کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده هوشمند با Deno

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده هوشمند با Deno

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: ساخت و مدیریت خطوط لوله داده (Data Pipelines)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و علم داده
• 2. مبانی خطوط لوله داده
• 3. معرفی Deno برای توسعه بک‌اند
• 4. مفاهیم کلیدی در طراحی خطوط لوله داده
• 5. جمع‌آوری داده‌ها
• 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. تبدیل داده‌ها
• 8. بارگذاری داده‌ها
• 9. معماری خطوط لوله داده
• 10. میکروسرویس‌ها در خطوط لوله داده
• 11. امنیت در خطوط لوله داده
• 12. مدیریت خطا و بازیابی
• 13. مانیتورینگ و لاگینگ
• 14. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله داده
• 15. اتوماسیون خطوط لوله داده
• 16. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 17. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 18. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 19. مهندسی ویژگی
• 20. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. تنظیم هایپرپارامترها
• 22. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 25. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 26. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 27. تولید متن با LLMs
• 28. خلاصه‌سازی متن
• 29. ترجمه ماشینی
• 30. تحلیل احساسات
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 33. تشخیص اشیاء
• 34. تقسیم‌بندی تصویر
• 35. تشخیص چهره
• 36. تولید تصویر
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش صدا
• 38. تشخیص گفتار
• 39. تولید گفتار
• 40. تحلیل صدا
• 41. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
• 42. معماری‌های کلان داده
• 43. Apache Hadoop
• 44. Apache Spark
• 45. Apache Kafka
• 46. پایگاه‌های داده NoSQL
• 47. پایگاه‌های داده گراف
• 48. پایگاه‌های داده ستونی
• 49. پایگاه‌های داده کلید-مقدار
• 50. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 51. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 52. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 53. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 54. اخلاق در هوش مصنوعی
• 55. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 56. شفافیت در هوش مصنوعی
• 57. حریم خصوصی داده‌ها
• 58. امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 59. قوانین و مقررات هوش مصنوعی
• 60. پیاده‌سازی خطوط لوله داده هوشمند
• 61. استفاده از Deno برای پردازش داده‌ها
• 62. اتصال به منابع داده مختلف با Deno
• 63. اعتبارسنجی داده‌ها در Deno
• 64. تبدیلات داده‌ها در Deno
• 65. بارگذاری داده‌ها با Deno
• 66. مدیریت خطا در Deno
• 67. مانیتورینگ خطوط لوله داده با Deno
• 68. تست خطوط لوله داده Deno
• 69. دیپلوی خطوط لوله داده Deno
• 70. مقیاس‌پذیری خطوط لوله داده Deno
• 71. بهینه‌سازی خطوط لوله داده Deno
• 72. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری برای علم داده
• 73. AWS برای علم داده
• 74. Azure برای علم داده
• 75. Google Cloud برای علم داده
• 76. استفاده از Deno با سرویس‌های ابری
• 77. امنیت خطوط لوله داده در محیط ابری
• 78. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 79. حفظ حریم خصوصی در خطوط لوله داده
• 80. استانداردهای داده در ایران
• 81. کاربرد علم داده در صنایع ایران
• 82. توسعه پایدار با علم داده
• 83. کارآفرینی در حوزه علم داده
• 84. اشتغال در علم داده
• 85. آموزش و ارتقاء مهارت در علم داده
• 86. آینده علم داده و هوش مصنوعی
• 87. چالش‌های پیاده‌سازی خطوط لوله داده
• 88. فرصت‌های جدید در علم داده
• 89. نقش خطوط لوله داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 90. تحلیل داده‌های حجیم با Deno
• 91. مصرف بهینه منابع در خطوط لوله داده
• 92. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 93. بهبود مستمر خطوط لوله داده
• 94. یادگیری از تجربیات موفق
• 95. رویکردهای نوین در پردازش داده‌ها
• 96. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در خطوط لوله داده
• 97. استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون خطوط لوله داده
• 98. بررسی جنبه‌های فقهی داده‌ها
• 99. چارچوب‌های قانونی داده در ایران
• 100. کاربرد Deno در توسعه نرم‌افزارهای سازگار با قوانین