فلش‌کارت‌های آموزشی کاربرد Hadoop در پردازش کلان داده برای هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Hadoop در پردازش کلان داده برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کلان داده و اهمیت آن
• 2. آشنایی با اکوسیستم Hadoop
• 3. معماری Hadoop: HDFS و MapReduce
• 4. مبانی ذخیره‌سازی در Hadoop: HDFS
• 5. مدیریت داده‌ها در HDFS
• 6. مفاهیم کلیدی MapReduce
• 7. نوشتن اولین برنامه MapReduce
• 8. پیاده‌سازی عملیات پایه MapReduce
• 9. بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce
• 10. مقدمه‌ای بر YARN: مدیریت منابع در Hadoop
• 11. معماری YARN
• 12. نوشتن برنامه‌های کاربردی YARN
• 13. مدیریت برنامه‌های YARN
• 14. مقدمه‌ای بر Spark
• 15. معماری Spark
• 16. RDD ها: هسته پردازش در Spark
• 17. عملیات تبدیل و اقدام در RDD ها
• 18. Spark SQL و پردازش داده‌های ساختاریافته
• 19. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
• 20. یادگیری ماشین با Spark MLlib
• 21. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 22. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 23. یادگیری نظارت شده
• 24. یادگیری نظارت نشده
• 25. یادگیری تقویتی
• 26. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 27. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 30. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 31. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در NLP
• 32. مدل‌سازی موضوعی با Hadoop و Spark
• 33. تحلیل احساسات با استفاده از کلان داده
• 34. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر کلان داده
• 35. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با کلان داده
• 36. استفاده از CNN در پردازش تصویر
• 37. کاربرد Hadoop در استخراج ویژگی از تصاویر
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 39. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 40. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 41. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 42. کاربرد LLMs در تولید محتوا
• 43. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
• 44. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات
• 45. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
• 46. پردازش داده‌های سری زمانی با Spark
• 47. پیش‌بینی سری زمانی با مدل‌های آماری
• 48. پیش‌بینی سری زمانی با شبکه‌های عصبی
• 49. مقدمه‌ای بر گراف داده‌ها
• 50. پردازش گراف داده‌ها با GraphX در Spark
• 51. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Hadoop
• 52. کاربرد Hadoop در کشف الگوهای پیچیده
• 53. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در Hadoop
• 54. مدیریت دسترسی در Hadoop
• 55. رمزنگاری داده‌ها در Hadoop
• 56. حریم خصوصی داده‌ها در کلان داده
• 57. مقدمه‌ای بر استقرار Hadoop
• 58. نصب و پیکربندی Hadoop
• 59. مدیریت کلاستر Hadoop
• 60. پایش و عیب‌یابی کلاستر Hadoop
• 61. مقدمه‌ای بر ابزارهای اکوسیستم Hadoop
• 62. Hive برای پرس‌وجو از داده‌های کلان
• 63. Pig برای پردازش داده‌های کلان
• 64. Sqoop برای انتقال داده بین Hadoop و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 65. Flume برای جمع‌آوری و انتقال لاگ‌ها
• 66. Kafka برای پیام‌رسانی توزیع‌شده
• 67. مقدمه‌ای بر معماری‌های مدرن کلان داده
• 68. میکروسرویس‌ها و کلان داده
• 69. محیط‌های ابری برای کلان داده (AWS, Azure, GCP)
• 70. استقرار Hadoop در محیط‌های ابری
• 71. کاربرد کلان داده در صنعت مالی
• 72. کاربرد کلان داده در بهداشت و درمان
• 73. کاربرد کلان داده در خرده‌فروشی
• 74. کاربرد کلان داده در تولید
• 75. کاربرد کلان داده در حمل و نقل
• 76. کاربرد کلان داده در انرژی
• 77. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 78. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 79. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 80. شفافیت در هوش مصنوعی
• 81. آینده کلان داده و هوش مصنوعی
• 82. چالش‌های پیش رو در پردازش کلان داده
• 83. نوآوری‌ها و روندهای جدید در هوش مصنوعی
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیندها
• 85. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی با Hadoop
• 86. تکنیک‌های خوشه‌بندی با Hadoop
• 87. تکنیک‌های طبقه‌بندی با Hadoop
• 88. قوانین وابستگی و استخراج آن‌ها
• 89. استفاده از Hadoop در تحلیل داده‌های مکانی
• 90. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
• 91. مفاهیم تحمل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 92. هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 93. الگوهای طراحی برای سیستم‌های کلان داده
• 94. آینده مشاغل در حوزه کلان داده و هوش مصنوعی
• 95. آمادگی برای بازار کار در حوزه کلان داده
• 96. پروژه‌های عملی در حوزه کلان داده و هوش مصنوعی
• 97. مرور و جمع‌بندی مباحث کلیدی