دوره تحلیل داده و کدنویسی با ChatGPT: ابزاری نوین در دستان شما همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده و کدنویسی با ChatGPT: ابزاری نوین در دستان شما

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین: ویژگی‌ها، برچسب‌ها، مدل‌ها
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 6. پاک‌سازی داده‌ها: حذف داده‌های پرت و مقادیر گمشده
• 7. مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌های مؤثر
• 8. تجسم داده‌ها: درک الگوها و روابط
• 9. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 10. ساختار داده‌ها در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 12. کار با آرایه‌های NumPy
• 13. عملیات برداری در NumPy
• 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 15. ساختارهای داده‌ای در Pandas: Series و DataFrame
• 16. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas
• 17. عملیات پایه‌ای روی DataFrame
• 18. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 19. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 20. ادغام و پیوستن DataFrameها
• 21. تجسم داده‌ها با Matplotlib
• 22. ایجاد نمودارهای خطی و میله‌ای
• 23. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 24. تنظیمات پیشرفته در Matplotlib
• 25. تجسم داده‌ها با Seaborn
• 26. نمودارهای آماری پیشرفته
• 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. رگرسیون خطی
• 29. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 30. رگرسیون لجستیک
• 31. طبقه‌بندی با K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 32. درخت‌های تصمیم
• 33. دسته‌بندی‌کننده‌های جنگل تصادفی
• 34. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 35. خوشه‌بندی با K-Means
• 36. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. توکنایز کردن متن
• 39. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 40. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 41. نمایش متنی: Bag-of-Words
• 42. نمایش متنی: TF-IDF
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 44. نورون مصنوعی و لایه‌ها
• 45. شبکه‌های عصبی پیشخور
• 46. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار رو به عقب
• 47. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
• 48. توابع فعال‌سازی
• 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 50. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 51. فیلترهای کانولوشنی
• 52. استخراج ویژگی با CNN
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 54. حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 55. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 56. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش تصویر
• 57. تشخیص اشیاء
• 58. تقسیم‌بندی تصویر
• 59. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی
• 60. تحلیل احساسات
• 61. ترجمه ماشینی
• 62. خلاصه‌سازی متن
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 64. پیش‌بینی روندها
• 65. شناسایی ناهنجاری‌ها
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 67. پیش‌بینی قیمت سهام
• 68. تشخیص تقلب
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 70. تشخیص بیماری‌ها
• 71. کشف دارو
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 73. تحلیل رفتار کاربران
• 74. توصیه‌گرها
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه آموزش
• 76. شخصی‌سازی یادگیری
• 77. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 78. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 79. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 80. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 81. کاربرد LLM در تولید متن
• 82. کاربرد LLM در تولید کد
• 83. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 84. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 85. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 86. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 87. آینده هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
• 88. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 89. هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 90. هوش مصنوعی و رباتیک
• 91. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با ChatGPT
• 92. استفاده از ChatGPT برای تولید و اشکال‌زدایی کد
• 93. راهنمایی ChatGPT در تحلیل داده‌ها
• 94. کاربرد ChatGPT در تجسم داده‌ها
• 95. مشورت با ChatGPT برای انتخاب مدل مناسب
• 96. استفاده از ChatGPT برای درک مفاهیم پیچیده
• 97. تولید داده‌های مصنوعی با ChatGPT
• 98. ارزیابی و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی با راهنمایی ChatGPT
• 99. نکات پیشرفته در تحلیل داده با ChatGPT
• 100. پروژه‌های عملی تحلیل داده با ChatGPT