اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی چارچوب‌های داده در هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی چارچوب‌های داده در هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: چارچوب‌های داده برای هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و علم داده
• 2. مبانی علم داده و کاربردهای آن
• 3. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی مولد
• 4. معماری‌های پایه مدل‌های مولد
• 5. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
• 6. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده برای مدل‌های مولد
• 7. استانداردسازی و پاک‌سازی داده‌ها
• 8. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 9. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 10. مفاهیم پایگاه‌های داده گراف
• 11. اصول ذخیره‌سازی و بازیابی داده
• 12. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 13. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 14. اصول اخلاقی در علم داده
• 15. کاربرد علم داده در صنایع مختلف
• 16. چارچوب‌های داده برای یادگیری ماشین
• 17. فریم‌ورک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 19. تکنیک‌های تولید متن
• 20. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 21. تولید کد با مدل‌های مولد
• 22. معماری‌های ترنسفورمر
• 23. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 24. مدل‌های مولد مبتنی بر انتشار (Diffusion Models)
• 25. مدل‌های مولد مبتنی بر GAN
• 26. ارزیابی مدل‌های مولد
• 27. متریک‌های ارزیابی مدل‌های تولید متن
• 28. متریک‌های ارزیابی مدل‌های تولید تصویر
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های مولد
• 30. انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای مدل‌های مولد
• 31. کاربرد مدل‌های مولد در توسعه نرم‌افزار
• 32. تولید محتوای آموزشی با هوش مصنوعی مولد
• 33. طراحی چارچوب‌های داده برای کاربردهای خاص
• 34. چارچوب داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. چارچوب داده برای تحلیل احساسات
• 36. چارچوب داده برای خلاصه‌سازی متن
• 37. چارچوب داده برای ترجمه ماشینی
• 38. چارچوب داده برای تولید داستان
• 39. چارچوب داده برای تولید شعر
• 40. چارچوب داده برای تولید موسیقی
• 41. چارچوب داده برای تولید ویدئو
• 42. چارچوب داده برای طراحی بازی
• 43. چارچوب داده برای پزشکی شخصی‌سازی شده
• 44. چارچوب داده برای اکتشافات علمی
• 45. چارچوب داده برای رباتیک
• 46. چارچوب داده برای خودروهای خودران
• 47. چارچوب داده برای واقعیت افزوده و مجازی
• 48. مدیریت چرخه‌ی عمر داده‌ها (Data Lifecycle Management)
• 49. ذخیره‌سازی ابری و خدمات داده
• 50. امنیت سایبری در چارچوب‌های داده
• 51. مدل‌سازی داده‌ها و طراحی پایگاه داده
• 52. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 53. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 54. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 55. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 56. مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)
• 57. استانداردهای کیفیت داده
• 58. تکنیک‌های بهبود کیفیت داده
• 59. داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 60. کاربرد داده‌های ساختاریافته
• 61. کاربرد داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 62. داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data)
• 63. پردازش و تحلیل داده‌های بدون ساختار
• 64. مفاهیم داده‌گری (Data Wrangling)
• 65. ابزارهای داده‌گری
• 66. اتوماسیون در پردازش داده
• 67. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 68. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 69. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 70. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 73. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 74. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 76. کاربرد GAN در تولید داده
• 77. مدل‌های مولد پیشرفته
• 78. تکنیک‌های آموزش مدل‌های مولد
• 79. بهینه‌سازی مدل‌های مولد
• 80. استقرار مدل‌های مولد
• 81. نظارت بر عملکرد مدل‌های مولد
• 82. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های مولد
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی چارچوب‌های داده
• 84. ملاحظات حقوقی و شرعی در داده
• 85. چارچوب‌های داده اخلاقی در ایران
• 86. آینده‌ی هوش مصنوعی مولد و علم داده
• 87. نوآوری‌ها در حوزه‌ی مدل‌های مولد
• 88. استانداردهای داده در صنعت
• 89. مدیریت ریسک در چارچوب‌های داده
• 90. کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب و کارهای نوین
• 91. طراحی پرسونا و سناریوهای کاربردی
• 92. ارزیابی اقتصادی چارچوب‌های داده
• 93. توسعه‌ی پایدار با استفاده از علم داده
• 94. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جامعه
• 95. آینده‌ی شغلی در حوزه علم داده