سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاوش و کاربرد هوش مصنوعی در پایگاه داده Apache Doris

کتاب کاوش و کاربرد هوش مصنوعی در پایگاه داده Apache Doris

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 کاوش و کاربرد هوش مصنوعی در پایگاه داده Apache Doris

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 3. مفاهیم پایگاه داده ستونی
  • 4. معماری Apache Doris
  • 5. نصب و راه‌اندازی Apache Doris
  • 6. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
  • 7. انواع تحلیل داده
  • 8. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 9. یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 10. یادگیری عمیق در تحلیل داده
  • 11. کاربرد هوش مصنوعی در پایگاه داده
  • 12. Apache Doris و هوش مصنوعی
  • 13. مقدمه‌ای بر داده کاوی
  • 14. تکنیک‌های پیش پردازش داده
  • 15. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 16. استخراج ویژگی در تحلیل داده
  • 17. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. رگرسیون خطی در تحلیل داده
  • 20. رگرسیون لجستیک در تحلیل داده
  • 21. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)
  • 24. الگوریتم K-Means
  • 25. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 26. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 27. تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 29. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 30. پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. مدل‌های زبانی آماری
  • 35. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 36. کاربرد NLP در تحلیل داده
  • 37. تحلیل احساسات متنی
  • 38. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
  • 39. خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 40. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 42. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 43. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در پایگاه داده
  • 45. بهینه‌سازی پرس و جو در Apache Doris
  • 46. پیش‌بینی عملکرد پرس و جو
  • 47. تخصیص منابع در Apache Doris
  • 48. مدیریت خودکار پارتیشن‌بندی
  • 49. کشف ناهنجاری در داده‌ها
  • 50. تشخیص داده‌های پرت
  • 51. شناسایی الگوهای غیرعادی
  • 52. پیش‌بینی روند داده‌ها
  • 53. تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. مدل‌های ARIMA
  • 55. مدل‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 56. پیش‌بینی تقاضا
  • 57. پیش‌بینی فروش
  • 58. بهینه‌سازی استراتژی‌های کسب و کار
  • 59. شخصی‌سازی تجربه کاربر
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. فیلترینگ مشارکتی
  • 62. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 63. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت داده
  • 65. تشخیص نفوذ به پایگاه داده
  • 66. شناسایی بدافزار در داده‌ها
  • 67. تحلیل رفتاری کاربران
  • 68. پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 69. ارزیابی ریسک سرمایه‌گذاری
  • 70. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت کلان داده
  • 72. پردازش موازی در Apache Doris
  • 73. مقیاس‌پذیری Apache Doris
  • 74. یکپارچه‌سازی Apache Doris با ابزارهای هوش مصنوعی
  • 75. Apache Doris و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 76. TensorFlow در Apache Doris
  • 77. PyTorch در Apache Doris
  • 78. Apache Doris و ابزارهای ETL
  • 79. توسعه برنامه‌های کاربردی با Apache Doris و هوش مصنوعی
  • 80. مطالعات موردی کاربرد هوش مصنوعی در پایگاه داده
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در پایگاه داده
  • 82. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 83. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. آینده هوش مصنوعی در پایگاه داده
  • 85. نوآوری‌های اخیر در Apache Doris
  • 86. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان
  • 87. بهبود عملکرد با تکنیک‌های هوش مصنوعی
  • 88. بهینه‌سازی هزینه‌ها با هوش مصنوعی
  • 89. تصمیم‌گیری داده‌محور با Apache Doris
  • 90. جمع‌بندی و مسیر پیش رو

📚 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.