کتاب مصورسازی داده‌ها با کمک هوش مصنوعی: تولید کد با مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مصورسازی داده‌ها با کمک هوش مصنوعی: تولید کد با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: تولید کد با هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مصورسازی داده‌ها
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 4. مبانی مصورسازی داده‌ها
• 5. اهمیت مصورسازی داده‌ها در تحلیل
• 6. انواع نمودارها و کاربردهای آن‌ها
• 7. آشنایی با APIهای هوش مصنوعی
• 8. معرفی OpenAI API
• 9. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 10. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون برای مصورسازی
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib
• 12. رسم نمودارهای خطی با Matplotlib
• 13. رسم نمودارهای پراکندگی با Matplotlib
• 14. رسم نمودارهای میله‌ای با Matplotlib
• 15. رسم نمودارهای دایره‌ای با Matplotlib
• 16. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
• 17. کاربرد Seaborn در مصورسازی آماری
• 18. رسم نمودارهای حرارتی با Seaborn
• 19. رسم نمودارهای جعبه‌ای با Seaborn
• 20. رسم نمودارهای ویولن با Seaborn
• 21. مقدمه‌ای بر کتابخانه Plotly
• 22. مصورسازی تعاملی با Plotly
• 23. رسم نمودارهای خطی تعاملی
• 24. رسم نمودارهای پراکندگی تعاملی
• 25. رسم نمودارهای میله‌ای تعاملی
• 26. رسم نمودارهای دایره‌ای تعاملی
• 27. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید کد
• 28. مبانی Prompt Engineering برای تولید کد
• 29. ایجاد Prompt برای تولید کد مصورسازی
• 30. تولید کد Matplotlib با هوش مصنوعی
• 31. تولید کد Seaborn با هوش مصنوعی
• 32. تولید کد Plotly با هوش مصنوعی
• 33. کاربرد LLMs در پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 34. تولید کد پایتون برای پاکسازی داده‌ها
• 35. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص داده‌های پرت
• 36. تولید کد برای مقیاس‌بندی داده‌ها
• 37. تولید کد برای نرمال‌سازی داده‌ها
• 38. کاربرد LLMs در مهندسی ویژگی
• 39. تولید ویژگی‌های جدید با هوش مصنوعی
• 40. ترکیب ویژگی‌ها با استفاده از LLMs
• 41. کدنویسی برای تبدیل ویژگی‌های طبقه‌بندی
• 42. کاربرد LLMs در انتخاب ویژگی
• 43. تولید کد برای روش‌های انتخاب ویژگی
• 44. استفاده از LLMs برای اولویت‌بندی ویژگی‌ها
• 45. مصورسازی نتایج انتخاب ویژگی
• 46. کاربرد LLMs در تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. تولید کد برای توضیح پیش‌بینی‌ها
• 48. مصورسازی اهمیت ویژگی‌ها
• 49. تفسیر مدل‌های خطی با هوش مصنوعی
• 50. تفسیر مدل‌های درختی با هوش مصنوعی
• 51. کاربرد LLMs در تولید گزارش‌های تحلیلی
• 52. تولید متن توضیحی برای نمودارها
• 53. ایجاد خلاصه از یافته‌های کلیدی
• 54. تولید خودکار گزارش‌های مصورسازی
• 55. کاربرد LLMs در توسعه داشبوردهای تعاملی
• 56. ایجاد ساختار داشبورد با هوش مصنوعی
• 57. تولید کد برای عناصر داشبورد
• 58. اتصال نمودارها به یکدیگر در داشبورد
• 59. کاربرد LLMs در اعتبارسنجی کد تولید شده
• 60. بررسی صحت کد تولید شده توسط AI
• 61. اصلاح خودکار خطاهای کد
• 62. تست واحد برای کد مصورسازی
• 63. کاربرد LLMs در سفارشی‌سازی نمودارها
• 64. تغییر رنگ‌ها و سبک‌ها با هوش مصنوعی
• 65. افزودن حاشیه‌نویسی به نمودارها
• 66. ایجاد نمودارهای سفارشی با LLMs
• 67. بهینه‌سازی عملکرد کد مصورسازی
• 68. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 69. تولید کد بهینه‌تر برای مصورسازی
• 70. کاربرد LLMs در مدیریت داده‌های حجیم
• 71. مصورسازی داده‌های بزرگ با رویکرد هوشمند
• 72. تولید کد برای نمونه‌برداری داده‌ها
• 73. فشرده‌سازی داده‌ها با کمک هوش مصنوعی
• 74. کاربرد LLMs در مصورسازی داده‌های مکانی
• 75. نمایش داده‌های جغرافیایی با LLMs
• 76. تولید کد برای نقشه‌های حرارتی
• 77. مصورسازی مسیرها و نقاط
• 78. کاربرد LLMs در مصورسازی شبکه‌های اجتماعی
• 79. نمایش ساختار شبکه‌ها
• 80. تولید کد برای نمودارهای گرافی
• 81. تحلیل اتصالات در شبکه‌ها
• 82. کاربرد LLMs در مصورسازی داده‌های سری زمانی
• 83. پیش‌بینی روندها با هوش مصنوعی
• 84. رسم نمودارهای سری زمانی با LLMs
• 85. تحلیل الگوهای فصلی
• 86. کاربرد LLMs در مصورسازی داده‌های متنی
• 87. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی
• 88. مصورسازی کلمات کلیدی و موضوعات
• 89. تولید ابر کلمات با LLMs
• 90. کاربرد LLMs در مصورسازی داده‌های سه‌بعدی
• 91. نمایش مدل‌های سه‌بعدی
• 92. تولید کد برای صحنه‌های سه‌بعدی
• 93. مصورسازی داده‌های حجمی
• 94. کاربرد LLMs در مصورسازی داده‌های مالی
• 95. تحلیل روند سهام با هوش مصنوعی
• 96. مصورسازی داده‌های اقتصادی
• 97. تولید گزارش‌های تحلیلی مالی
• 98. کاربرد LLMs در مصورسازی داده‌های سلامت
• 99. تحلیل داده‌های پزشکی با LLMs
• 100. مصورسازی شیوع بیماری‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs