سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

کتاب مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 2. تعریف داده و انواع آن در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 3. اهمیت مدیریت داده‌ها در موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. اصول کلیدی مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 5. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: جمع‌آوری
  • 6. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: ذخیره‌سازی
  • 7. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: پردازش
  • 8. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: تحلیل
  • 9. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: استفاده
  • 10. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: نگهداری
  • 11. مراحل اصلی چرخه حیات داده‌ها: حذف
  • 12. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران (قانون جرایم رایانه‌ای، قانون تجارت الکترونیک)
  • 13. استانداردهای حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
  • 14. اصول حاکمیت داده‌ها: شفافیت
  • 15. اصول حاکمیت داده‌ها: قابلیت اطمینان
  • 16. اصول حاکمیت داده‌ها: امنیت
  • 17. اصول حاکمیت داده‌ها: پاسخگویی
  • 18. نقش تیم‌های داده در مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 19. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 20. استراتژی‌های جمع‌آوری داده‌ها
  • 21. منابع داده‌های داخلی و خارجی
  • 22. روش‌های جمع‌آوری داده‌ها: نظرسنجی و پرسشنامه
  • 23. روش‌های جمع‌آوری داده‌ها: حسگرها و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 24. روش‌های جمع‌آوری داده‌ها: استخراج از وب (Web Scraping) - با رعایت قوانین
  • 25. روش‌های جمع‌آوری داده‌ها: پایگاه‌های داده موجود
  • 26. کیفیت داده‌ها (Data Quality)
  • 27. اهمیت کیفیت داده‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 28. ابعاد کیفیت داده‌ها: دقت (Accuracy)
  • 29. ابعاد کیفیت داده‌ها: کامل بودن (Completeness)
  • 30. ابعاد کیفیت داده‌ها: سازگاری (Consistency)
  • 31. ابعاد کیفیت داده‌ها: به‌هنگام بودن (Timeliness)
  • 32. ابعاد کیفیت داده‌ها: یکپارچگی (Integrity)
  • 33. روش‌های ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 34. تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
  • 35. مدیریت داده‌های پرت (Outlier Detection and Handling)
  • 36. انواع ذخیره‌سازی داده‌ها: پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS)
  • 37. انواع ذخیره‌سازی داده‌ها: پایگاه‌های داده NoSQL
  • 38. انواع ذخیره‌سازی داده‌ها: دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 39. انواع ذخیره‌سازی داده‌ها: انباره‌های داده (Data Warehouses)
  • 40. امنیت داده‌ها در ذخیره‌سازی
  • 41. رمزنگاری داده‌ها
  • 42. کنترل دسترسی به داده‌ها
  • 43. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 44. پردازش داده‌ها: پیش‌پردازش (Preprocessing)
  • 45. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 46. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 47. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای (Categorical Encoding)
  • 48. حذف یا جایگزینی مقادیر گمشده (Missing Value Imputation)
  • 49. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 50. تحلیل داده‌ها: کاوش داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA)
  • 51. آمار توصیفی داده‌ها
  • 52. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 53. انتخاب روش‌های تحلیل مناسب بر اساس نوع داده و هدف پروژه
  • 54. مدل‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 55. مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 56. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 57. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 59. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 60. استفاده اخلاقی از داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 62. قوانین حمایت از داده‌ها در ایران
  • 63. مفهوم داده‌های حساس و نحوه مدیریت آن‌ها
  • 64. جمع‌آوری و استفاده از داده‌های شهروندان مطابق قوانین
  • 65. استفاده از داده‌ها برای بهبود خدمات عمومی
  • 66. استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
  • 67. مدیریت داده‌ها در طول عمر مدل هوش مصنوعی
  • 68. نظارت بر عملکرد مدل (Model Monitoring)
  • 69. بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 70. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 71. مدیریت داده‌های تاریخی برای بازآموزی
  • 72. استراتژی‌های نگهداری داده‌ها
  • 73. سیاست‌های نگهداری داده‌ها بر اساس الزامات قانونی و سازمانی
  • 74. بایگانی داده‌ها (Data Archiving)
  • 75. حذف امن داده‌ها (Secure Data Deletion)
  • 76. استانداردهای حذف داده‌ها
  • 77. اهمیت حذف داده‌های منسوخ و غیرضروری
  • 78. چالش‌های مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 79. چالش‌های مربوط به حجم و تنوع داده‌ها
  • 80. چالش‌های مربوط به کیفیت و یکپارچگی داده‌ها
  • 81. چالش‌های مربوط به امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 82. چالش‌های مربوط به هزینه‌ها و منابع
  • 83. چالش‌های مربوط به تغییرات قانونی و مقرراتی
  • 84. ابزارها و فناوری‌های مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 85. پلتفرم‌های مدیریت داده‌های ابری
  • 86. ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 87. ابزارهای کیفیت داده‌ها
  • 88. ابزارهای حاکمیت داده‌ها
  • 89. ابزارهای مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. نقش هوش مصنوعی در مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 91. استفاده از هوش مصنوعی برای پاکسازی داده‌ها
  • 92. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوها در داده‌ها
  • 93. استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت خودکار فرآیندها
  • 94. آینده مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 95. روندهای نوظهور در مدیریت داده‌ها
  • 96. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر چرخه حیات داده‌ها
  • 97. اهمیت آموزش مستمر در حوزه مدیریت داده‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.