAI و نحوه اتصال به API
• 4. اصول مهندسی پرامپت برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 5. استفاده از مدل‌های زبانی در پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 6. شناسایی و رفع مقادیر پرت با کمک دستیار هوشمند
• 7. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 8. خودکارسازی فرایند مهندسی ویژگی‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 9. تولید کدهای پایتون برای رسم نمودار و مصورسازی داده‌ها
• 10. استفاده از مدل‌های زبانی در تحلیل آماری داده‌های متنی
• 11. تکنیک‌های استخراج اطلاعات از فایل‌های متنی و گزارش‌ها
• 12. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با کتابخانه‌های Pandas و NumPy
• 13. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله یادگیری ماشین با کمک مدل‌های زبانی
• 14. نوشتن کدهای بهینه برای مدل‌های رگرسیون با هدایت هوش مصنوعی
• 15. به‌کارگیری مدل‌های زبانی در ارزیابی و انتخاب مدل‌های طبقه‌بندی
• 16. تفسیر نتایج مدل‌های یادگیری ماشین و بررسی دقت آن‌ها
• 17. استفاده از هوش مصنوعی در مستندسازی کدهای علم داده
• 18. عیب‌یابی و رفع خطاهای برنامه‌نویسی پایتون در پروژه‌های تحلیل داده
• 19. تکنیک‌های متن‌کاوی و تحلیل احساسات در داده‌های فارسی و انگلیسی
• 20. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین با مشاوره هوش مصنوعی
• 22. استفاده از مدل‌های زبانی برای تبدیل ساختارهای داده‌ای پیچیده
• 23. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های تولید شده توسط مدل‌های زبانی
• 24. بررسی مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی برای داده‌های سازمانی
• 25. تدوین گزارش‌های تحلیلی خودکار از نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. تلفیق دانش تخصصی دامنه با تحلیل‌های داده‌محور هوش مصنوعی
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی برای ساده‌سازی کدهای پیچیده علوم داده
• 28. نحوه کار با مدل‌های زبانی متن‌باز و محلی برای حفظ امنیت داده‌ها
• 29. ارزیابی سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راهکارهای کاهش آن
• 30. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 31. آینده هوش مصنوعی در تحلیل داده و یادگیری ماشین پیشرفته