فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده با ChatGPT Code Interpreter: از مقدمات تا کاربردهای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده با ChatGPT Code Interpreter: از مقدمات تا کاربردهای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 2. آشنایی با ChatGPT Code Interpreter
• 3. نصب و پیکربندی اولیه Code Interpreter
• 4. مفاهیم پایه تحلیل داده
• 5. انواع داده ها و ساختارهای آن
• 6. پیش پردازش داده ها در Code Interpreter
• 7. پاکسازی داده های ناقص و پرت
• 8. تبدیل و نرمال سازی داده ها
• 9. انتخاب ویژگی های مرتبط
• 10. آشنایی با کتابخانه های تحلیل داده پایتون
• 11. NumPy برای محاسبات عددی
• 12. Pandas برای مدیریت داده ها
• 13. Matplotlib برای مصورسازی داده ها
• 14. Seaborn برای مصورسازی آماری
• 15. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 16. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین
• 17. یادگیری با نظارت
• 18. یادگیری بدون نظارت
• 19. یادگیری تقویتی
• 20. مقدمه ای بر رگرسیون خطی
• 21. مدل سازی رگرسیون خطی با Code Interpreter
• 22. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
• 23. مقدمه ای بر رگرسیون لجستیک
• 24. مدل سازی رگرسیون لجستیک با Code Interpreter
• 25. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
• 26. مقدمه ای بر طبقه بندی کننده های درختی
• 27. درخت تصمیم
• 28. جنگل تصادفی
• 29. تقویت گرادیان
• 30. مدل سازی طبقه بندی با Code Interpreter
• 31. ارزیابی مدل های طبقه بندی
• 32. مقدمه ای بر خوشه بندی
• 33. الگوریتم K-Means
• 34. خوشه بندی سلسله مراتبی
• 35. کاربرد خوشه بندی در تحلیل داده
• 36. مدل سازی خوشه بندی با Code Interpreter
• 37. ارزیابی نتایج خوشه بندی
• 38. مقدمه ای بر کاهش ابعاد
• 39. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
• 40. روش t-SNE
• 41. کاربرد کاهش ابعاد در تحلیل داده
• 42. مدل سازی کاهش ابعاد با Code Interpreter
• 43. تحلیل سری های زمانی
• 44. مقدمه ای بر پیش بینی سری های زمانی
• 45. مدل ARIMA
• 46. مدل های مبتنی بر شبکه عصبی برای سری زمانی
• 47. پیش بینی فروش با Code Interpreter
• 48. تحلیل احساسات
• 49. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 50. استخراج ویژگی از متن
• 51. مدل سازی طبقه بندی متن
• 52. تحلیل احساسات توییت ها با Code Interpreter
• 53. مقدمه ای بر تحلیل شبکه های اجتماعی
• 54. استخراج اطلاعات از گرافی داده ها
• 55. مصورسازی شبکه های اجتماعی
• 56. تحلیل ارتباطات با Code Interpreter
• 57. مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر
• 58. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 59. فیلترینگ مشارکتی
• 60. پیاده سازی سیستم توصیه گر ساده با Code Interpreter
• 61. مقدمه ای بر تحلیل آماری
• 62. آزمون های فرض آماری
• 63. آنالیز واریانس (ANOVA)
• 64. رگرسیون چندگانه
• 65. کاربرد آماری در تحلیل داده با Code Interpreter
• 66. مصورسازی پیشرفته داده ها
• 67. نمودارهای پراکندگی پیشرفته
• 68. نمودارهای جعبه ای و ویولن
• 69. نقشه های حرارتی تعاملی
• 70. ساخت داشبوردهای تحلیلی با Code Interpreter
• 71. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
• 72. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 73. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 74. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده
• 75. آموزش مدل های یادگیری عمیق با Code Interpreter
• 76. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 77. حریم خصوصی داده ها
• 78. سوگیری در الگوریتم ها
• 79. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل ها
• 80. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
• 81. کاربردهای عملی هوش مصنوعی در صنعت
• 82. تحلیل داده در بازاریابی
• 83. تحلیل داده در امور مالی
• 84. تحلیل داده در بهداشت و درمان
• 85. تحلیل داده در تولید
• 86. کاربردهای پیشرفته Code Interpreter
• 87. اتوماسیون فرآیندهای تحلیلی
• 88. تولید گزارشات خودکار
• 89. یکپارچه سازی با سایر ابزارها
• 90. پروژه پایانی: تحلیل داده با Code Interpreter
• 91. تعریف مسئله پروژه
• 92. جمع آوری و آماده سازی داده ها
• 93. مدل سازی و تحلیل
• 94. ارزیابی و تفسیر نتایج
• 95. ارائه نتایج پروژه
• 96. آینده تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 97. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 98. نقش Code Interpreter در آینده
• 99. پیشرفت های آتی در ابزارهای تحلیل داده
• 100. جمع بندی مباحث دوره