گواهینامه CompTIA Data AI+ Certification
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک اصول تحلیل داده برای تفسیر موثر داده
- تسلط به متدولوژیهای جمعآوری داده و تکنیکهای تحلیل آماری
- تحلیل داده برای شناسایی الگوها و بینشها به منظور تدوین استراتژیهای کسبوکار
- بررسی نظریههای بنیادی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- درک تأثیر تحولآفرین هوش مصنوعی بر صنایع جهانی
- یادگیری نحوه تقلید سیستمهای هوش مصنوعی از هوش انسانی در حل مسائل
- درک قابلیتها و محدودیتهای هوش مصنوعی برای کاربردهای استراتژیک
- بحث درباره ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و داده
- ناوبری پیامدهای اجتماعی هوش مصنوعی و تحلیل داده
- اعمال دانش نظری در سناریوهای واقعی داده و هوش مصنوعی
- استفاده سینرژیک از داده و هوش مصنوعی برای ایجاد نوآوری و کارآیی
- موقعیتیابی خود به عنوان رهبر فکری در حوزههای داده و هوش مصنوعی
- تأثیر بر تصمیمات استراتژیک با بینشهای به دستآمده از داده و هوش مصنوعی
- آمادهسازی برای پیشرفت شغلی در فناوریهای داده و هوش مصنوعی
- گسترش افقهای عقلانی در تحلیل داده و نظریه هوش مصنوعی
- مواجهه با فرصتها در نوآوری و پیشرفت فناوری
پیشنیازهای دوره
- بدون الزامات
توضیحات دوره
شما سفر تحولآفرین خود را آغاز میکنید که به عمق جزئیات تحلیل داده و هوش مصنوعی میپردازد. این دوره جامع به دنبال آموزش درک عمیق از این زمینههای کلیدی است. با افزایش وابستگی سازمانها به تصمیمگیریهای داده محور، تقاضا برای حرفهایهایی که میتوانند از قدرت هوش مصنوعی و تحلیل داده برای ایجاد نوآوری و رشد استراتژیک استفاده کنند، در حال افزایش است. این دوره به دقت اصول نظری تحلیل داده و هوش مصنوعی را بررسی کرده و اطلاعات لازم برای موفقیت در این حوزه پیشرفته را در اختیارتان قرار میدهد.
این دوره، بررسی دقیقی از اصول تحلیل داده را ارائه میدهد و شما را در تفسیر و مدیریت مؤثر داده توانمند میکند. شما دانش قوی در مورد متدولوژیهای جمعآوری داده، تحلیل آماری و تفسیر داده خواهید داشت که به شما امکان میدهد الگوها و بینشهایی را شناسایی کنید که میتواند استراتژیهای کسبوکار حیاتی را آگاه سازد. این مهارتهای تحلیلی برای کسی که به دنبال مشارکت در ابتکارات متمرکز بر داده در سازمان یا صنعت خود است، ضروری هستند.
با انتقال از تحلیل داده، این دوره به دنیای جذاب هوش مصنوعی میپردازد. شما با مبانی نظری که پایهگذار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند، آشنا شده و درک خواهید کرد که چگونه این فناوریها صنایع را در سراسر جهان متحول میکنند. محتوای درسی پیچیدگیهای مفاهیم هوش مصنوعی را تبیین کرده و وضوحی را در مورد نحوه تقلید از هوش انسانی برای حل مسائل و پیشبینیها ارائه میدهد. درک این تئوریها به شما امکان میدهد که قابلیتها و محدودیتهای هوش مصنوعی را درک کرده و ذهنیت استراتژیکی را پرورش دهید که در استفاده موثر از این فناوریها بسیار ارزشمند است.
در طول دوره، تأکید بر ملاحظات اخلاقی و تبعات اجتماعی استفاده از هوش مصنوعی و داده وجود دارد. در حالی که به ناوبری چشمانداز نظری هوش مصنوعی و تحلیل داده میپردازید، در بحثهایی شرکت میکنید که اهمیت تصمیمگیریهای اخلاقی در پیشرفتهای فناوری را روشن میسازد. این آگاهی برای شکلدهی به حرفهایهای مسئول مهم است که میتوانند مشکلات اخلاقی موجود در استقرار راهحلهای هوش مصنوعی را ناوبری کنند.
رویکرد ساختارمند دوره به شما اطمینان میدهد که نه تنها تئوریهای اساسی را متوجه شوید، بلکه کاربردهای آنها در سناریوهای واقعی را نیز شناسایی کنید. در پایان دوره، شما درک جامعی از نحوه استفاده سینرژیک از داده و هوش مصنوعی برای بررسی نوآوری و کارآیی خواهید داشت. این تسلط نظری شما را به عنوان رهبر فکری در رشته خودتان معرفی کرده و قادر به تأثیرگذاری بر تصمیمات استراتژیک و مشارکت در موفقیت سازمانتان خواهید بود.
شرکت در این دوره یک سرمایهگذاری استراتژیک در آینده شما بوده و ابزارهای عقلانی لازم برای پیشرفت در جهانی روزافزون تحت سلطه ارائه داده و فناوریهای هوش مصنوعی را به شما نشان میدهد. با جذب این دانش، شما برای مواجهه با چالشها و تصاحب فرصتهای این زمینههای تحولآفرین آماده میشوید. خواه به دنبال پیشرفت شغلی فعلی خود باشید یا بخواهید به یک زمینه جدید در چشمانداز فناوری برگردید، این دوره اصول نظری لازم را برای پیشرفت شما ارائه میدهد.
با انتخاب پیشرفت آموزشی خود در زمینه تحلیل داده و تئوری هوش مصنوعی، شما به دنیایی از امکانات نامحدود پا میگذارید. این دوره صرفاً یک تلاش آکادمیک نیست؛ بلکه فرصتی برای بازتعریف مسیر حرفهای شما و ایجاد تأثیر معنادار در جهان است. این شانس را غنیمت بشمارید تا افقهای عقلانی خود را گسترش دهید و در خط مقدم نوآوری و پیشرفت فناوری قرار بگیرید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- تحلیلگران مشتاق داده که به دنبال تقویت دانش نظری خود در تحلیل داده و هوش مصنوعی هستند.
- حرفهایهایی که میخواهند هوش مصنوعی و تحلیل داده را در تصمیمات کسبوکار استراتژیک یکپارچه کنند.
- افرادی که در حال انتقال به نقشهای فناوری هستند و میخواهند اصول قوی در هوش مصنوعی و تحلیل داده داشته باشند.
- رهبران و مدیران کسبوکار که به دنبال بهرهبرداری از بینشهای داده محور برای نوآوری هستند.
- علاقهمندان به فناوری که مشتاق درک ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی و استفاده از داده هستند.
- دانشجویان و فارغالتحصیلانی که به دنبال تخصص در تحلیل داده و هوش مصنوعی هستند.
- پژوهشگران که به دنبال بررسی تأثیر متحولکننده هوش مصنوعی بر صنایع مختلف هستند.
- کارآفرینان که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده برای رشد و کارآیی استارتاپها هستند.
گواهینامه CompTIA Data AI+ Certification
-
مقدمه بخش 01:48
-
دامنه، اهمیت و اهداف گواهینامه CompTIA Data AI+ Certification 07:11
-
مطالعه موردی - توانمندسازی رهبری داده محور - سفر Mayas 07:25
-
تکامل هوش مصنوعی در تحلیل داده 07:15
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای مزیت استراتژیک در تحلیل داده 06:08
-
اصول بنیادی تحلیل داده در کانتکس هوش مصنوعی 07:20
-
مطالعه موردی - استفاده از تحلیل داده هوش مصنوعی برای نوآوری 07:16
-
اصطلاحات و مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی و تحلیل داده 07:51
-
مطالعه موردی - سفر TechNovas در هوش مصنوعی و تحلیل داده - بهینهسازی 07:40
-
درک رابطه بین هوش مصنوعی و تحلیل داده سنتی 07:34
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی هوش مصنوعی و تحلیل داده برای استراتژیهای کسبوکار 08:34
-
خلاصه بخش 01:47
-
مقدمه بخش 02:10
-
مفاهیم اصلی هوش مصنوعی 06:43
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک - سفر RetailXs 06:59
-
الگوریتمهای یادگیری ماشین و کاربردهای آنها 08:03
-
مطالعه موردی - تحول در تحلیل خردهفروشی - ماشین DataWises 06:47
-
تکنیکهای یادگیری عمیق برای تحلیل داده 06:07
-
مطالعه موردی - تحول در مراقبتهای بهداشتی - استفاده از یادگیری عمیق 06:58
-
پردازش زبان طبیعی در تفسیر داده 07:29
-
مطالعه موردی - کشف بینشهای استراتژیک - تحول در Textura 07:06
-
متدهای ارزیابی و اعتبارسنجی مدل هوش مصنوعی 08:06
-
مطالعه موردی - تعادل بین دقت و یادآوری - مدل هوش مصنوعی FinSecures 06:31
-
خلاصه بخش 01:54
-
مقدمه بخش 02:08
-
تکنیکهای جمعآوری داده هوش مصنوعی محور 07:44
-
مطالعه موردی - جمعآوری داده هوش مصنوعی محور - تحول در ابتکارات داده 07:27
-
پاکسازی و تبدیل داده با استفاده از هوش مصنوعی 06:59
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت داده و تصمیمگیری 06:43
-
مدیریت داده گمشده و ناقص با هوش مصنوعی 07:18
-
مطالعه موردی - ناوبری داده گمشده - افزایش پذیرش مجدد بیمارستان 06:13
-
انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی از طریق هوش مصنوعی 06:30
-
مطالعه موردی - تسلط به انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی - ShopS 06:47
-
یکپارچهسازی منابع داده متنوع با استفاده از هوش مصنوعی 06:49
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی داده هوش مصنوعی محور - رویکرد استراتژیک TechNovas 07:12
-
خلاصه بخش 01:56
-
مقدمه بخش 02:05
-
یادگیری نظارت شده برای استخراج داده پیشبینانه 07:16
-
مطالعه موردی - تحول در امتیازدهی به اعتبار - یادگیری نظارت شده 05:45
-
یادگیری نظارت نشده برای کشف الگو 07:42
-
مطالعه موردی - کشف قدرت خردهفروشی - تحول در بینشهای مشتری 06:41
-
یادگیری تقویتی در دادهکاوی 07:35
-
مطالعه موردی - تحول در پیشنهادات RetailBoost 06:34
-
الگوریتمهای هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری 06:32
-
مطالعه موردی - افزایش تشخیص ناهنجاری- مدلهای هیبریدی هوش مصنوعی 07:25
-
مقیاسپذیری مدلهای هوش مصنوعی در دادهکاوی 07:07
-
مطالعه موردی - مقیاسبندی هوش مصنوعی برای کلان داده - سفر OptiDatas به سمت بهبود 06:58
-
خلاصه بخش 01:52
-
مقدمه بخش 02:00
-
تحلیل پیشبینانه با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی 06:46
-
مطالعه موردی - تحلیل پیشبینانه - تحول در داده RetailPros 06:36
-
تحلیل تجویزی و سیستمهای حمایت از تصمیمگیری 06:58
-
مطالعه موردی - تحول در استراتژی کسبوکار با راهحلهای تجویزی 06:44
-
تحلیل احساسات با هوش مصنوعی 07:28
-
مطالعه موردی - استفاده از تحلیل احساسات برای بهبود محصولات 05:36
-
تحلیل سریهای زمانی با استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی 07:08
-
مطالعه موردی - بهینهسازی موجودی خردهفروشی با هوش مصنوعی - سفر TrendMarts 07:02
-
هوش مصنوعی در تحلیل کلان داده 07:31
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی محور - تحلیل کلان داده TechNovas 06:46
-
خلاصه بخش 01:47
-
مقدمه بخش 01:55
-
اصول مصورسازی داده موثر 06:11
-
مطالعه موردی - تحول داده به بینشهای استراتژیک - TechNov 06:38
-
ابزارهای هوش مصنوعی برای مصورسازی داده پویا 07:34
-
مطالعه موردی - هوش مصنوعی تحولآفرین - بازتعریف تصمیمگیری داده محور 06:32
-
داشبوردهای تعاملی با هوش مصنوعی 06:17
-
مطالعه موردی - تحول در خردهفروشی - داشبوردهای هوش مصنوعی محور 06:31
-
مصورسازی ساختارهای پیچیده داده با استفاده از هوش مصنوعی 06:53
-
مطالعه موردی - توانمندسازی پزشکی شخصی با داده هوش مصنوعی محور 06:49
-
سفارشیسازی مصورسازیها از طریق هوش مصنوعی 06:34
-
مطالعه موردی - مصورسازی داده هوش مصنوعی محور - تحول در مراقبتهای بهداشتی 06:01
-
خلاصه بخش 01:53
-
مقدمه بخش 02:05
-
حریم خصوصی و امنیت داده در هوش مصنوعی 08:37
-
مطالعه موردی - تعادل بین نوآوری هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده در مراقبتهای بهداشتی 07:48
-
انطباق با مقررات برای سیستمهای هوش مصنوعی 07:43
-
مطالعه موردی - ناوبری چالشهای قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی 06:04
-
ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده هوش مصنوعی 05:49
-
مطالعه موردی - ناوبری چالشهای اخلاقی در استخدامهای هوش مصنوعی محور 05:54
-
پیادهسازی استانداردهای کیفیت داده در هوش مصنوعی 05:54
-
مطالعه موردی - افزایش قابلیت اطمینان هوش مصنوعی از طریق کیفیت داده قابل اعتماد 06:46
-
مدیریت ریسک در پروژههای داده هوش مصنوعی محور 07:35
-
مطالعه موردی - ناوبری ریسکهای هوش مصنوعی - رویکرد استراتژیک TechNovas 06:41
-
خلاصه بخش 01:49
-
مقدمه بخش 02:07
-
یکپارچهسازی مدل هوش مصنوعی در پایپلاین های داده 07:32
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در پایپلاینهای داده - سفر TechNovas 06:44
-
نظارت و نگهداری از سیستمهای هوش مصنوعی 05:57
-
مطالعه موردی - افزایش قابلیت اطمینان و انصاف مدل هوش مصنوعی 07:09
-
کنترل نسخه برای مدلهای هوش مصنوعی 07:28
-
مطالعه موردی - استراتژیهای کنترل نسخه در توسعه مدل هوش مصنوعی 06:39
-
مقیاسبندی راهحلهای هوش مصنوعی در تمام پلتفرمها 06:51
-
مطالعه موردی - مقیاسبندی راهحلهای هوش مصنوعی - رویکرد استراتژیک DataSpheres 06:24
-
بهبود مداوم مدلهای هوش مصنوعی 05:49
-
مطالعه موردی - نگهداری پیشبینانه هوش مصنوعی محور TechNovas - یک مفهوم 07:12
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 01:54
-
آمار توصیفی در زمینههای هوش مصنوعی 06:55
-
مطالعه موردی - بهینهسازی نگهداری در تجارت الکترونیک - استفاده از تحلیل توصیفی 06:06
-
آمار استنباطی برای کاربردهای هوش مصنوعی 07:10
-
مطالعه موردی - توانمندسازی هوش مصنوعی با آمار استنباطی 06:33
-
آزمون فرضیه با هوش مصنوعی 06:07
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی و آزمون فرضیه برای بهبود 05:15
-
تحلیل رگرسیون با استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی 06:52
-
مطالعه موردی - بهبود پیشبینی سهام در QuantFusion - هوش مصنوعی محور 06:04
-
تحلیل چندمتغیره در هوش مصنوعی 05:59
-
مطالعه موردی - استفاده از تحلیل چندمتغیره برای تحریک نوآوری هوش مصنوعی 06:27
-
خلاصه بخش 01:41
-
مقدمه بخش 01:50
-
اصول MLOps 06:31
-
مطالعه موردی - بهینهسازی MLOps - سفر TechNovas به سمت مقیاسپذیری 07:19
-
خودکارسازی آموزش و استقرار مدل هوش مصنوعی 06:33
-
مطالعه موردی - خودکارسازی چرخههای عمر مدل هوش مصنوعی - افزایش مقیاس 05:49
-
یکپارچهسازی مداوم و تحویل مداوم در هوش مصنوعی 06:54
-
مطالعه موردی - سادهسازی استقرار هوش مصنوعی با CI/CD - بررسی Prime Analy 06:55
-
نظارت بر عملکرد مدلهای هوش مصنوعی 07:18
-
مطالعه موردی - بهینهسازی هوش مصنوعی در خردهفروشی - تعادل بین دقت 06:57
-
مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی 06:39
-
مطالعه موردی - بهینهسازی چرخههای عمر مدل هوش مصنوعی - پیشرفت TechSolutions 05:58
-
خلاصه بخش 02:04
-
مقدمه بخش 01:57
-
اصول NLP 07:21
-
مطالعه موردی - استفاده از NLP برای بینشهای استراتژیک در TechNova 06:45
-
متنکاوی و تحلیل احساسات 06:52
-
مطالعه موردی - استفاده از متنکاوی و تحلیل احساسات 07:12
-
تکنیکهای هوش مصنوعی برای ترجمه زبان 07:38
-
مطالعه موردی - ترجمه هوش مصنوعی محور - استراتژی WorldShops برای Gl 06:50
-
تشخیص و پردازش گفتار 06:13
-
مطالعه موردی - تحول در مراقبتهای بهداشتی - افزایش کارآیی 07:27
-
کاربردهای NLP در تحلیل کسبوکار 06:53
-
مطالعه موردی - استفاده از NLP برای بهبود تحلیلهای کسبوکار 06:24
-
خلاصه بخش 01:47
-
مقدمه بخش 01:45
-
تقویت هوش کسبوکار با هوش مصنوعی 08:19
-
مطالعه موردی - هوش کسبوکار هوش مصنوعی محور - سفر TechNovas 07:33
-
هوش مصنوعی در تحلیل سبد خرید 06:57
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل سبد خرید - FreshMar 06:19
-
بخشبندی مشتری با استفاده از هوش مصنوعی 06:07
-
مطالعه موردی - افزایش بخشبندی مشتری با هوش مصنوعی در Luxura's Ma 07:11
-
پیشبینی تقاضا با استفاده از هوش مصنوعی 06:38
-
مطالعه موردی - افزایش پیشبینی تقاضا در TechNova - هدایت شده توسط هوش مصنوعی 07:04
-
حمایت از تصمیمگیری از طریق ابزارهای هوش تجاری تقویت شده با هوش مصنوعی 06:10
-
مطالعه موردی - تحول TechNova - استفاده از هوش تجاری تقویت شده با هوش مصنوعی 06:39
-
خلاصه بخش 01:51
-
مقدمه بخش 02:03
-
اصول تحلیل پیشبینانه 06:41
-
مطالعه موردی - تحلیل پیشبینانه در مراقبتهای بهداشتی 05:23
-
توسعه مدلهای پیشبینانه هوش مصنوعی محور 05:20
-
مطالعه موردی - استفاده از مدلهای پیشبینانه هوش مصنوعی محور برای افزایش تجربه بیمار 07:20
-
تحلیل تجویزی و تکنیکهای بهینهسازی 07:18
-
مطالعه موردی - بهینهسازی مراقبتهای بهداشتی - سفر MedicoPluss 05:54
-
استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش دقت پیشبینانه 07:01
-
مطالعه موردی - تحلیل پیشبینانه هوش مصنوعی محور - تحول 06:50
-
راهحلهای هوش مصنوعی تجویزی برای تصمیمگیری 07:19
-
مطالعه موردی - بهینهسازی لجستیک با هوش مصنوعی تجویزی - GreenLo 06:17
-
خلاصه بخش 01:56
-
مقدمه بخش 01:53
-
درک سوگیری در سیستمهای هوش مصنوعی 06:15
-
مطالعه موردی - کاهش سوگیری هوش مصنوعی در استخدام نیرو - سفر TechNovas 05:52
-
شفافیت در الگوریتمهای هوش مصنوعی 05:43
-
مطالعه موردی - افزایش شفافیت هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی - اعتماد و تجربه 06:25
-
تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی در تحلیل داده 05:48
-
مطالعه موردی - ناوبری هوش مصنوعی اخلاقی - سفر TechNovas در مراقبتهای بهداشتی 07:10
-
استراتژیهایی برای کاهش ریسکهای اخلاقی در هوش مصنوعی 06:58
-
مطالعه موردی - ناوبری چالشهای اخلاقی در هوش مصنوعی - اپلیکیشن InnovAIs 06:50
-
پاسخگویی هوش مصنوعی و چارچوبهای قانونی 07:37
-
مطالعه موردی - پاسخگویی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی - چالشهای اخلاقی MedTechs 06:29
-
خلاصه بخش 01:49
-
مقدمه بخش 02:10
-
هوش مصنوعی در تحلیل داده مراقبتهای بهداشتی 06:19
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی - افزایش پیشبینی 06:06
-
مدلسازی مالی و ارزیابی ریسک با هوش مصنوعی 07:00
-
مطالعه موردی - ناوبری یکپارچهسازی هوش مصنوعی در مالی - چالشها 06:02
-
هوش مصنوعی در تحلیل زنجیره تأمین و لجستیک 07:36
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای تحول در زنجیره تأمین 07:20
-
کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده محیطزیستی 07:16
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای راهحلهای محیطزیستی تحولآفرین 07:49
-
استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل امنیت سایبری 06:37
-
مطالعه موردی - امنیت سایبری هوش مصنوعی محور - تحول در شناسایی تهدید 07:54
-
خلاصه بخش 02:03
-
نتیجه گیری 03:22
مشخصات آموزش
گواهینامه CompTIA Data AI+ Certification
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:181
- مدت زمان :18:07:23
- حجم :11.04GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy