اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی گواهینامه آنلاین تحلیل داده و هوش مصنوعی: مبانی، ابزارها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گواهینامه آنلاین تحلیل داده و هوش مصنوعی: مبانی، ابزارها و کاربردها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل پیشرفته داده‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علوم داده
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 3. ابزارهای تحلیل داده
• 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
• 5. اکتشاف داده‌ها
• 6. مصورسازی داده‌ها
• 7. آمار توصیفی
• 8. آمار استنباطی
• 9. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
• 10. یادگیری نظارت شده
• 11. یادگیری بدون نظارت
• 12. یادگیری تقویتی
• 13. مدل‌های رگرسیون
• 14. مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. خوشه‌بندی
• 16. کاهش ابعاد
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 18. یادگیری عمیق
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 21. پردازش زبان طبیعی
• 22. تحلیل احساسات
• 23. شناسایی الگو
• 24. سیستم‌های توصیه‌گر
• 25. یادگیری جمعی
• 26. تقویت درخت تصمیم
• 27. ماشین‌های بردار پشتیبان
• 28. تحلیل سری‌های زمانی
• 29. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 30. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 31. پردازش تصویر
• 32. تشخیص اشیاء
• 33. تقطیر تصویر
• 34. تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 35. کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 36. کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت
• 37. کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
• 38. کاربردهای هوش مصنوعی در مالی
• 39. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
• 40. کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی
• 41. کاربردهای هوش مصنوعی در حمل‌ونقل
• 42. کاربردهای هوش مصنوعی در محیط زیست
• 43. اخلاق در هوش مصنوعی
• 44. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 45. امنیت در هوش مصنوعی
• 46. سوگیری در هوش مصنوعی
• 47. تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
• 48. آینده هوش مصنوعی
• 49. ابزارهای برنامه‌نویسی برای علوم داده (پایتون)
• 50. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده (Pandas)
• 51. کتابخانه‌های پایتون برای مصورسازی (Matplotlib, Seaborn)
• 52. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین (Scikit-learn)
• 53. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras)
• 54. مقدمه‌ای بر SQL
• 55. عملیات پایه SQL
• 56. توابع تجمیعی SQL
• 57. پیوند جداول در SQL
• 58. نمایه‌ها و بهینه‌سازی در SQL
• 59. مقدمه‌ای بر بیگ دیتا
• 60. معماری‌های بیگ دیتا (Hadoop)
• 61. اکوسیستم هدوپ (HDFS, MapReduce)
• 62. Spark برای پردازش بیگ دیتا
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
• 64. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی
• 65. یادگیری انتقال
• 66. یادگیری نیمه‌نظارت شده
• 67. یادگیری فعال
• 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 69. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 70. کاربرد LLMs در تولید متن
• 71. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی
• 72. کاربرد LLMs در ترجمه
• 73. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ
• 74. هوش مصنوعی مولد
• 75. تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 76. تولید صدا با هوش مصنوعی
• 77. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
• 78. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرایندهای رباتیک (RPA)
• 79. کاربردهای RPA در کسب‌وکار
• 80. تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
• 81. استخراج اطلاعات از متون
• 82. تحلیل گراف دانش
• 83. هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 84. تشخیص نفوذ با هوش مصنوعی
• 85. پیش‌بینی آسیب‌پذیری با هوش مصنوعی
• 86. مدیریت ریسک با هوش مصنوعی
• 87. فرهنگ داده در سازمان
• 88. مدیریت کیفیت داده
• 89. حاکمیت داده
• 90. تحلیل کسب‌وکار با رویکرد داده‌محور
• 91. استراتژی‌های داده در سازمان
• 92. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 93. تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی
• 94. قوانین وابستگی
• 95. تحلیل سبد بازار
• 96. کشف تقلب با هوش مصنوعی
• 97. تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی
• 98. بهینه‌سازی تبلیغات با هوش مصنوعی
• 99. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مبتنی بر داده
• 100. تحلیل رفتار مشتری