دوره کاوش در قدرت ChatGPT برای تحلیل داده و یادگیری ماشین با مثال‌های واقعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش در قدرت ChatGPT برای تحلیل داده و یادگیری ماشین با مثال‌های واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: تحلیل داده با ابزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 4. کاربرد ChatGPT در استخراج اطلاعات از متون
• 5. مفهوم داده و انواع آن
• 6. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل
• 8. شناخت الگوها در داده‌ها
• 9. مقدمات یادگیری ماشین
• 10. یادگیری نظارت شده
• 11. یادگیری بدون نظارت
• 12. یادگیری تقویتی
• 13. معرفی مدل‌های پیش‌بینی
• 14. رگرسیون خطی
• 15. رگرسیون لجستیک
• 16. طبقه‌بندی داده‌ها
• 17. درخت تصمیم
• 18. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. پردازش توالی داده‌ها
• 24. تحلیل سری‌های زمانی
• 25. پیش‌بینی روندها
• 26. کاربرد ChatGPT در تحلیل سری‌های زمانی
• 27. مدل‌سازی آماری داده‌ها
• 28. آزمون فرضیه‌های آماری
• 29. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 30. آزمون‌های ناپارامتری
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با پایتون
• 32. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 33. کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
• 34. کار با ساختارهای داده‌ای NumPy
• 35. عملیات بر روی آرایه‌ها
• 36. مقدمه‌ای بر Pandas
• 37. DataFrames و Series در Pandas
• 38. خواندن و نوشتن داده‌ها
• 39. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با Pandas
• 40. مدیریت مقادیر گمشده
• 41. تغییر شکل و ترکیب داده‌ها
• 42. تجسم داده‌ها
• 43. کتابخانه Matplotlib
• 44. نمودارهای خطی و میله‌ای
• 45. نمودارهای پراکندگی
• 46. نمودارهای هیستوگرام
• 47. نمودارهای جعبه‌ای
• 48. کتابخانه Seaborn
• 49. ایجاد نمودارهای زیبا و اطلاعاتی
• 50. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 51. خلاصه‌سازی آماری داده‌ها
• 52. یافتن روابط بین متغیرها
• 53. شناسایی داده‌های پرت
• 54. استفاده از ChatGPT برای راهنمایی در EDA
• 55. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 56. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 57. الگوریتم Naive Bayes
• 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 59. ساختار یک نورون مصنوعی
• 60. توابع فعال‌سازی
• 61. آموزش شبکه‌های عصبی
• 62. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 63. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 64. تنظیم هایپرپارامترها
• 65. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 66. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 67. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 68. معیارهای دقت (Accuracy)
• 69. دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 70. امتیاز F1
• 71. منحنی ROC و AUC
• 72. کاربرد ChatGPT در انتخاب و ارزیابی مدل
• 73. مدل‌سازی پیشرفته با ChatGPT
• 74. تحلیل احساسات متون
• 75. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 76. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 77. ترجمه ماشینی
• 78. کاربرد ChatGPT در پرسش و پاسخ
• 79. پردازش پرسش‌های پیچیده
• 80. تحلیل داده‌های تصویری با هوش مصنوعی
• 81. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 82. پردازش اولیه تصاویر
• 83. استفاده از CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
• 84. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 85. تولید تصویر با هوش مصنوعی
• 86. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
• 87. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 88. کاربرد ChatGPT در تولید محتوا
• 89. تولید متن خلاقانه
• 90. تولید کد برنامه‌نویسی
• 91. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 92. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 93. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
• 94. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 96. تحلیل داده‌های مالی
• 97. پیش‌بینی رفتار مشتری
• 98. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 99. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 100. تشخیص بیماری‌ها