AI Data Science

به نظر می رسد هوش مصنوعی امروزه رایج است، مانند کاراکتر هوش مصنوعی، تولید کننده هوش مصنوعی، چت هوش مصنوعی و تصویر هوش مصنوعی یا عکس هوش مصنوعی. درک "هوش مصنوعی چیست؟"، مانند یادگیری ماشین و علم داده، ممکن است اساسی ترین راه برای مدیریت زندگی در محیط هوش مصنوعی باشد. "علم داده چیست؟" با معنی علم داده و "داده چیست؟" با تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است سوالات اولیه برای شروع علم داده یا تجزیه و تحلیل داده و احتمالاً برای دانشمند داده یا تحلیلگر داده باشد. علاوه بر این، ممکن است برای دانشمند داده یا تحلیلگر داده، شروع به درک در مورد علم داده پایتون یا کتابخانه پایتون (* پایتون علامت تجاری بنیاد نرم افزار پایتون است) نیز مورد نیاز باشد. مهندسی علوم داده یا مهندسی داده ممکن است یکی از عوامل موفقیت در محیط هوش مصنوعی باشد.

آیا می‌خواهید در محیط هوش مصنوعی زندگی کنید؟

آیا می خواهید Data Science را شروع کنید؟

آیا می‌خواهید به Data Scientist مراجعه کنید؟

این برنامه ممکن است به موارد زیر کمک کند:

- درک بیشتر در مورد هوش مصنوعی برای مدیریت زندگی در محیط هوش مصنوعی

- احتمالاً شروع علم داده

- احتمالاً شروع به سمت دانشمند داده

این برنامه ممکن است دارای مزایای زیر باشد:

- ممکن است با رویکرد نموداری سرگرمی بیشتری پیدا کنید

- ممکن است در صورت لزوم اطلاعات مفیدی برای مراجعات بعدی پیدا کنید

- موجودیت مجرد موضوعات را در برنامه ها با هم ترکیب می کند

- به راحتی به مفهوم در برنامه ها دسترسی داشته باشید

محتوای این برنامه شامل موارد زیر است:

1. علم داده ممکن است به سادگی معنی شود؟

2. خواص داده ها در علم داده

3. نوع داده در علم داده

4. محاسبات احتمالاً کجا به علم داده کمک می کند؟

5. در کجای آمار احتمالاً به علم داده کمک می کند؟

6. یادگیری ماشین/الگوریتم/مدل کجا احتمالاً به علم داده کمک می کند؟

7. دامنه کسب و کار در کجا احتمالاً به علم داده کمک می کند؟

8. چه چیزی ممکن است از علم داده بدست آورید؟

9. چگونه می توان داده های رویکرد را در علم داده شروع کرد؟ (مطالعه بازرگانی)

10. چگونه می توان به داده های رویکرد در علم داده ها شروع کرد؟ (تجسم داده ها)

11. چگونه می توان داده های رویکرد را در علم داده شروع کرد؟ (طراحی مدل داده)

12. چگونه می توان آماده سازی داده ها را در علم داده آغاز کرد؟ (آماده سازی داده ها)

13. چگونه می توان آماده سازی مدل سازی داده ها را در علم داده آغاز کرد؟ (مدل سازی داده ها)

14. یادگیری ماشینی (ML) چیست؟

15. آیا احتمالاً ارتباط بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) وجود دارد؟

16. یادگیری عمیق احتمالاً چیست؟

17. روش شناسی یادگیری ماشینی احتمالاً چیست؟

18. چگونه می توان با مدل احتمالاً پیش بینی کرد؟

19. چگونه می توان با الگوریتم پیش بینی کرد؟

20. رویکرد یادگیری ماشینی احتمالاً چیست؟

21. یادگیری تحت نظارت احتمالاً چیست؟

22. یادگیری بدون نظارت احتمالاً چیست؟

23. یادگیری تقویتی احتمالاً چیست؟

24. رابطه بین مدل / الگوریتم و رویکرد در ML احتمالا؟

25. ارتباط بین مدل / الگوریتم و رویکرد در ML احتمالا؟ (مثال)

26. چگونه می توان مدل سازی داده ها را انجام داد؟

27. چگونه می توان مدل سازی داده ها را انجام داد؟ (کتابخانه مدل سازی داده ها)

28. آیا می توان کتابخانه پایتون را برای مدل / الگوریتم در نظر گرفت؟

29. ارزیابی مدل احتمالاً چیست؟

30. ارزیابی مدل احتمالاً چیست؟ (نمونه ای از معیارهای ارزیابی)

31. استقرار مدل احتمالاً چیست؟

32. جریان فرآیند استقرار مدل احتمالاً چیست؟

آیا می‌خواهید درباره «هوش مصنوعی چیست؟»، مانند یادگیری ماشین و علم داده، که ممکن است اساسی‌ترین راه برای مدیریت زندگی در محیط هوش مصنوعی باشد، بدانید؟ آیا می خواهید در مورد "علم داده چیست؟" بیشتر بدانید؟ با معنی علم داده و "داده چیست؟" با تجزیه و تحلیل داده که احتمالاً برای شروع علم داده یا تجزیه و تحلیل داده و احتمالاً به سمت دانشمند داده یا تحلیلگر داده؟ آیا می‌خواهید درباره علم داده‌های پایتون یا کتابخانه پایتون (* پایتون علامت تجاری بنیاد نرم‌افزار پایتون است)، که احتمالاً برای دانشمند داده یا تحلیلگر داده نیز به آن نیاز است، درک کنید؟ آیا می خواهید در مورد مهندسی علم داده یا مهندسی داده در محیط هوش مصنوعی بیشتر بدانید؟ این برنامه "AI - Data Science" را هنوز دانلود کنید؟