اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با Snowflake: مهندسی پرامپت، تنظیم مدل‌های پایه و کاربردهای داده‌محور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با Snowflake: مهندسی پرامپت، تنظیم مدل‌های پایه و کاربردهای داده‌محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده در ایران
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی با رویکرد اسلامی
• 3. معرفی پلتفرم Snowflake برای مدیریت داده
• 4. ساختار داده در Snowflake: جداول و داده‌نماها
• 5. مفاهیم کلیدی مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی
• 6. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای وظایف مختلف
• 7. استفاده از پرامپت در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 8. پرامپت‌نویسی برای داده‌های بدون ساختار
• 9. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پایه
• 10. فرآیند جمع‌آوری و آماده‌سازی داده برای تنظیم مدل
• 11. تنظیم مدل‌های زبانی برای وظایف خاص فارسی
• 12. ارزیابی عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده
• 13. معرفی Text-to-SQL برای پرس‌وجو از پایگاه داده
• 14. نحوه تبدیل پرسش‌های زبانی به کوئری‌های SQL
• 15. کاربرد Text-to-SQL در Snowflake
• 16. مثال‌های عملی Text-to-SQL با داده‌های فارسی
• 17. مبانی بازیابی افزوده (RAG) در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 18. معماری سیستم‌های RAG
• 19. پیاده‌سازی RAG با استفاده از Snowflake
• 20. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در RAG
• 21. تکنیک‌های بهبود بازیابی در RAG
• 22. کاربرد RAG برای داده‌های ساختاریافته
• 23. کاربرد RAG برای داده‌های بدون ساختار
• 24. ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مبتنی بر داده
• 25. یکپارچه‌سازی Snowflake با مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. توسعه دستیارهای هوشمند مبتنی بر داده
• 27. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ با Snowflake
• 28. مدیریت داده‌های متنی در Snowflake
• 29. تحلیل احساسات متون فارسی با هوش مصنوعی
• 30. طبقه‌بندی اسناد با استفاده از Snowflake
• 31. خلاصه‌سازی متون با مدل‌های تنظیم‌شده
• 32. ترجمه ماشینی با رویکرد سفارشی
• 33. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER) در متون فارسی
• 34. کاربرد هوش مصنوعی در کشف الگوهای داده
• 35. پیش‌بینی روندها با استفاده از داده‌های تاریخی
• 36. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی با Snowflake
• 37. ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در Snowflake
• 38. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی
• 39. داده‌کاوی اخلاقی و مسئولانه
• 40. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 41. امنیت داده‌ها در پلتفرم Snowflake
• 42. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. استقرار و مانیتورینگ برنامه‌های هوش مصنوعی
• 44. مقیاس‌پذیری برنامه‌های هوش مصنوعی در Snowflake
• 45. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 46. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی
• 47. تولید کد برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی
• 48. تولید محتوا برای رسانه‌های دیجیتال
• 49. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش مجازی
• 50. شخصی‌سازی تجربیات یادگیری
• 51. ارزیابی خودکار تکالیف دانش‌آموزان
• 52. ساخت ابزارهای کمک‌آموزشی هوشمند
• 53. تحلیل داده‌های آموزشی برای بهبود یاددهی
• 54. ملاحظات شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
• 55. احکام فقهی مربوط به داده و اطلاعات
• 56. نظارت شرعی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 57. مسائل اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 58. مبانی اخلاق حرفه‌ای در حوزه داده و هوش مصنوعی
• 59. مسئولیت‌پذیری در برابر خطاهای هوش مصنوعی
• 60. حکمرانی داده در چارچوب قوانین ایران
• 61. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 62. دسترسی به داده‌ها و حقوق مالکیت معنوی
• 63. نظام حقوقی حاکم بر فضای مجازی
• 64. مقررات شفافیت و دسترسی به اطلاعات
• 65. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود حکمرانی
• 66. تحلیل داده‌های عمومی برای ارتقای خدمات
• 67. موازین شرعی در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 68. حفظ کرامت انسانی در پردازش داده‌ها
• 69. رهنمودهای فقهی در مورد هوش مصنوعی
• 70. نظرات مراجع عظام تقلید در مورد فناوری
• 71. آینده هوش مصنوعی و تحلیل داده در ایران
• 72. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 73. نقش نخبگان و متخصصان در توسعه هوش مصنوعی
• 74. همکاری‌های علمی و بین‌المللی در حوزه داده
• 75. استانداردسازی در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 76. توسعه اکوسیستم نوآوری در حوزه داده
• 77. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 78. پایش سلامت با استفاده از داده‌های پوشیدنی
• 79. تشخیص بیماری‌ها با کمک الگوریتم‌ها
• 80. توسعه داروهای نوین با هوش مصنوعی
• 81. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
• 82. بهینه‌سازی مصرف آب و کود
• 83. پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
• 84. مدیریت هوشمند مزارع
• 85. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه صنعت
• 86. افزایش بهره‌وری در خطوط تولید
• 87. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 88. کنترل کیفیت خودکار
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 90. مدیریت ریسک اعتباری
• 91. کشف تقلب‌های مالی
• 92. مشاوره‌های سرمایه‌گذاری خودکار
• 93. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه حمل‌ونقل
• 94. بهینه‌سازی ترافیک شهری
• 95. مدیریت ناوگان حمل‌ونقل
• 96. خودروهای خودران (با رویکرد ایمنی و انطباق)
• 97. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه انرژی
• 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 99. پیش‌بینی تقاضا و تولید انرژی
• 100. مدیریت شبکه‌های هوشمند برق