دوره فریم‌ورک‌های نوین در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فریم‌ورک‌های نوین در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اصول مدیریت داده‌های عظیم
• 2. مقدمه‌ای بر کلان‌داده‌ها در بستر فناوری اطلاعات
• 3. معماری سیستم‌های کلان‌داده
• 4. ذخیره‌سازی و مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL
• 5. پردازش داده‌های عظیم با استفاده از Apache Hadoop
• 6. مفاهیم MapReduce و کاربردهای آن
• 7. اکوسیستم Hadoop: HDFS، YARN و MapReduce
• 8. آشنایی با Apache Spark و مزایای آن
• 9. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Spark
• 10. پردازش جریانی (Stream Processing) با Spark Streaming
• 11. Spark SQL برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 12. یادگیری ماشین با Spark MLlib
• 13. شبکه‌های عصبی در هوش مصنوعی
• 14. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. پردازش زبان طبیعی (NLP) با رویکردهای نوین
• 18. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 19. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 20. طراحی و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 21. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 22. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 23. هوش مصنوعی در پیش‌بینی و تحلیل روندها
• 24. مبانی الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 25. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان
• 26. الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها
• 27. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 28. رگرسیون خطی و لجستیک در تحلیل داده
• 29. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• 30. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 31. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 32. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولیت‌پذیر
• 33. اصول حاکمیت داده در سازمان‌ها
• 34. امنیت داده‌ها در سیستم‌های کلان‌داده
• 35. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌های عظیم
• 36. ملاحظات شرعی و قانونی در داده‌ها و هوش مصنوعی
• 37. مقررات مربوط به داده‌ها در جمهوری اسلامی ایران
• 38. استانداردهای حاکمیت شرکتی داده‌ها
• 39. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 40. ابزارهای مصورسازی داده‌های عظیم
• 41. داشبوردهای مدیریتی و تحلیل بصری
• 42. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
• 43. کاربرد هوش مصنوعی در کشف تقلب
• 44. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 45. مبانی تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 46. کاربرد تحلیل شبکه‌های اجتماعی در کسب‌وکار
• 47. پردازش تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 48. شناسایی اشیاء در تصاویر
• 49. پردازش صوت و تشخیص گفتار
• 50. هوش مصنوعی در سیستم‌های خودران
• 51. مبانی پردازش ابری (Cloud Computing) برای کلان‌داده
• 52. خدمات ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش داده
• 53. امنیت در محیط‌های ابری
• 54. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
• 55. تحلیل داده‌های حاصل از دستگاه‌های IoT
• 56. کاربرد بلاک‌چین در مدیریت داده‌ها
• 57. قراردادهای هوشمند و اتوماسیون فرآیندها
• 58. مباحث پیشرفته در Spark: RDDs و DataFrames
• 59. بهینه‌سازی عملکرد در Spark
• 60. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
• 61. کاربرد الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی
• 62. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها
• 64. هوش مصنوعی در توسعه دارو
• 65. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 66. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 67. هوش مصنوعی در مدیریت شهری
• 68. تحلیل داده‌های ترافیک شهری
• 69. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 70. مبانی اخلاق در طراحی الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 71. نقش انسان در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 72. نظارت و ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری چند-نهادی (Multi-modal Learning)
• 74. ترکیب داده‌های متنی، تصویری و صوتی
• 75. مفاهیم پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
• 76. کاربرد پایگاه‌های داده گراف در تحلیل روابط
• 77. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 78. پایش و نگهداری مدل‌ها
• 79. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 80. ترجمه ماشینی عصبی
• 81. خلاصه‌سازی متون با هوش مصنوعی
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 83. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در حقوق و قضا
• 85. تحلیل اسناد حقوقی با هوش مصنوعی
• 86. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
• 87. بهینه‌سازی تولیدات کشاورزی
• 88. مبانی طراحی سیستم‌های توزیع‌شده برای کلان‌داده
• 89. چالش‌ها و راهکارها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 90. معماری‌های نوین برای پردازش داده‌های عظیم
• 91. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
• 92. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های پیشرفته
• 93. مباحث نوین در هوش مصنوعی مولد
• 94. تولید محتوای خلاقانه با هوش مصنوعی
• 95. امنیت و پایداری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 96. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 97. آینده هوش مصنوعی و مدیریت داده‌های عظیم