اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوشمندسازی صنعتی با همگرایی IT-OT: راهکارهای عملیاتی و تحلیلی مبتنی بر Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوشمندسازی صنعتی با همگرایی IT-OT: راهکارهای عملیاتی و تحلیلی مبتنی بر Databricks

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در صنایع

موضوع میانی: همگرایی فناوری اطلاعات و فناوری عملیاتی (IT/OT)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در صنعت
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در صنایع
• 3. فناوری اطلاعات (IT) و فناوری عملیاتی (OT) چیست؟
• 4. چالش‌های همگرایی IT و OT
• 5. اهداف هوشمندسازی صنعتی
• 6. اهمیت داده در صنایع
• 7. چرخه حیات داده صنعتی
• 8. مقدمه‌ای بر پلتفرم Databricks
• 9. معماری Databricks برای همگرایی IT-OT
• 10. ذخیره‌سازی داده‌های صنعتی در Databricks
• 11. پردازش جریان داده‌های OT
• 12. تحلیل داده‌های تاریخی OT
• 13. تجسم داده‌های صنعتی
• 14. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 15. یادگیری ماشین (ML) برای صنایع
• 16. یادگیری عمیق (DL) در کاربردهای صنعتی
• 17. یادگیری تقویتی (RL) در اتوماسیون صنعتی
• 18. مدل‌های پیش‌بینی در صنایع
• 19. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های صنعتی
• 20. نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• 21. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 22. مدیریت کیفیت با هوش مصنوعی
• 23. کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین
• 24. هوش مصنوعی در مدیریت انرژی
• 25. امنیت سایبری در همگرایی IT-OT
• 26. مدیریت ریسک در سیستم‌های صنعتی
• 27. حاکمیت داده در صنایع
• 28. اصول مهندسی داده برای داده‌های صنعتی
• 29. استخراج ویژگی از داده‌های OT
• 30. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های صنعتی
• 31. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 32. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 33. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 34. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 35. خوشه‌بندی داده‌های صنعتی
• 36. کاهش ابعاد داده‌ها
• 37. مدل‌های سری زمانی (Time Series)
• 38. پیش‌بینی تقاضا
• 39. پیش‌بینی تولید
• 40. شناسایی الگوهای پیچیده
• 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 43. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده‌های صنعتی
• 44. تحلیل احساسات از گزارش‌های فنی
• 45. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 46. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 47. پیاده‌سازی مدل‌های ML در Databricks
• 48. محیط‌های کاری (Workspaces) در Databricks
• 49. دفاتر یادداشت (Notebooks) در Databricks
• 50. اجرای کد پایتون و اسکالا در Databricks
• 51. استفاده از کتابخانه‌های ML در Databricks
• 52. مدیریت مصنوعات (Artifacts) مدل
• 53. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
• 54. APIهای Databricks برای ادغام
• 55. مفهوم Lakehouse در Databricks
• 56. ساختار Delta Lake
• 57. قابلیت‌های ACID در Delta Lake
• 58. زمان‌سنجی (Time Travel) در Delta Lake
• 59. بهینه‌سازی عملکرد Delta Lake
• 60. مدیریت کلان‌داده (Big Data) با Databricks
• 61. پردازش موازی با Spark
• 62. Spark SQL برای تحلیل داده
• 63. Spark Streaming برای داده‌های زنده
• 64. GraphX برای تحلیل شبکه‌ها
• 65. MLflow برای مدیریت چرخه حیات ML
• 66. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
• 67. ثبت مدل‌ها (Model Registry)
• 68. مدیریت پروژه‌های ML
• 69. ابزارهای همکاری در Databricks
• 70. امنیت در Databricks
• 71. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 72. رمزنگاری داده‌ها
• 73. قابلیت‌های نظارتی (Monitoring)
• 74. گزارش‌دهی (Reporting) در Databricks
• 75. اتوماسیون وظایف (Job Scheduling)
• 76. ایجاد پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 77. مفهوم مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 78. استفاده از Feature Store
• 79. مدیریت داده‌های مرتبط با زمان
• 80. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 81. جریان‌های کاری (Workflows) در Databricks
• 82. مدیریت هزینه در Databricks
• 83. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 84. مدل‌های Harga-Pricing در Databricks
• 85. مطالعات موردی (Case Studies) هوشمندسازی صنعتی
• 86. کاربرد در صنعت نفت و گاز
• 87. کاربرد در صنعت خودروسازی
• 88. کاربرد در صنعت تولیدی
• 89. کاربرد در صنعت انرژی
• 90. کاربرد در صنعت داروسازی
• 91. آینده هوشمندسازی صنعتی
• 92. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی صنعتی
• 93. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 94. اخلاق در هوش مصنوعی صنعتی
• 95. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 96. آموزش و مهارت‌های مورد نیاز
• 97. مدیریت تغییر سازمانی
• 98. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI)
• 99. ملاحظات قانونی و مقرراتی
• 100. استانداردهای صنعتی برای همگرایی IT-OT