اکسپرس 24
کتاب ORM: استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی (AI)

کتاب ORM: استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی (AI)

تگ‌ها: AI Database Machine Learning ORM Python برنامه نویسی پایگاه داده نگاشت شیء-رابطه هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 ORM: استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی (AI)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ORM (Object-Relational Mapping)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پایگاه داده و ساختار داده در هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم کلیدی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 3. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای: نرمال‌سازی
  • 4. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
  • 5. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: کلید-مقدار
  • 6. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: سند-محور
  • 7. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: ستون-محور
  • 8. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: گراف-محور
  • 9. انتخاب پایگاه داده مناسب برای کاربردهای هوش مصنوعی
  • 10. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
  • 11. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Hadoop, Spark)
  • 12. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS)
  • 13. پردازش موازی داده‌ها با MapReduce
  • 14. چارچوب Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 15. Spark SQL و کار با داده‌های ساختاریافته
  • 16. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
  • 17. پایگاه داده‌های گراف و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
  • 18. مدل‌سازی داده در پایگاه داده‌های گراف
  • 19. پرس‌وجو در پایگاه داده‌های گراف (Cypher)
  • 20. کاربرد پایگاه داده‌های گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 21. کاربرد پایگاه داده‌های گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های تصویر و ویدئو
  • 23. فشرده‌سازی داده‌ها و تکنیک‌های کاهش حجم
  • 24. امنیت پایگاه داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 25. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه داده
  • 26. مدیریت دسترسی و مجوزها در پایگاه داده
  • 27. حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با قوانین
  • 28. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 29. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 30. بی‌طرفی در داده‌ها و جلوگیری از سوگیری
  • 31. پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
  • 32. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 33. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 34. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 35. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 36. کاهش ابعاد داده‌ها (PCA, t-SNE)
  • 37. مدیریت داده‌های متنی
  • 38. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 40. نمایه‌سازی و جستجوی متنی
  • 41. مدیریت داده‌های سری زمانی
  • 42. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 43. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 44. مدیریت داده‌های صوتی
  • 45. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی
  • 46. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 47. طراحی طرح‌واره انبار داده (Star Schema, Snowflake Schema)
  • 48. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL)
  • 49. مفاهیم OLAP و OLTP
  • 50. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری (DSS)
  • 51. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
  • 52. مقایسه انبار داده و دریاچه داده
  • 53. مدیریت داده‌های ناهمگن
  • 54. استفاده از Docker برای مدیریت محیط‌های داده
  • 55. هماهنگ‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. مکانیسم‌های قفل‌گذاری و همگام‌سازی
  • 57. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده‌های توزیع‌شده
  • 58. موازنه بار (Load Balancing) در سیستم‌های داده
  • 59. فهرست‌بندی در پایگاه داده‌های NoSQL
  • 60. شاخص‌گذاری در پایگاه داده‌های گراف
  • 61. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه داده‌های مختلف
  • 62. پایگاه داده‌های حافظه‌محور (In-Memory Databases)
  • 63. کاربرد پایگاه داده‌های بلادرنگ (Real-time Databases)
  • 64. استفاده از پایگاه داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 65. ذخیره‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 66. مدیریت نسخه‌های مدل و داده
  • 67. ابزارهای MLOps برای مدیریت چرخه حیات داده
  • 68. پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)
  • 69. کاربرد پایگاه داده‌های برداری در جستجوی معنایی
  • 70. شباهت‌یابی برداری
  • 71. مدل‌های زبانی بزرگ و ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
  • 72. استفاده از پایگاه داده‌ها در پردازش توصیه‌گرها
  • 73. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 74. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 75. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 76. کاربرد پایگاه داده‌ها در تشخیص ناهنجاری
  • 77. مدل‌های مبتنی بر داده برای تشخیص ناهنجاری
  • 78. پایگاه داده‌های مقاوم در برابر خطا (Fault-tolerant)
  • 79. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
  • 80. بررسی و ممیزی داده‌ها
  • 81. مدیریت داده‌های حجیم در سیستم‌های ابری
  • 82. پایگاه داده‌های توزیع‌شده ابری
  • 83. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده ابری
  • 84. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های ابری
  • 85. ذخیره‌سازی داده‌های مقاوم در برابر حملات سایبری
  • 86. امنیت داده‌ها در زنجیره تامین نرم‌افزار
  • 87. پایگاه داده‌های امن و ایزوله
  • 88. نظارت بر دسترسی به داده‌ها
  • 89. مدیریت ریسک در داده‌ها
  • 90. ارزیابی و پیاده‌سازی راهکارهای ذخیره‌سازی داده
  • 91. مطالعات موردی استفاده از داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 92. آینده ذخیره‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی
  • 93. فناوری‌های نوظهور در ذخیره‌سازی داده
  • 94. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در مدیریت داده هوش مصنوعی

📚 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.