MAPress
کتاب تحلیل و پردازش داده‌های حجیم با مدل‌های Gemini در BigQuery

کتاب تحلیل و پردازش داده‌های حجیم با مدل‌های Gemini در BigQuery

تگ‌ها: LLM بیگ‌کئوری پردازش داده تحلیل داده علم داده گوگل کلود مدل‌های جمنای هوش مصنوعی هوش مصنوعی در بیگ‌کئوری یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 تحلیل و پردازش داده‌های حجیم با مدل‌های Gemini در BigQuery

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با BigQuery و معماری آن
  • 3. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 4. یادگیری ماشین چیست؟
  • 5. انواع یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت‌شده
  • 7. یادگیری نظارت‌نشده
  • 8. یادگیری تقویتی
  • 9. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 10. معماری ترنسفورمر
  • 11. نحوه عملکرد LLMs
  • 12. آموزش LLMs
  • 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 14. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 15. تحلیل احساسات با LLMs
  • 16. خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 17. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 18. تولید متن خلاقانه با LLMs
  • 19. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
  • 20. استخراج رابطه
  • 21. مدل‌های Gemini
  • 22. معرفی مدل‌های Gemini
  • 23. قابلیت‌های مدل‌های Gemini
  • 24. معماری مدل‌های Gemini
  • 25. مقدمه‌ای بر BigQuery ML
  • 26. قابلیت‌های BigQuery ML
  • 27. تفاوت BigQuery ML و LLMs
  • 28. کاربرد BigQuery ML در تحلیل داده
  • 29. آماده‌سازی داده‌ها برای BigQuery
  • 30. پاکسازی داده‌ها
  • 31. مهندسی ویژگی
  • 32. انتخاب ویژگی
  • 33. مدل‌سازی با BigQuery ML
  • 34. ایجاد مدل‌های پیش‌بینی
  • 35. ارزیابی مدل‌ها
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 37. استقرار مدل‌ها
  • 38. استفاده از LLMs در BigQuery
  • 39. اتصال LLMs به BigQuery
  • 40. پرس‌وجو از LLMs در BigQuery
  • 41. تحلیل متن با LLMs در BigQuery
  • 42. استخراج اطلاعات از متن
  • 43. دسته‌بندی اسناد
  • 44. شناسایی موضوعات
  • 45. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 46. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های مالی
  • 47. پیش‌بینی روند بازار
  • 48. شناسایی تقلب
  • 49. تحلیل اخبار مالی
  • 50. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 51. تحلیل پرونده‌های پزشکی
  • 52. تشخیص بیماری
  • 53. پیش‌بینی شیوع بیماری
  • 54. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های علمی
  • 55. تحلیل مقالات علمی
  • 56. کشف دانش جدید
  • 57. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها
  • 58. مباحث اخلاقی در LLMs
  • 59. سوگیری در LLMs
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 62. امنیت مدل‌های LLM
  • 63. حفاظت از داده‌ها در BigQuery
  • 64. مدیریت دسترسی در BigQuery
  • 65. پایش عملکرد مدل‌ها
  • 66. پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی
  • 67. استفاده از APIهای خارجی
  • 68. ترکیب BigQuery ML و LLMs
  • 69. بهبود دقت مدل‌ها
  • 70. کاهش هزینه‌ها
  • 71. افزایش سرعت پردازش
  • 72. کاربردهای پیشرفته LLMs
  • 73. تولید کد با LLMs
  • 74. حل مسائل پیچیده
  • 75. یادگیری از داده‌های ساختاریافته
  • 76. یادگیری از داده‌های بدون ساختار
  • 77. تکنیک‌های تنظیم دقیق پیشرفته
  • 78. آموزش با یادگیری انتقالی
  • 79. آموزش با روش‌های چندوظیفه‌ای
  • 80. ارزیابی جامع مدل‌های LLM
  • 81. معیارهای ارزیابی کیفی
  • 82. معیارهای ارزیابی کمی
  • 83. مقایسه مدل‌های مختلف LLM
  • 84. انتخاب بهترین مدل برای هر کاربرد
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در BigQuery
  • 86. مدیریت منابع محاسباتی
  • 87. استفاده بهینه از ذخیره‌سازی
  • 88. پایش مصرف منابع
  • 89. مباحث حقوقی و مقرراتی در هوش مصنوعی
  • 90. قوانین مربوط به داده‌ها
  • 91. مسئولیت‌پذیری سیستم‌های هوشمند
  • 92. استانداردهای صنعتی
  • 93. آینده LLMs و BigQuery
  • 94. تحولات آتی در LLMs
  • 95. تکامل BigQuery
  • 96. همگرایی BigQuery و LLMs
  • 97. یادگیری عمیق در BigQuery
  • 98. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 99. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 100. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده

📚 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.