دوره آموزشی استفاده مؤثر و قابل اعتماد از دادهها با تحلیلهای هوش مصنوعی
36 دقیقهمتوسط2025-03-24
مدرسین

John Johnson
Professional Economist, Author, Speaker

George Lynch
Economist
جزئیات دوره
شنیدن عبارت تحلیلهای هوش مصنوعی (AI analytics) ممکنه کمی ترسناک به نظر بیاد، اما نگران نباشید. در این دوره، مدرسان George Lynch و John Johnson به شما نشون میدن که چطور باید هوش مصنوعی رو به عنوان یک ابزار قدرتمند ببینید که به شما کمک میکنه کارهاتون رو سریعتر و مؤثرتر انجام بدید. این دوره مخصوص حرفهایهای کسبوکار طراحی شده که مسئول ارزیابی، تفسیر و استفاده از خروجیها در تصمیمات پیچیده تجاری هستن. شما با استفاده از مطالعات موردی میفهمید که چطور مفاهیم پایهای داده و تخصصهای موضوعی خاص رو به کار بگیرید تا ارزشافزودهای از طریق ارزیابی و اعتبارسنجی تحلیلهای هوش مصنوعی به دست بیارید. در پایان این دوره، شما آماده خواهید بود که از مهارتهای دادهتون در دنیای تحلیلهای هوش مصنوعی استفاده کنید.
اهداف یادگیری
بحث درباره اهمیت کیفیت دادهها و قابلیت اطمینان ابزارهای تحلیل هوش مصنوعی: شما یاد میگیرید که چرا دادههای باکیفیت برای ابزارهای تحلیل هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارن.
توضیح مشکلات دادهها در ابزارهای تحلیل هوش مصنوعی و نقش مهم تحلیلگر انسانی: به شما گفته میشه که مشکلاتی که ممکنه در دادهها وجود داشته باشه چطور میتونه بر خروجیهای هوش مصنوعی تأثیر بذاره و نقش تحلیلگر انسانی چطور میتونه به تصمیمگیری آگاهانه کمک کنه.
استفاده از مثالهای واقعی برای توضیح مشکلات و چالشهای داده: از مثالهای واقعی استفاده میکنید تا مفاهیم رو ملموستر و قابل درکتر کنید.
جمعآوری بینشها از مطالعات موردی و استفاده از مفاهیم پایهای تحلیل داده: شما یاد میگیرید که چطور از مطالعات موردی استفاده کنید و مفاهیم پایهای تحلیل داده رو برای ارزیابی و بررسی اعتبار خروجیهای هوش مصنوعی به کار بگیرید.
اهداف یادگیری
بحث درباره اهمیت کیفیت دادهها و قابلیت اطمینان ابزارهای تحلیل هوش مصنوعی: شما یاد میگیرید که چرا دادههای باکیفیت برای ابزارهای تحلیل هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارن.
توضیح مشکلات دادهها در ابزارهای تحلیل هوش مصنوعی و نقش مهم تحلیلگر انسانی: به شما گفته میشه که مشکلاتی که ممکنه در دادهها وجود داشته باشه چطور میتونه بر خروجیهای هوش مصنوعی تأثیر بذاره و نقش تحلیلگر انسانی چطور میتونه به تصمیمگیری آگاهانه کمک کنه.
استفاده از مثالهای واقعی برای توضیح مشکلات و چالشهای داده: از مثالهای واقعی استفاده میکنید تا مفاهیم رو ملموستر و قابل درکتر کنید.
جمعآوری بینشها از مطالعات موردی و استفاده از مفاهیم پایهای تحلیل داده: شما یاد میگیرید که چطور از مطالعات موردی استفاده کنید و مفاهیم پایهای تحلیل داده رو برای ارزیابی و بررسی اعتبار خروجیهای هوش مصنوعی به کار بگیرید.
مهارت ها
Artificial Intelligence FoundationsData AnalysisArtificial Intelligence (AI)Data ScienceBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and ToolsOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - دادههای مبتنی بر هوش مصنوعی - تکنیکهای مؤثر و قابل اعتماد
- 02 - آنچه باید بدانید
1. AI Analytics در دنیای تجارت
- 03 - رشد استفاده از هوش مصنوعی و تغییر بازار کار
- 04 - تجزیهوتحلیل هوش مصنوعی چیست
- 05 - برنامهها و مزایای تجزیهوتحلیل هوش مصنوعی
2. کیفیت و قابلیت اطمینان دادهها در AI Analytics
- 06 - قابلیت اطمینان و تعصبات هوش مصنوعی
- 07 - کیفیت دادهها - نقش تحلیلگر
- 08 - موفقیت و شکست ابزارهای تجزیهوتحلیل هوش مصنوعی
3. استفاده از مفاهیم بنیادی داده برای ارزیابی قابلیت اطمینان تجزیهوتحلیل هوش مصنوعی
- 09 - معرفی AI Analytics در Red30
- 10 - مطالعه موردی 1 - تحویل به موقع
- 11 - مطالعه موردی 2 - گسترش کسب و کار
- 12 - مطالعه موردی 3 - ارزیابی عملکرد کسب و کار
ادامه سفر یادگیری تجزیهوتحلیل هوش مصنوعی
- 13 - مراحل بعدی و منابع اضافی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری با چابکی در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی توسعه ذهنیت یادگیری در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی کلانداده در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی هوش مصنوعی و تحلیل در گوگل آنالیتیکس ۴
- دوره آموزشی ارزیابیهای هوش مصنوعی: مبانی و مثالهای عملی
- دوره آموزشی الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملمحور مبتنی بر فضای ابری
- دوره آموزشی داشبوردهای مجهز به هوش مصنوعی با Streamlit
- دوره آموزشی ساخت عوامل هوش مصنوعی با API پاسخهای OpenAI