کتاب صوتی توانمندسازی کسب و کارها با راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از دیتابریکس و دومو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توانمندسازی کسب و کارها با راهکارهای هوش مصنوعی با استفاده از دیتابریکس و دومو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در کسب و کار

موضوع میانی: پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی با ابزارهای نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده در کسب و کار
• 2. مبانی هوش مصنوعی برای مدیران کسب و کار
• 3. اهمیت داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
• 4. مفهوم معماری داده مدرن
• 5. معرفی پلتفرم دیتابریکس برای مهندسی داده
• 6. معرفی پلتفرم دومو برای هوش تجاری
• 7. اتصال به منابع داده متنوع در دیتابریکس
• 8. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با ابزارهای دیتابریکس
• 9. انجام تحلیل‌های اکتشافی داده (EDA) در دیتابریکس
• 10. مبانی یادگیری ماشین در کسب و کار
• 11. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربردی
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از دیتابریکس
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 15. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و داشبوردهای مدیریتی
• 16. معرفی پلتفرم دومو برای مصورسازی داده
• 17. ساخت داشبوردهای تعاملی در دومو
• 18. اتصال دیتابریکس به دومو برای تحلیل‌های پیشرفته
• 19. استفاده از داده‌های زنده در داشبوردهای دومو
• 20. تحلیل روندهای فروش با ابزارهای هوش تجاری
• 21. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با تحلیل داده
• 22. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. شخصی‌سازی تجربه مشتری با تحلیل رفتار
• 24. مدیریت ریسک اعتباری با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 25. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 26. بهبود کمپین‌های بازاریابی با تحلیل داده
• 27. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری محصولات
• 28. مدیریت منابع انسانی با تحلیل داده‌های عملکرد
• 29. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در کسب و کار
• 30. تحلیل احساسات مشتریان از طریق متن
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر برای محصولات و خدمات
• 32. معرفی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 33. کاربرد شبکه‌های عصبی در کسب و کار
• 34. ساخت مدل‌های تشخیص تصویر با دیتابریکس
• 35. تحلیل داده‌های صوتی با هوش مصنوعی
• 36. مبانی اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار (BPA)
• 37. پیاده‌سازی BPA با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 38. مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 40. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت در تحلیل
• 41. تکنیک‌های پیشرفته مصورسازی داده در دومو
• 42. داشبوردهای پیشرفته برای مدیران ارشد
• 43. تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
• 44. معماری لیک-هوس (Lakehouse) در دیتابریکس
• 45. مزایای معماری لیک-هوس
• 46. پایپ‌لاین‌های داده خودکار در دیتابریکس
• 47. مبانی MLOps (Machine Learning Operations)
• 48. استقرار و مانیتورینگ مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. مدیریت نسخه مدل‌ها و داده‌ها
• 50. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 51. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در کسب و کار
• 52. تولید محتوا با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 53. بهینه‌سازی فرآیندهای خلاقانه با AI
• 54. مقدمه‌ای بر بلاکچین و کاربردهای آن در کسب و کار
• 55. امنیت داده‌ها با تکنولوژی بلاکچین
• 56. تحلیل داده‌های زنجیره بلوکی (Blockchain Data)
• 57. مبانی اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل داده‌های آن
• 58. کاربرد IoT در صنایع مختلف
• 59. یکپارچه‌سازی داده‌های IoT با دیتابریکس و دومو
• 60. تحلیل داده‌های حسگرها برای بهینه‌سازی
• 61. مدیریت دارایی با استفاده از تحلیل داده
• 62. پیش‌بینی خرابی تجهیزات (Predictive Maintenance)
• 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی با هوش مصنوعی
• 64. مقدمه‌ای بر اقتصاد سنجی (Econometrics)
• 65. کاربرد مدل‌های اقتصاد سنجی در پیش‌بینی
• 66. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 67. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری با تحلیل داده
• 68. مدیریت ریسک مالی با مدل‌های پیشرفته
• 69. تحلیل ریسک عملیاتی در کسب و کار
• 70. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه (Network Analysis)
• 71. کاربرد تحلیل شبکه در شناسایی الگوها
• 72. تحلیل شبکه‌های اجتماعی کسب و کار
• 73. استفاده از هوش مصنوعی در بهبود خدمات مشتری
• 74. سیستم‌های پاسخگویی خودکار (Chatbots)
• 75. تحلیل بازخورد مشتریان برای بهبود محصولات
• 76. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 77. تکنیک‌های کشف دانش از داده‌ها
• 78. خوشه‌بندی (Clustering) داده‌ها
• 79. طبقه‌بندی (Classification) داده‌ها
• 80. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 81. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 82. کاربردهای داده‌کاوی در خرده‌فروشی
• 83. کاربردهای داده‌کاوی در بهداشت و درمان
• 84. کاربردهای داده‌کاوی در امور مالی
• 85. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال
• 86. تحلیل رفتار کاربر در وب‌سایت‌ها
• 87. بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین با AI
• 88. شخصی‌سازی پیام‌های بازاریابی
• 89. اندازه‌گیری اثربخشی کمپین‌های بازاریابی
• 90. مبانی استراتژی داده در سازمان
• 91. تدوین نقشه راه هوش مصنوعی
• 92. مدیریت تغییر برای پذیرش راهکارهای AI
• 93. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های AI
• 94. آینده هوش مصنوعی در کسب و کار
• 95. روندهای نوظهور در حوزه AI و تحلیل داده
• 96. چالش‌های پیاده‌سازی راهکارهای AI در مقیاس بزرگ
• 97. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال کسب و کار