اکسپرس 24
کتاب هوش مصنوعی و تحلیل داده در عصر نوین: راهنمای عملی برای سازمان‌ها

کتاب هوش مصنوعی و تحلیل داده در عصر نوین: راهنمای عملی برای سازمان‌ها

تگ‌ها: AI Big Data Data Science بیگ دیتا تحلیل داده تحلیل داده در کسب و کار علم داده کلان داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی در سازمان

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و تحلیل داده در عصر نوین: راهنمای عملی برای سازمان‌ها

موضوع کلی: علوم و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عصر داده: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 3. اهمیت داده در دنیای نوین کسب‌وکار
  • 4. انواع داده‌ها و منابع جمع‌آوری آن‌ها
  • 5. زیرساخت‌های لازم برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 6. پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
  • 7. مبانی معماری داده‌های بزرگ (Big Data Architecture)
  • 8. مروری بر ابزارها و فناوری‌های تحلیل داده
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 10. یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
  • 11. یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
  • 12. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 13. مراحل کلیدی در چرخه عمر پروژه‌های تحلیل داده
  • 14. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
  • 15. کاوش و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 16. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 17. انتخاب و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 19. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 25. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 26. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
  • 28. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 29. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 30. مبانی تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 31. پیش‌بینی روندها و الگوهای زمانی
  • 32. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در اقتصاد
  • 33. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 34. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
  • 35. تولید متن و محتوای خلاقانه
  • 36. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
  • 37. اتوماسیون فرآیندهای هوشمند کسب‌وکار (BPA)
  • 38. یادگیری ماشینی در خدمات مشتریان
  • 39. بهینه‌سازی عملیات با هوش مصنوعی
  • 40. مدیریت ریسک و کشف تقلب با تحلیل داده
  • 41. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
  • 42. تحلیل داده‌های پزشکی برای تشخیص بیماری
  • 43. توسعه دارو و کشف مولکول‌های جدید
  • 44. هوش مصنوعی در بخش مالی و بانکداری
  • 45. سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 46. مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 47. هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش
  • 48. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 49. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
  • 50. هوش مصنوعی در زنجیره تأمین
  • 51. پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی
  • 52. بهینه‌سازی لجستیک و حمل‌ونقل
  • 53. اخلاق و مسئولیت در هوش مصنوعی
  • 54. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
  • 55. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 56. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها (XAI)
  • 57. حاکمیت داده‌ها و چارچوب‌های قانونی
  • 58. مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 59. اهمیت داده‌های پاک و معتبر
  • 60. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر نتایج
  • 61. ابزارهای مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 62. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 63. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 64. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 65. طبقه‌بندی (Classification)
  • 66. پیش‌بینی (Prediction)
  • 67. کاربرد داده‌کاوی در کشف الگوها
  • 68. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 69. مبانی تحلیل متن (Text Analytics)
  • 70. استخراج اطلاعات از متن
  • 71. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 73. کاربردها و چالش‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 74. هوش مصنوعی در بازی‌ها و رباتیک
  • 75. مفاهیم آماری پایه برای تحلیل داده
  • 76. توزیع‌های آماری و آزمون فرض
  • 77. رگرسیون خطی و چندگانه
  • 78. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 81. شبکه‌های متخاصم مولد (GANs)
  • 82. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 83. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing)
  • 84. کاربرد پردازش گراف در تحلیل شبکه‌ها
  • 85. مبانی داده‌های مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Data)
  • 86. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 87. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 88. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 89. آینده هوش مصنوعی و تحلیل داده
  • 90. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 91. طراحی سیستم‌های داده محور
  • 92. مدیریت تیم‌های تحلیل داده
  • 93. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 94. پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 95. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 96. توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان داده
  • 97. مسیر شغلی در حوزه تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 98. نمای کلی از اکوسیستم هوش مصنوعی در ایران
  • 99. نقش سازمان‌های دولتی و خصوصی در پیشبرد هوش مصنوعی
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خدمات عمومی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.