اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مصورسازی دادهها با کمک هوش مصنوعی: تولید کد با مدلهای زبانی بزرگ
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مصورسازی دادهها با کمک هوش مصنوعی: تولید کد با مدلهای زبانی بزرگ
موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در توسعه نرمافزار
موضوع میانی: تولید کد با هوش مصنوعی مولد
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی و مصورسازی دادهها
- 2. آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 3. کاربرد LLMs در توسعه نرمافزار
- 4. مبانی مصورسازی دادهها
- 5. اهمیت مصورسازی دادهها در تحلیل
- 6. انواع نمودارها و کاربردهای آنها
- 7. آشنایی با APIهای هوش مصنوعی
- 8. معرفی OpenAI API
- 9. نصب و راهاندازی محیط توسعه
- 10. مفاهیم پایه برنامهنویسی پایتون برای مصورسازی
- 11. مقدمهای بر کتابخانه Matplotlib
- 12. رسم نمودارهای خطی با Matplotlib
- 13. رسم نمودارهای پراکندگی با Matplotlib
- 14. رسم نمودارهای میلهای با Matplotlib
- 15. رسم نمودارهای دایرهای با Matplotlib
- 16. مقدمهای بر کتابخانه Seaborn
- 17. کاربرد Seaborn در مصورسازی آماری
- 18. رسم نمودارهای حرارتی با Seaborn
- 19. رسم نمودارهای جعبهای با Seaborn
- 20. رسم نمودارهای ویولن با Seaborn
- 21. مقدمهای بر کتابخانه Plotly
- 22. مصورسازی تعاملی با Plotly
- 23. رسم نمودارهای خطی تعاملی
- 24. رسم نمودارهای پراکندگی تعاملی
- 25. رسم نمودارهای میلهای تعاملی
- 26. رسم نمودارهای دایرهای تعاملی
- 27. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید کد
- 28. مبانی Prompt Engineering برای تولید کد
- 29. ایجاد Prompt برای تولید کد مصورسازی
- 30. تولید کد Matplotlib با هوش مصنوعی
- 31. تولید کد Seaborn با هوش مصنوعی
- 32. تولید کد Plotly با هوش مصنوعی
- 33. کاربرد LLMs در پاکسازی و پیشپردازش دادهها
- 34. تولید کد پایتون برای پاکسازی دادهها
- 35. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص دادههای پرت
- 36. تولید کد برای مقیاسبندی دادهها
- 37. تولید کد برای نرمالسازی دادهها
- 38. کاربرد LLMs در مهندسی ویژگی
- 39. تولید ویژگیهای جدید با هوش مصنوعی
- 40. ترکیب ویژگیها با استفاده از LLMs
- 41. کدنویسی برای تبدیل ویژگیهای طبقهبندی
- 42. کاربرد LLMs در انتخاب ویژگی
- 43. تولید کد برای روشهای انتخاب ویژگی
- 44. استفاده از LLMs برای اولویتبندی ویژگیها
- 45. مصورسازی نتایج انتخاب ویژگی
- 46. کاربرد LLMs در تفسیر مدلهای یادگیری ماشین
- 47. تولید کد برای توضیح پیشبینیها
- 48. مصورسازی اهمیت ویژگیها
- 49. تفسیر مدلهای خطی با هوش مصنوعی
- 50. تفسیر مدلهای درختی با هوش مصنوعی
- 51. کاربرد LLMs در تولید گزارشهای تحلیلی
- 52. تولید متن توضیحی برای نمودارها
- 53. ایجاد خلاصه از یافتههای کلیدی
- 54. تولید خودکار گزارشهای مصورسازی
- 55. کاربرد LLMs در توسعه داشبوردهای تعاملی
- 56. ایجاد ساختار داشبورد با هوش مصنوعی
- 57. تولید کد برای عناصر داشبورد
- 58. اتصال نمودارها به یکدیگر در داشبورد
- 59. کاربرد LLMs در اعتبارسنجی کد تولید شده
- 60. بررسی صحت کد تولید شده توسط AI
- 61. اصلاح خودکار خطاهای کد
- 62. تست واحد برای کد مصورسازی
- 63. کاربرد LLMs در سفارشیسازی نمودارها
- 64. تغییر رنگها و سبکها با هوش مصنوعی
- 65. افزودن حاشیهنویسی به نمودارها
- 66. ایجاد نمودارهای سفارشی با LLMs
- 67. بهینهسازی عملکرد کد مصورسازی
- 68. شناسایی گلوگاههای عملکردی
- 69. تولید کد بهینهتر برای مصورسازی
- 70. کاربرد LLMs در مدیریت دادههای حجیم
- 71. مصورسازی دادههای بزرگ با رویکرد هوشمند
- 72. تولید کد برای نمونهبرداری دادهها
- 73. فشردهسازی دادهها با کمک هوش مصنوعی
- 74. کاربرد LLMs در مصورسازی دادههای مکانی
- 75. نمایش دادههای جغرافیایی با LLMs
- 76. تولید کد برای نقشههای حرارتی
- 77. مصورسازی مسیرها و نقاط
- 78. کاربرد LLMs در مصورسازی شبکههای اجتماعی
- 79. نمایش ساختار شبکهها
- 80. تولید کد برای نمودارهای گرافی
- 81. تحلیل اتصالات در شبکهها
- 82. کاربرد LLMs در مصورسازی دادههای سری زمانی
- 83. پیشبینی روندها با هوش مصنوعی
- 84. رسم نمودارهای سری زمانی با LLMs
- 85. تحلیل الگوهای فصلی
- 86. کاربرد LLMs در مصورسازی دادههای متنی
- 87. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی
- 88. مصورسازی کلمات کلیدی و موضوعات
- 89. تولید ابر کلمات با LLMs
- 90. کاربرد LLMs در مصورسازی دادههای سهبعدی
- 91. نمایش مدلهای سهبعدی
- 92. تولید کد برای صحنههای سهبعدی
- 93. مصورسازی دادههای حجمی
- 94. کاربرد LLMs در مصورسازی دادههای مالی
- 95. تحلیل روند سهام با هوش مصنوعی
- 96. مصورسازی دادههای اقتصادی
- 97. تولید گزارشهای تحلیلی مالی
- 98. کاربرد LLMs در مصورسازی دادههای سلامت
- 99. تحلیل دادههای پزشکی با LLMs
- 100. مصورسازی شیوع بیماریها
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.