دوره مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت چرخه حیات داده‌ها در هوش مصنوعی
• 2. اهمیت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. تعریف و مراحل چرخه حیات داده
• 4. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
• 5. اصول جمع‌آوری داده‌های با کیفیت
• 6. انواع داده‌ها در هوش مصنوعی
• 7. داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 8. مستندسازی داده‌ها: اهمیت و روش‌ها
• 9. استانداردهای مستندسازی داده
• 10. ذخیره‌سازی داده‌ها: پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 11. ذخیره‌سازی داده‌ها: NoSQL و پایگاه‌های داده NoSQL
• 12. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
• 13. امنیت داده‌ها در مرحله ذخیره‌سازی
• 14. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 15. اصول حفاظت از اطلاعات شخصی
• 16. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 17. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 18. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 19. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 20. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 21. تکمیل داده‌های گمشده (Imputation)
• 22. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
• 23. مفاهیم پایگاه داده حلال و بدون ربا
• 24. اصول بانکداری بدون ربا در مدیریت داده
• 25. قوانین گمرکی و ارزی در تبادل داده
• 26. مدیریت داده‌های حساس در چارچوب مقررات
• 27. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 28. بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)
• 29. ابزارهای بصری‌سازی داده
• 30. اصول بصری‌سازی داده‌های علمی
• 31. مدل‌سازی داده‌ها: انتخاب مدل مناسب
• 32. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 34. متریک‌های ارزیابی مدل
• 35. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 36. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 37. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 39. بازآموزی مدل‌ها
• 40. مدیریت داده‌های غیرقابل انطباق با شرع
• 41. رویکرد فقهی در مدیریت داده‌های حساس
• 42. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی روابط
• 43. محتوای سازگار در حوزه روانشناسی روابط
• 44. ملاحظات شرعی در موسیقی و هنر
• 45. چارچوب رسمی وزارت ارشاد در هنر
• 46. تحریف‌ناپذیری تاریخ در سیاست‌گذاری
• 47. منافع ملی در روابط بین‌الملل
• 48. چارچوب رسمی وزارت بهداشت در علوم پزشکی
• 49. پروتکل‌های درمانی وزارت بهداشت
• 50. مدیریت داده‌های جمع‌آوری شده از کاربران
• 51. حریم خصوصی داده‌ها در ایران
• 52. قوانین مربوط به رمزارزها و ارزهای دیجیتال
• 53. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز
• 54. مدیریت داده‌های مالی و اقتصادی
• 55. اصول عقود اسلامی در معاملات داده
• 56. مدیریت داده‌های مربوط به سلامت
• 57. حفاظت از داده‌های پزشکی
• 58. اصول شرعی در مباحث کلامی و عرفانی
• 59. مباحث اختلافی فقها در مدیریت داده
• 60. مدیریت داده‌های مربوط به کاربری اینترنت
• 61. قوانین فضای مجازی در ایران
• 62. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 63. مسئولیت‌پذیری در چرخه حیات داده
• 64. آموزش کاربردی در حوزه هوش مصنوعی
• 65. پروژه‌های عملی در مدیریت داده
• 66. کاربرد داده‌ها در صنعت
• 67. کاربرد داده‌ها در خدمات
• 68. کاربرد داده‌ها در کشاورزی
• 69. کاربرد داده‌ها در حمل و نقل
• 70. کاربرد داده‌ها در آموزش
• 71. کاربرد داده‌ها در بهداشت و درمان
• 72. کاربرد داده‌ها در انرژی
• 73. کاربرد داده‌ها در محیط زیست
• 74. کاربرد داده‌ها در مدیریت شهری
• 75. کاربرد داده‌ها در پژوهش‌های علمی
• 76. مدیریت داده‌های مربوط به تحقیقات بازار
• 77. اصول تحلیل ریسک در پروژه‌های داده
• 78. مدیریت داده‌های مربوط به زنجیره تأمین
• 79. مدیریت داده‌های مربوط به تولید
• 80. مدیریت داده‌های مربوط به فروش
• 81. مدیریت داده‌های مربوط به خدمات پس از فروش
• 82. مدیریت داده‌های مربوط به منابع انسانی
• 83. مدیریت داده‌های مربوط به مالیات
• 84. مدیریت داده‌های مربوط به بیمه
• 85. اصول بیمه در چارچوب اسلامی
• 86. مدیریت داده‌های مربوط به قراردادها
• 87. مدیریت داده‌های مربوط به حقوقی
• 88. مدیریت داده‌های مربوط به املاک
• 89. مدیریت داده‌های مربوط به گمرک
• 90. مدیریت داده‌های مربوط به ارز
• 91. مدیریت داده‌های مربوط به سرمایه‌گذاری
• 92. مدیریت داده‌های مربوط به بورس
• 93. مدیریت داده‌های مربوط به کسب و کار
• 94. مدیریت داده‌های مربوط به استارتاپ‌ها
• 95. مدیریت داده‌های مربوط به کارآفرینی
• 96. مدیریت داده‌های مربوط به رقابت
• 97. مدیریت داده‌های مربوط به نوآوری
• 98. مدیریت داده‌های مربوط به مشتریان
• 99. مدیریت داده‌های مربوط به شرکا
• 100. مدیریت داده‌های مربوط به رقبا