اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج هوشمند داده از وب با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای برنامه‌نویسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند داده از وب با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای برنامه‌نویسی

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌های دیجیتال

موضوع میانی: استخراج و پردازش خودکار اطلاعات از وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های دیجیتال و اهمیت استخراج اطلاعات
• 2. مبانی جمع‌آوری داده در دنیای دیجیتال
• 3. مفاهیم کلیدی استخراج داده از وب
• 4. آشنایی با معماری وب و پروتکل‌های ارتباطی
• 5. اهمیت داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 6. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 7. نصب و پیکربندی محیط برنامه‌نویسی پایتون
• 8. مفاهیم اولیه پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها
• 9. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 10. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 11. کار با فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
• 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پردازش داده در پایتون
• 13. نصب و استفاده از کتابخانه Requests برای درخواست‌های HTTP
• 14. درک پاسخ‌های HTTP: کدها و هدرها
• 15. کار با داده‌های JSON و XML در پایتون
• 16. مقدمه‌ای بر استخراج داده از صفحات وب (Web Scraping)
• 17. اخلاق در استخراج داده و رعایت قوانین
• 18. ملاحظات حقوقی و اخلاقی جمع‌آوری خودکار داده
• 19. مقدمه‌ای بر ابزارهای خودکارسازی مرورگر
• 20. آشنایی با Puppeteer و قابلیت‌های آن
• 21. نصب و راه‌اندازی Puppeteer
• 22. کنترل مرورگر با Puppeteer: باز کردن صفحات و ناوبری
• 23. انتخاب عناصر در صفحه وب با استفاده از سلکتورها
• 24. استخراج متن و اطلاعات از عناصر HTML
• 25. کار با فرم‌ها و ارسال داده‌ها با Puppeteer
• 26. مدیریت کوکی‌ها و نشست‌ها در Puppeteer
• 27. اجرای جاوا اسکریپت در مرورگر با Puppeteer
• 28. کار با رویدادهای مرورگر و صف‌بندی عملیات
• 29. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پردازش داده
• 30. کاربرد هوش مصنوعی در استخراج اطلاعات
• 31. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 32. مقدمه‌ای بر GPT-4 Vision AI
• 33. قابلیت‌های GPT-4 Vision AI در درک تصاویر و متن
• 34. ترکیب GPT-4 Vision AI با استخراج داده
• 35. استفاده از GPT-4 Vision AI برای تفسیر محتوای تصویری وب
• 36. استخراج اطلاعات از جداول و نمودارهای تصویری
• 37. تشخیص و استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) با هوش مصنوعی
• 38. تحلیل احساسات متن استخراج شده
• 39. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
• 40. طبقه‌بندی محتوای استخراج شده
• 41. شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها
• 42. پیاده‌سازی استخراج داده با GPT-4 Vision AI و Puppeteer
• 43. مثال‌های عملی: استخراج اطلاعات محصول از فروشگاه‌های آنلاین
• 44. استخراج اخبار و مقالات از وب‌سایت‌های خبری
• 45. جمع‌آوری داده‌های مربوط به قیمت‌ها و بازار
• 46. استخراج اطلاعات تماس از دایرکتوری‌های آنلاین
• 47. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی (با رعایت ضوابط)
• 48. استخراج داده‌های مربوط به نظرات کاربران
• 49. ساخت داشبوردهای ساده با داده‌های استخراج شده
• 50. ذخیره‌سازی داده‌های استخراج شده در فرمت‌های مختلف
• 51. کار با پایگاه‌های داده برای ذخیره و مدیریت داده‌ها
• 52. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 53. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 54. استفاده از SQLite برای ذخیره‌سازی محلی
• 55. کار با فایل‌های CSV و Excel برای تحلیل
• 56. مفاهیم پاکسازی داده (Data Cleaning)
• 57. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 58. مدیریت مقادیر گمشده
• 59. استانداردسازی داده‌ها
• 60. اعتبارسنجی داده‌های استخراج شده
• 61. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 62. انتخاب نمودار مناسب برای نمایش داده‌ها
• 63. استفاده از Matplotlib برای رسم نمودار
• 64. استفاده از Seaborn برای نمودارهای آماری
• 65. ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly
• 66. نمایش داده‌های مکانی جغرافیایی
• 67. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 68. اصول تحلیل اکتشافی داده
• 69. شناسایی همبستگی بین متغیرها
• 70. پیش‌پردازش داده برای مدل‌سازی
• 71. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 72. یادگیری ماشین نظارت شده
• 73. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 74. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینانه
• 75. ملاحظات امنیتی در استخراج داده
• 76. حفاظت از داده‌های حساس
• 77. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 78. جلوگیری از حملات رایج
• 79. پروتکل‌های امنیتی در انتقال داده
• 80. مقیاس‌پذیری در استخراج داده
• 81. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
• 82. استفاده از پردازش موازی و ناهمگام
• 83. مدیریت خطاهای احتمالی در فرآیند استخراج
• 84. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی وظایف استخراج
• 85. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 86. کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در کشف الگو
• 87. تولید خودکار گزارش‌های تحلیلی
• 88. آینده استخراج هوشمند داده
• 89. روندهای نوظهور در پردازش اطلاعات وب
• 90. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌های دیجیتال
• 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث