تسلط به Generative AI و ChatGPT برای علم داده و پایتون

آنچه یاد خواهید گرفت:

• هوش مصنوعی چیست؟
• هوش مصنوعی ضعیف (ANI)
• هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• هوش مصنوعی برتر (ASI)
• زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی - یادگیری ماشین
• زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی - یادگیری عمیق
• مطالعه یادگیری ماشین با یک مثال واقعی
• مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• پردازش زبان طبیعی (NLP)
• هشداری قبل از روی آوردن به ChatGPT
• انقلاب این عصر: OpenAI
• بیایید با رابط کاربری ChatGPT آشنا شویم
• تفاوت‌ها در رابط کاربری ChatGPT-4
• اندپوینت‌های ChatGPT
• قدرت مهندسی پرامپت
• خلاصه مبانی مهندسی پرامپت
• مهندسی پرامپت: پرامپت‌های نمونه
• بهترین سوالات در مهندسی پرامپت
• خلاصه بهترین سوالات در مهندسی پرامپت
• تقویت موضوع از طریق یک سناریو
• ترسیم نقشه راه برای پرامپت
• درخواست نوشتار هدایت‌شده
• روش توضیح واضح
• یادگیری مبتنی بر مثال
• RGC (نقش، اهداف، زمینه)
• پاسخ‌های محدود شده
• افزودن جذابیت بصری
• بروزرسانی‌های پرامپت
• افزونه ChatGPT برای گوگل
• نوشتن ایمیل
• خلاصه‌سازی ویدئوهای یوتیوب
• صحبت با ChatGPT
• دسترسی سریع به ChatGPT
• بررسی در وب‌سایت‌ها
• دریافت کمک برای پرامپت
• استفاده از API ChatGPT
• خواندن فایل
• خواندن بصری
• تولید بصری (مقدمه‌ای بر DALL-E)
• بهبود تصاویر با DALL-E
• بهبود تصاویر از طریق پرامپت‌های آماده
• ترکیب تصاویر
• یک سایت کمکی برای پرامپت‌های بصری
• GPTها
• GPT خود را بسازید.
• GPTهای مفید
• خبر بزرگ: معرفی ChatGPT-4o
• چگونه از ChatGPT-4o استفاده کنیم؟
• توسعه زمانی ChatGPT
• قابلیت‌های ChatGPT-4o چیست؟
• ارتباط صوتی با ChatGPT-4o
• ترجمه فوری به بیش از 50 زبان
• آمادگی برای مصاحبه با ChatGPT-4o
• تفسیر بصری با ChatGPT-4o
• تحلیل داده فرآیند مطالعه یا دستکاری یک مجموعه داده برای کسب بینش است.
• به عنوان یک اپلیکیشن: ChatGPT
• Generative AI هوش مصنوعی است که می‌تواند در پاسخ به پرامپت یا درخواست کاربر، محتوای اصیل ایجاد کند.
• آشنایی با مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
• شروع کار با تحلیل داده اکتشافی (EDA) با استفاده از ChatGPT
• انجام تحلیل چندمتغیره با استفاده از ChatGPT
• آماده‌سازی داده برای مدل یادگیری ماشین با استفاده از ChatGPT
• ایجاد یک مدل یادگیری ماشین با الگوریتم رگرسیون خطی با ChatGPT
• توسعه مدل یادگیری ماشین با استفاده از ChatGPT
• انجام مهندسی ویژگی با استفاده از ChatGPT
• انجام بهینه‌سازی هایپرپارامتر با استفاده از ChatGPT
• بارگذاری مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
• انجام تحلیل اولیه بر روی مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
• انجام اولین عملیات بر روی مجموعه داده با استفاده از ChatGPT
• مقابله با مقادیر گمشده با استفاده از ChatGPT
• انجام تحلیل دومتغیره با CatPLot با استفاده از ChatGPT
• انجام تحلیل دومتغیره با KdePLot با استفاده از ChatGPT
• بررسی همبستگی متغیرها با استفاده از ChatGPT
• انجام عملیات get_dummies با استفاده از ChatGPT
• آماده‌سازی برای مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT
• ایجاد یک مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT
• بررسی معیارهای ارزیابی در مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از ChatGPT
• انجام عملیات GridSearchCv با استفاده از ChatGPT
• بازسازی مدل با بهترین پارامترها با استفاده از ChatGPT

پیش‌نیازهای دوره

• یک کامپیوتر فعال (ویندوز، مک یا لینوکس)
• انگیزه برای یادگیری دومین حوزه بزرگ آگهی‌های شغلی مرتبط با هوش مصنوعی
• تمایل به یادگیری هوش مصنوعی و ChatGPT
• کنجکاوی برای هوش مصنوعی و علم داده
• هیچ چیز دیگری! فقط شما، کامپیوترتان و بلندهمتی شما برای شروع از همین امروز
• دانش اولیه پایتون

توضیحات دوره

به دوره "تسلط به Generative AI و ChatGPT برای علم داده و پایتون" خوش آمدید.

با پروژه‌های عملی، Generative AI، ChatGPT و مهندسی پرامپت را برای علم داده و پایتون از ابتدا بیاموزید.

هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر چگونگی تعامل ما با فناوری است و تسلط به ابزارهای هوش مصنوعی برای هر کسی که می‌خواهد در عصر دیجیتال پیشرو بماند، ضروری شده است.

در دنیای داده-محور امروز، توانایی تحلیل داده، استخراج بینش‌های معنادار و اعمال الگوریتم‌های یادگیری ماشین بیش از هر زمان دیگری حیاتی است. این دوره طراحی شده تا شما را در هر مرحله از این سفر راهنمایی کند، از مبانی تحلیل داده اکتشافی (EDA) گرفته تا تسلط به الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، همه اینها در حالی که از قدرت ChatGPT-4o استفاده می‌کنید.

کاربرد علم داده یک مهارت پرتقاضا در بسیاری از صنایع در سراسر جهان از جمله امور مالی، حمل و نقل، آموزش، تولید، منابع انسانی و بانکداری است. دوره‌ علم داده با پایتون، آمار، یادگیری ماشین و موارد دیگر را برای افزایش دانش خود بررسی کنید.

یادگیری ماشین، سیستم‌هایی را توصیف می‌کند که با استفاده از یک مدلِ آموزش‌دیده بر روی داده‌ دنیای واقعی، پیش‌بینی‌هایی را انجام می‌دهند. برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم سیستمی بسازیم که بتواند تشخیص دهد آیا گربه‌ای در یک تصویر وجود دارد یا خیر. ما ابتدا تصاویر زیادی را برای آموزش دادن به مدل یادگیری ماشین خود جمع‌آوری می‌کنیم. در طول این مرحله آموزش، ما تصاویر را به همراه اطلاعاتی مبنی بر اینکه آیا حاوی گربه هستند یا خیر، به مدل وارد می‌کنیم. در حین آموزش، مدل الگوهایی را در تصاویر یاد می‌گیرد که بیشترین ارتباط را با گربه‌ها دارند. سپس این مدل می‌تواند با استفاده از الگوهای آموخته‌شده در طول آموزش، پیش‌بینی کند که آیا تصاویر جدیدی که به آن داده می‌شود، حاوی گربه هستند یا خیر

یک دوره یادگیری ماشین به شما فناوری و مفاهیم پشت متن پیش‌بینی‌کننده، دستیاران مجازی و هوش مصنوعی را آموزش می‌دهد. شما می‌توانید مهارت‌های اصولی مورد نیاز برای پیشرفت به سمت ساخت شبکه‌های عصبی و ایجاد توابع پیچیده‌تر از طریق زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R را توسعه دهید.

ما بیش از هر زمان دیگری داده در اختیار داریم. اما داده به تنهایی نمی‌تواند چیز زیادی در مورد دنیای اطرافمان به ما بگوید. ما باید اطلاعات را تفسیر کرده و الگوهای پنهان را کشف کنیم. اینجاست که علم داده وارد می‌شود. علم داده از الگوریتم‌ها برای درک داده‌ خام استفاده می‌کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده سنتی، تمرکز آن بر پیش‌بینی است.

مدرسان پایتون در آکادمی OAK در همه زمینه‌ها از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تحلیل داده تخصص دارند و به خاطر آموزش مؤثر و دوستانه خود برای دانشجویان در تمام سطوح شناخته شده‌اند. چه در زمینه یادگیری ماشین یا امور مالی کار کنید و چه به دنبال شغلی در توسعه وب یا علم داده باشید، پایتون یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که می‌توانید بیاموزید. پایتون، برنامه‌نویسی پایتون، مثال‌های پایتون، پایتون عملی، پایتون و PyCharm، یادگیری پایتون با مثال‌های واقعی و عملی، یادگیری پایتون، پایتون واقعی

سینتکس ساده پایتون به ویژه برای اپلیکیشن‌های دسکتاپ، وب و کسب و کار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تأکید دارد. پایتون با این پیش‌فرض توسعه یافت که برای انجام هر کاری باید تنها یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) وجود داشته باشد؛ فلسفه‌ای که به سطح بالایی از استانداردسازی کد منجر شده است. زبان برنامه‌نویسی اصلی آن بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که انواع مختلفی از ابزارهای مناسب برای تسک های گوناگون را در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.

این دوره چه چیزی ارائه می‌دهد:

در این دوره، شما درک عمیقی از کل پایپ لاین تحلیل داده و یادگیری ماشین به دست خواهید آورد. چه در این زمینه تازه‌کار باشید یا به دنبال گسترش دانش فعلی خود، رویکرد عملی ما شما را با مهارت‌هایی که برای مقابله با چالش‌های داده در دنیای واقعی نیاز دارید، مجهز خواهد کرد.

شما با ورود به مبانی EDA شروع خواهید کرد، جایی که یاد می‌گیرید چگونه مجموعه داده‌ را بررسی، مصورسازی و تفسیر کنید. به کمک راهنمایی گام‌به‌گام، شما به تکنیک‌های پاکسازی، تبدیل و تحلیل داده‌ مسلط خواهید شد تا بتوانید روندها، الگوها و داده‌ پرت را کشف کنید؛ اینها گام‌های کلیدی پیش از ورود به مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده هستند.

چرا ChatGPT-4o؟

این دوره به طور منحصربه‌فردی ChatGPT-4o، ابزار هوش مصنوعی نسل بعد، را برای کمک به شما در طول سفر یادگیری‌تان ادغام می‌کند. ChatGPT-4o بهره‌وری شما را با خودکارسازی تسک ها، کمک به تولید کد، پاسخ به پرسش‌ها و ارائه پیشنهاداتی برای تحلیل بهتر و بهینه‌سازی مدل، بهبود خواهد داد. شما خواهید دید که این هوش مصنوعی پیشرفته چگونه گردش‌کارهای تحلیل داده را متحول کرده و سطوح جدیدی از کارایی و خلاقیت را آزاد می‌کند.

تسلط به یادگیری ماشین:

هنگامی که اصول شما در EDA محکم شد، دوره شما را از طریق الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین مانند رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم گیری، جنگل تصادفی و موارد دیگر راهنمایی خواهد کرد. شما نه تنها چگونگی کار این الگوریتم‌ها، بلکه چگونگی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی آن‌ها را با استفاده از مجموعه داده‌ دنیای واقعی نیز خواهید آموخت. در پایان این دوره، شما به انتخاب مدل‌های مناسب، تیونینگ دقیق هایپرپارامترها و ارزیابی عملکرد مدل با اعتماد به نفس، مسلط خواهید شد.

آنچه خواهید آموخت:

• تحلیل داده اکتشافی (EDA): به تکنیک‌های تحلیل و مصورسازی داده، تشخیص روندها و آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی مسلط شوید.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین: الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم گیری و جنگل تصادفی را پیاده‌سازی کرده و درک کنید که چه زمانی و چگونه از آنها استفاده کنید.
• ادغام ChatGPT-4o: از قابلیت‌های هوش مصنوعی ChatGPT-4o برای خودکارسازی گردش کار، تولید کد و بهبود بینش‌های داده استفاده کنید.
• کاربردهای دنیای واقعی: دانش کسب شده را برای حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری‌های داده-محور در صنایعی مانند امور مالی، بهداشت و درمان و فناوری اعمال کنید.
• تکنیک‌های هوش مصنوعی نسل بعد: تکنیک‌های پیشرفته‌ای را که هوش مصنوعی را با یادگیری ماشین ترکیب می‌کنند، بررسی کنید و مرزهای تحلیل داده را جابجا کنید.

چرا این دوره متمایز است:

برخلاف دوره‌های سنتی علم داده، این دوره تئوری را با عمل ترکیب می‌کند. شما نه تنها یاد نمی‌گیرید که چگونه تحلیل داده انجام دهید یا مدل‌های یادگیری ماشین بسازید، بلکه این مهارت‌ها را در سناریوهای دنیای واقعی با راهنمایی ChatGPT-4o نیز اعمال خواهید کرد. پروژه‌های عملی تضمین می‌کنند که تا پایان این دوره، شما قادر خواهید بود با اطمینان، از عهده هر چالشی در زمینه داده در مسیر شغلی حرفه‌ای خود برآیید.

خلاصه

• مبتدیانی که خواهان یک معرفی ساختاریافته و جامع به تحلیل داده و یادگیری ماشین هستند.
• علاقه‌مندان به داده که به دنبال بهبود مهارت‌های تحلیل و مدل‌سازی هوش مصنوعی محور خود هستند.
• متخصصانی که می‌خواهند ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT-4o را در گردش کار داده خود ادغام کنند.
• هر کسی که علاقه‌مند به تسلط به هنر تحلیل داده، یادگیری ماشین و تکنیک‌های هوش مصنوعی نسل بعد است.

آنچه به دست خواهید آورد:

در پایان این دوره، شما یک جعبه ابزار قوی خواهید داشت که شما را قادر می‌سازد تا:

• داده‌ خام را با EDA به بینش‌های قابل اجرا تبدیل کنید.
• مدل‌های یادگیری ماشین را با اطمینان بسازید، ارزیابی و تیونینگ دقیق کنید.
• از ChatGPT-4o برای ساده‌سازی تحلیل داده، خودکارسازی تسک های تکراری و تولید نتایج سریع‌تر استفاده کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی را برای مقابله با مسائل سطح صنعتی و تصمیم‌گیری‌های داده-محور اعمال کنید.

این دوره دروازه شما برای تسلط به تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است و طراحی شده تا هم دانش نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای داده-محور امروز را به شما ارائه دهد.

به ما در این سفر کامل بپیوندید و پتانسیل کامل داده را با ChatGPT-4o و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین آزاد کنید. بیایید شروع کنیم!

کیفیت تولید ویدئو و صدا

تمام ویدئوهای ما با کیفیت بالای ویدئو و صدا ایجاد و تولید شده‌اند تا بهترین تجربه یادگیری را برای شما فراهم کنند.

شما خواهید توانست:

• به وضوح ببینید.
• به وضوح بشنوید.
• بدون حواس‌پرتی در دوره پیش بروید.

همین حالا شروع کنید!

به Generative AI ،ChatGPT و مهندسی پرامپت برای علم داده و پایتون، از ابتدا و با پروژه‌های عملی مسلط شوید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• هر کسی که می‌خواهد یادگیری هوش مصنوعی و ChatGPT را شروع کند.
• هر کسی که به یک راهنمای کامل در مورد چگونگی شروع و ادامه حرفه خود با هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت نیاز دارد.
• و همچنین، کسانی که می‌خواهند یاد بگیرند چگونه مهندسی پرامپت را توسعه دهند.
• تحلیلگر داده که می‌خواهد ابزارهای Generative AI را برای خودکارسازی تسک های تکراری، ساده‌سازی گردش کار داده و تولید بینش اعمال کند.
• مهندس داده که می‌خواهد پایپ لاین های داده را بهینه کرده و تسک های مرتبط با داده را خودکار کند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که می‌خواهند درک خود را از چگونگی اعمال مدل‌های Generative AI، مانند ChatGPT، در تسک های داده در دنیای واقعی عمیق‌تر کنند.
• تحلیلگر کسب‌وکار که می‌خواهد درک کند چگونه Generative AI می‌تواند در تولید بینش‌های کسب و کار از داده‌ خام کمک کند.
• دانشجویان یا مبتدیان در علم داده که می‌خواهند با ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی آشنا شده و آنها را در تحلیل داده اولیه، مهندسی یا اتوماسیون پروژه اعمال کنند.