دوره راهنمای عملی تفسیر کد ChatGPT برای تحلیل داده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی تفسیر کد ChatGPT برای تحلیل داده

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 2. مبانی پردازش و تحلیل داده
• 3. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 4. کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
• 5. معرفی ChatGPT و قابلیت‌های آن
• 6. مفهوم تفسیر کد در ChatGPT
• 7. نصب و راه‌اندازی ابزارهای لازم
• 8. آشنایی با محیط کاری تفسیر کد
• 9. اولین گام‌ها در تفسیر کد
• 10. انواع داده‌ها و ساختارهای داده
• 11. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 12. متغیرها و انواع داده در پایتون
• 13. عملگرها و عبارات در پایتون
• 14. ساختارهای کنترلی (شرطی) در پایتون
• 15. ساختارهای کنترلی (حلقه‌ها) در پایتون
• 16. توابع در پایتون
• 17. کار با رشته‌ها در پایتون
• 18. لیست‌ها و تاپل‌ها در پایتون
• 19. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
• 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های تحلیل داده پایتون
• 21. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 22. آرایه‌های NumPy و عملیات روی آن‌ها
• 23. توابع آماری در NumPy
• 24. کتابخانه Pandas برای کار با داده‌ها
• 25. ساختارهای داده DataFrame و Series
• 26. بارگذاری و ذخیره داده‌ها
• 27. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 28. مدیریت داده‌های گمشده
• 29. تبدیل و تغییر شکل داده‌ها
• 30. ادغام و اتصال DataFrames
• 31. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 32. عملیات خلاصه‌سازی داده‌ها
• 33. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
• 34. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 35. انواع نمودارهای رایج (خطی، میله‌ای، دایره‌ای)
• 36. سفارشی‌سازی نمودارها
• 37. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
• 38. نمودارهای آماری با Seaborn
• 39. نکات کلیدی در مصورسازی مؤثر داده‌ها
• 40. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• 41. انواع یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت)
• 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
• 43. رگرسیون خطی
• 44. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 45. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
• 46. رگرسیون لجستیک
• 47. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 48. دقت، صحت و بازیابی
• 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری بدون نظارت
• 50. خوشه‌بندی (Clustering)
• 51. الگوریتم K-Means
• 52. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 53. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 54. کار با متن در پایتون
• 55. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
• 56. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 57. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 58. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 59. کاربرد LLMs در تحلیل داده
• 60. استفاده از ChatGPT برای تولید کد پایتون
• 61. تفسیر کدهای تولید شده توسط ChatGPT
• 62. اشکال‌زدایی کدهای پایتون
• 63. بهینه‌سازی کدهای پایتون
• 64. حل مسائل واقعی با استفاده از تفسیر کد ChatGPT
• 65. تحلیل داده‌های مالی با هوش مصنوعی
• 66. تحلیل داده‌های بازار سهام
• 67. پیش‌بینی قیمت‌ها با مدل‌های رگرسیون
• 68. تحلیل داده‌های مشتریان
• 69. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation)
• 70. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 71. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان
• 73. تحلیل داده‌های پزشکی
• 74. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در پایتون
• 75. کتابخانه OpenCV
• 76. کاربرد OpenCV در تحلیل تصاویر
• 77. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 78. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 81. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
• 82. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 83. کاربرد RNN در پردازش توالی‌ها
• 84. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 85. حریم خصوصی داده‌ها
• 86. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 87. امنیت داده‌ها در تحلیل
• 88. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
• 89. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ (مانند Spark)
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 91. تحلیل داده‌های سنسورها
• 92. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سری زمانی
• 93. مدل‌های ARIMA
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 95. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 96. تحلیل داده‌های ترافیک شهری
• 97. پیش‌بینی تقاضا
• 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته تحلیل داده
• 99. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 100. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی